Vana

Vanaは、ユーザー所有データと分散型AIを支えるオープンソースプロトコルです。データDAOを構築し、個人データを提供し、オープンインターネットAIの未来を形作りましょう。今すぐ構築を始めましょう。

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Vana cover

ヴァナについて

ヴァナとは何ですか?

Vanaは、ユーザーにデータの完全な所有権と制御権を与えるために設計された分散型ネットワークです。MITの研究から生まれたこのプロジェクトは、個人がAIシステムに非管理型でデータを提供することを可能にし、オープンでコミュニティ主導のAI開発の基盤を形成します。Vanaはオープンソースでパーミッションレスであり、中央集権型のデータモデルを分散型の代替モデルに置き換えることを目指しています。

ミッションとビジョン

Vanaは、プラットフォームではなくユーザーがAIを支えるデータセットを所有するデジタルの未来を構想しています。個人やコミュニティからの大量データ提供を可能にし、データをウォールドガーデンから解放し、データを生成する人々の手に取り戻すことで、ユーザー所有のAI基盤モデルを構築することを目指しています。

ヴァナの仕組み

非管理型データインフラストラクチャ

Vanaは、ユーザーがデータの管理権を放棄することなく、データのエクスポートと提供を可能にします。この非管理型アプローチにより、データの使用方法と保管場所に関するプライバシー、透明性、そして主権が確保されます。すべてのユーザーは、構築に携わるAIシステムのステークホルダーとなります。

オープンで分散化されたプロトコル

分散型プロトコルとして動作するVanaは、データセットを管理、キュレーション、収益化するコミュニティ運営のデータコレクティブであるデータDAOの形成をサポートします。このモデルは、データガバナンスを企業から個人や独立したグループへと移行させます。

Vanaで構築

データDAOの開始

Vanaのインフラストラクチャを活用すれば、誰でもデータDAOを立ち上げることができます。これらの分散型組織は、透明性のあるガバナンスと共有インセンティブに基づき、専門的なデータセット(履歴書データ、ソーシャルメディアコンテンツなど)を収集・管理します。Vanaは、これらの取り組みに必要なドキュメント、ツール、そしてサポートを提供します。

ノードの実行

開発者や技術者は、Vanaノードを実行してネットワークのサポートを支援できます。ノードはトランザクションを検証し、データをホストし、ユーザー所有のAIを可能にする分散型アーキテクチャを促進します。

アプリケーションとユースケース

トレーニング基礎モデル

Vanaは、ユーザー所有の基盤モデルの作成を可能にします。ユーザーから直接提供される多様で高品質なデータセットにアクセスすることで、これらのモデルは限定的な独自コーパスではなく、現実世界のインプットを反映します。最終的な目標は、1億人の貢献者によって形作られる世界規模の基盤モデルを構築することです。

パーソナルAIシステム

Vanaは、個々のデータで学習したLLM(大規模言語モデル)のローカル展開もサポートしています。これにより、ユーザーはプライバシーを損なうことなく、自分の好みやコンテキストを理解できる、パーソナライズされたAIエージェントを実行できます。

ヴァナエコシステム

データハブとコホート

Vanaエコシステムには、AuroraやBlinkといった、アーリーアダプター、開発者、研究者を組織する複数の活発なコホートが含まれています。これらのコホートは、データDAOへの貢献、個人用サーバー設定の実験、ユーザー所有のAIプラクティスに関する知見の共有などを行っています。

コミュニティとガバナンス

Vanaのガバナンスは分散化されています。データDAOと貢献者は、ネットワークのルールとプロトコルの策定に積極的な役割を果たしています。コミュニティメンバーは、Open Data FoundationやCorsaliなどのパートナー組織を通じて、オープンインフラストラクチャとユーザーデータ権利のミッションの拡大に貢献しています。

マイルストーンとイノベーション

技術的成果

  • 2021: First onchain training dataset
  • 2022: Patent for non-custodial data systems
  • 2023: Launch of local LLMs trained with personal data
  • 2024: Deployment of first Data DAOs and Satori testnet

長期目標

Vanaは、1億人のユーザー獲得、グローバルなデータ流動性の確立、そして史上最大規模のユーザー提供型トレーニングデータセットの集約に向けて事業を拡大しています。これにより、中央集権型AIシステムに匹敵する、ユーザー所有の基盤モデルのトレーニングが可能になります。

代替ツール