Vana

Informationen Vana

Was ist Vana?

Vana ist ein dezentrales Netzwerk, das Nutzern volle Kontrolle über ihre Daten gibt. Das aus der Forschung des MIT hervorgegangene Projekt ermöglicht es Einzelpersonen, ihre Daten ohne Verwahrung in KI-Systeme einzubringen und bildet so die Grundlage für eine offene, gemeinschaftsorientierte KI-Entwicklung. Vana ist Open Source, genehmigungsfrei und zielt darauf ab, zentralisierte Datenmodelle durch dezentrale Alternativen zu ersetzen.

Mission und Vision

Vana stellt sich eine digitale Zukunft vor, in der Nutzer — nicht Plattformen — die Datensätze besitzen, die künstliche Intelligenz antreiben. Ziel ist die Schaffung eines nutzereigenen KI-Grundmodells, indem die Massendatenbereitstellung von Einzelpersonen und Communities ermöglicht, Daten aus geschlossenen Systemen entfernt und wieder in die Hände derjenigen gelegt werden, die sie generieren.

Wie Vana funktioniert

Nicht-verwahrte Dateninfrastruktur

Vana ermöglicht Nutzern den Export und die Bereitstellung von Daten, ohne die Kontrolle aufzugeben. Dieser Ansatz ohne Verwahrung gewährleistet Datenschutz, Transparenz und Souveränität über die Verwendung und Speicherung von Daten. Jeder Nutzer wird zum Stakeholder der KI-Systeme, die er mitentwickelt.

Offenes und dezentrales Protokoll

Vana arbeitet als dezentrales Protokoll und unterstützt die Bildung von Data DAOs — gemeinschaftlich betriebenen Datenkollektiven, die Datensätze verwalten, kuratieren und monetarisieren. Dieses Modell verlagert die Datenverwaltung von Unternehmen auf Einzelpersonen und unabhängige Gruppen.

Bauen mit Vana

Starten eines Daten-DAO

Über Vanas Infrastruktur kann jeder eine Data DAO gründen. Diese dezentralen Organisationen sammeln und verwalten spezialisierte Datensätze (z. B. Lebenslaufdaten, Social-Media-Inhalte) mit transparenter Governance und gemeinsamen Anreizen. Vana bietet Dokumentation, Tools und Support für diese Initiativen.

Ausführen eines Knotens

Entwickler und Technologen können Vana-Knoten betreiben, um das Netzwerk zu unterstützen. Knoten validieren Transaktionen, hosten Daten und ermöglichen die dezentrale Architektur, die benutzereigene KI ermöglicht.

Anwendungen und Anwendungsfälle

Schulungsgrundlagenmodelle

Vana ermöglicht die Erstellung benutzereigener Basismodelle. Durch den Zugriff auf vielfältige, hochwertige Datensätze, die direkt von Nutzern stammen, spiegeln diese Modelle reale Daten wider und nicht nur begrenzte proprietäre Korpora. Das ultimative Ziel ist der Aufbau eines globalen Basismodells, das von 100 Millionen Mitwirkenden gestaltet wird.

Persönliche KI-Systeme

Vana unterstützt auch die lokale Bereitstellung von LLMs (Large Language Models), die mit individuellen Daten trainiert wurden. Dies ermöglicht es Nutzern, ihre eigenen personalisierten KI-Agenten zu nutzen, die ihre Präferenzen und ihren Kontext verstehen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Vana-Ökosystem

Daten-Hub und Kohorten

Das Vana-Ökosystem umfasst mehrere aktive Gruppen, wie beispielsweise die Initiativen Aurora und Blink, die Early Adopters, Entwickler und Forscher organisieren. Diese Gruppen tragen zu Data DAOs bei, experimentieren mit persönlichen Server-Setups und tauschen Erkenntnisse über benutzereigene KI-Praktiken aus.

Gemeinschaft und Governance

Die Governance auf Vana ist dezentralisiert. Daten-DAOs und Mitwirkende gestalten Netzwerkregeln und -protokolle aktiv mit. Über die Open Data Foundation und Partnerorganisationen wie Corsali tragen Community-Mitglieder dazu bei, die Mission offener Infrastrukturen und Nutzerdatenrechte zu fördern.

Meilensteine und Innovationen

Technische Errungenschaften

• 2021: Erster On-Chain-Trainingsdatensatz
• 2022: Patent für nicht-verwahrte Datensysteme
• 2023: Start lokaler LLMs, die mit personenbezogenen Daten ausgebildet werden
• 2024: Einführung der ersten Daten-DAOs und des Satori-Testnetzes

Langfristige Ziele

Vana strebt die Integration von 100 Millionen Nutzern an, etabliert globale Datenliquidität und aggregiert den größten benutzergenerierten Trainingsdatensatz der Geschichte. Dies unterstützt das Training benutzereigener Basismodelle, die mit den Fähigkeiten zentralisierter KI-Systeme konkurrieren.