作者：陈默 来源：cmdefi
Justine Moore 花了6个月的时间做一项实验，每天与ChatGPT交流，不断分享个人想法和情感，试图创建一个真正理解自己的“AI大脑”，结果AI的能力完全超出预期，她列举了以下几个场景：
1. 与他人沟通：通过使用大语言模型（LLM），可以帮助我们更清晰地传达复杂的想法，大幅提升沟通能力。
这一点本身我自己也在用，目前我用到的AI最强能力，我觉得就是总结和沟通能力，如果你的总结能力比较欠缺，特别是对于在需要把一件事情或是一个项目给别人讲清楚的情况下，利用AI学习总结和沟通能力真的是太强了。
2. 自我理解：AI大脑能够很好地“心理分析”你，帮助你更清楚地认识自己的优势和弱点，纠正认知偏见。
3. 与应用程序交互：AI大脑可以被带入其他应用，解锁真正个性化的体验，比如一个完全理解你风格的写作助手，或为你量身定制的工作或社交工具。
实际上如果你是一个重度AI使用者，可能已经有过类似的体验，至少我觉得未来每个人都会有一个适配自己的AI大脑。
1. 用户数据的完整性与质量
要让AI大脑真正理解你，首先需要大量且高质量的个人数据。这包括你的历史对话、行为记录、情感倾向、偏好和决策等。数据越丰富越完整，AI大脑越能够完美捕捉你的思维模式和个性。
2. 数据的私密性与安全性
个人数据的隐私保护至关重要，因为它已经学习了你大量的生活习性、性格喜好，甚至弱点缺陷。在构建“AI大脑”时，用户需要对数据有完全的控制权，确保这些数据不会被滥用或泄露。毕竟，你的AI大脑最好不要让别人入侵。
3. 透明的模型训练和数据使用机制
一个真正理解自己的AI大脑，透明度是关键。用户应该知道他们的数据如何被使用、AI模型如何训练，这也可以被理解是安全性的一种。
在Justine的理念中，也基于以上3条，AI大脑应该完全掌握在用户手中，避免大科技公司对数据的垄断和利用。
所以，去中心化的架构可能成为一条通道，它可以通过让用户成为数据和AI模型的实际所有者，确保用户在数据和AI模型的整个生命周期中都保持对其贡献的控制和利益相关性。
这一方案的核心理念是 -赋予用户对数据的完全主权，这基本与“AI大脑”的理念完全契合。
Vana引入“非托管数据”的概念，确保数据仅用于用户授权的操作。用户始终拥有对自己数据的控制权，不会被平台或第三方托管。
实现方式就是，数据在贡献给服务器之前会进行加密处理。每个用户将自己的数据通过服务器的公钥进行加密，确保即使数据被传输到集体服务器或用于AI训练时，数据本身仍然是保密的，只有拥有解密密钥的参与者才能解密和访问数据。
这一点不仅解决了用户的数据主权和隐私性，也为数据质量奠定了基础，这也很重要，因为保证了隐私性，用户才能没有顾虑的提供真实数据，配合Vana区块链的贡献证明（Proof-of-Contribution）机制，加入了Crypto已经深入骨髓的代币激励模型，能够让用户更加有动力去提供高质量数据。
综合来说，Vana DataDAO 主要解决的就是数据主权问题，当然包括数据隐私和安全。事实上想训练一个AI助手并不难，很多训练语言模型的API都能够提供这种环境，但未来我们的需求是否只会满足于一个“助手”？AI 就像一个潘多拉魔盒，打开之后释放出的魔力之强大可能越来越让人难以拒绝，如果人类的需求上升到AI大脑、AI超级大脑的级别，关于数据主权的问题就不可避免。
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