➥ Overcoming Data Scarcity - AI Data Provenance AI kan zijn volledige potentieel niet bereiken zonder betrouwbare trainingsdata. Helaas faalt 80% van de AI-projecten door slechte of niet-verifieerbare data, wat het belang van dataprovenance onderstreept voor het ontwikkelen van betrouwbare AI-systemen. Vandaag verkennen we projecten die het veelzijdige probleem van AI-dataprovenance aanpakken. Elk project pakt een kritisch aspect aan, waaronder door gebruikers beheerde data, transparante on-chain records, monetisatie van intellectueel eigendom en dataliquiditeit. Laten we erin duiken! 🧵 … — @vana / $VANA Vana is een gedecentraliseerd netwerk dat zich richt op door gebruikers beheerde data, met als doel het transformeren van data-eigendom, delen en monetisatie. Het integreert persoonlijke serversoevereiniteit, blockchaincoördinatie, moderne cryptografie en getokeniseerde economische prikkels, waardoor gebruikers programmeerbare controle hebben over hun datagebruik en -toestemmingen via DataDAOs en Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger is een AI-gerichte blockchain die data, modellen en agenten omzet in liquide, verhandelbare activa. Het is EVM-compatibel, zodat je bestaande wallets en contracten zonder enige frictie kunt verbinden. Het biedt Datanets voor gezamenlijke datasetcreatie en Proof of Attribution, waarmee wordt gegarandeerd dat alle AI-bijdragen traceerbaar en eerlijk beloond worden. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol pakt het dataprobleem van AI aan door veilige datamonetisatie mogelijk te maken zonder de privacy in gevaar te brengen. Via Data NFTs en Datatokens behouden data-eigenaren de controle terwijl ze AI-trainingstoegang toestaan via token-gated toestemmingen. Hun Compute-to-Data-aanpak stelt AI-modellen in staat om op datasets te trainen zonder ruwe data bloot te stellen, waardoor dataprovenance wordt gegarandeerd en duurzame inkomstenstromen voor datacontributoren worden gecreëerd. … — @getoro_xyz / $ORO ORO pakt het tekort aan privédata voor AI aan door een eerlijke marktplaats te creëren waar gebruikers persoonlijke data bijdragen voor AI-training terwijl ze de privacy behouden. Hun encryptietechnologie zorgt voor dataintegriteit en -provenance gedurende het trainingsproces. Gebruikers verdienen ORO-punten voor datacontributies via quests en sociale linking, waarmee het kritieke probleem van het stimuleren van hoogwaardige, verifieerbare trainingsdata dat AI dringend nodig heeft, wordt opgelost. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network is een Layer-1 blockchain die de IP-infrastructuur voor AI-agenten moderniseert. Het stelt makers in staat om hun IP te bezitten, delen en monetiseren, terwijl AI-agenten kunnen trainen op geverifieerde, door gebruikers beheerde data via een wereldwijde IP-register via zijn Proof-of-Provenance. Camp lost de kritieke kloof op tussen de snelle groei van AI en de systemen voor bescherming van makers, waardoor verifieerbare dataprovenance en eerlijke waardecreatie voor alle deelnemers in de AI-gedreven creatieve economie worden gegarandeerd. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol pakt de $80 biljoen IP-flessenhals van AI aan door intellectueel eigendom programmeerbaar en verhandelbaar te maken. Het biedt rechten-geclearde, gespecialiseerde datasets voor AI-training via geautomatiseerde licentieverlening, toeschrijving en royaltyverdeling over afgeleide grafieken. Story stelt dataleveranciers in staat om niet-doorzoekbare datasets zonder toestemming te licentiëren, terwijl IP-eigenaren eerlijke compensatie krijgen. Dit lost de kritieke behoefte van AI aan legaal conforme, hoogwaardige trainingsdata op grote schaal op met hun nieuw gelanceerde @psdnai met @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys is een complete datachain die trainingsdata onmiddellijk verifieerbaar en programmeerbaar maakt. Irys biedt geïntegreerde uitvoering met cryptografisch bewijs van dataprovenance met schijf-snelheid. Stelt AI-ontwikkelaars in staat om toegang te krijgen tot traceerbare, rechten-geclearde datasets, terwijl eerlijke compensatie voor datacreatoren wordt gegarandeerd, waarmee fundamentele verificatieproblemen die AI-training teisteren worden opgelost. … — @LazAINetwork LazAI lost de crisis van datamisalignement van AI op door Data Anchoring Tokens (DAT) die trainingsdata verifieerbaar en traceerbaar maken. Hun geverifieerde computingsysteem zorgt voor tamper-proof dataprovenance met behulp van ZKP's en consensusprotocollen. Stelt eerlijke compensatie voor datacontributoren mogelijk, terwijl transparante validatie van databronnen wordt behouden, waarmee de betrouwbaarheidproblemen die AI-trainingdatasets teisteren, rechtstreeks worden aangepakt. LazAI wordt geïncubeerd door @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network is een gedecentraliseerd compute-platform dat is ontworpen om AI- en machine learning-werkbelastingen te ondersteunen via een gedistribueerd netwerk van GPU's en andere middelen. Het stelt gebruikers in staat om containerized jobs uit te voeren, zoals AI-modelinferentie, in een serverless omgeving, terwijl compute-aanbieders hun hardware kunnen monetiseren en AI-ontwikkelaars hun modellen kunnen bezitten, implementeren en verdienen. … — @grass / $GRASS Grass Network is een gedecentraliseerd platform waar gebruikers passief inkomen verdienen door ongebruikte internetbandbreedte te delen via user-device of Grasshopper. Gebouwd op Solana, biedt het openbare webdata voor AI-training, web scraping en taken zoals prijscontrole of advertentiebewaking door geverifieerde entiteiten. Deze aanpak ondersteunt AI-ontwikkeling met grote datasets op een ethische manier, waarbij gecentraliseerde controle en privacyproblemen die verband houden met techreuzen worden vermeden.