Vana: AI 시대에 데이터가 토큰처럼 자유롭게 유통되어 가치를 창출하게 하세요
글: 사고 괴짜
Reddit나 X(구 Twitter) 같은 소셜미디어 플랫폼이 무료로 이용 가능한 이유가 궁금한 적이 있습니까? 그 해답은 바로 여러분이 매일 올리는 게시물, 누르는 좋아요, 심지어 머무는 시간 속에 숨어 있습니다.
과거에는 이러한 플랫폼들이 사용자의 주목을 광고주에게 상품화해 판매했습니다. 그러나 지금은 더 큰 구매자를 찾았는데, 바로 AI 기업들입니다. 보도에 따르면 Reddit이 Google과 체결한 데이터 라이선스 계약 하나만으로도 연간 6000만 달러의 수입을 가져다줄 것으로 예상됩니다. 그런데 이 막대한 부를 창출하는 데이터의 원천인 우리 일반 사용자들에게는 그 어떤 보상도 돌아가지 않고 있습니다.
더 걱정되는 점은 우리의 데이터로 훈련된 AI가 미래에 우리의 일자리까지 대체할 가능성이 있다는 것입니다. 비록 AI가 새로운 일자리를 창출할 수도 있지만, 이런 데이터 독점이 초래하는 부의 집중 현상은 사회적 불평등을 더욱 악화시키고 있습니다. 우리는 소수의 기술 거대 기업이 지배하는 사이버펑크 세계로 미끄러지고 있는 것 같습니다.
그렇다면 평범한 개인으로서 우리는 AI 시대에 어떻게 자신의 이익을 보호할 수 있을까요? 많은 사람들은 AI의 부상 이후 블록체인을 인간이 AI에 맞서는 마지막 방패막이로 여깁니다. 바로 이러한 고민에서 출발해 혁신가들이 해결책을 모색하기 시작했습니다. 그들은 먼저 우리가 자신의 데이터에 대한 소유권과 통제권을 되찾아야 하며, 다음으로 그러한 데이터를 활용해 일반 대중을 진정으로 위한 AI 모델을 공동으로 훈련시켜야 한다고 제안합니다.
이 아이디어는 이상주의적으로 보일 수 있지만, 역사적으로 모든 기술 혁명은 한때 '미친' 생각에서 시작되었습니다. 오늘날, 'Vana'라는 이름의 새로운 공개 블록체인 프로젝트가 이러한 비전을 현실로 만들고 있습니다. 최초의 탈중앙화 데이터 유동성 네트워크로서 Vana는 사용자의 데이터를 자유롭게 유통 가능한 토큰으로 전환하고, 이를 통해 사용자가 직접 지배하는 탈중앙화 인공지능을 실현하려 하고 있습니다.
Vana의 창립자와 프로젝트의 기원
사실 Vana의 탄생은 MIT 미디어랩의 한 교실로 거슬러 올라갑니다. 그곳에서 세상을 바꾸고자 하는 이상을 가진 두 젊은이—Anna Kazlauskas와 Art Abal—이 만났습니다.
왼쪽: Anna Kazlauskas; 오른쪽: Art Abal
MIT에서 컴퓨터 과학 및 경제학을 전공한 Anna Kazlauskas는 2015년부터 데이터와 암호화폐에 관심을 가져왔습니다. 당시 그녀는 이더리움 초기 마이닝에 참여하며 탈중앙화 기술의 잠재력을 깊이 인식하게 되었습니다. 이후 그녀는 연방준비제도(Fed), 유럽중앙은행(ECB), 세계은행 등 국제 금융기관에서 데이터 연구를 수행하며 미래 사회에서 데이터가 새로운 형태의 화폐가 될 것임을 깨달았습니다.
한편 Art Abal은 하버드대학교에서 공공정책 석사 학위를 취득했으며, 벨퍼 과학 및 국제문제센터(Belfer Center)에서 데이터 영향 평가를 심층적으로 연구했습니다. Vana에 합류하기 전, Art는 AI 훈련 데이터 제공업체 Appen에서 혁신적인 데이터 수집 방법을 주도했는데, 이는 현재 다수의 생성형 AI 도구 개발에 중요한 기여를 했습니다. 그의 데이터 윤리 및 AI 책임성에 관한 통찰력은 Vana에 강한 사회적 책임감을 불어넣었습니다.
MIT 미디어랩의 수업에서 만난 Anna와 Art는 서로 데이터 민주화와 사용자 데이터 권리에 대한 열정을 공유한다는 것을 금세 깨달았습니다. 그들은 데이터 소유권과 AI의 공정성을 진정으로 해결하기 위해서는 완전히 새로운 패러다임—사용자가 자신의 데이터를 진정으로 통제할 수 있는 시스템—이 필요하다는 결론을 내렸습니다.
바로 이러한 공동의 비전이 그들을 함께 Vana를 설립하게 했습니다. 그들의 목표는 단순히 사용자의 데이터 주권을 확보하는 것을 넘어, 사용자가 자신의 데이터로부터 경제적 이익을 얻을 수 있도록 하는 혁신적인 플랫폼을 구축하는 것이었습니다. 혁신적인 DLP(Data Liquidity Pool) 메커니즘과 기여 증명(Proof of Contribution) 시스템을 통해 Vana는 사용자가 안전하게 개인 데이터를 기여하고, 그 데이터로 훈련된 AI 모델을 공동 소유하며 혜택을 받는 것을 가능하게 하여, 사용자가 주도하는 AI 발전을 추진합니다.
Vana의 비전은 업계로부터 빠르게 인정받았습니다. 현재까지 Vana는 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures)가 주도한 500만 달러 전략 투자, 패러다임(Paradigm)이 리드한 1800만 달러 A 라운드, 폴리체인(Polychain)이 주도한 200만 달러 시드 투자를 포함해 총 2500만 달러의 자금 조달을 완료했습니다. 그 외에도 Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR, DeFiance Capital 등 저명한 투자자들도 참여했습니다.
데이터가 새로운 시대의 석유가 된 세계에서, Vana의 등장은 우리에게 데이터 주권을 되찾을 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 그렇다면 이 잠재력 넘치는 프로젝트는 정확히 어떻게 작동하는 것일까요? 이제 Vana의 기술 아키텍처와 혁신 개념을 깊이 있게 살펴보겠습니다.
Vana의 기술 아키텍처와 혁신 개념
Vana의 기술 구조는 데이터 민주화와 가치 극대화를 위해 정교하게 설계된 생태계라 할 수 있습니다. 그 핵심 구성 요소로는 데이터 유동성 풀(DLP), 기여 증명(Proof of Contribution), 나고야 컨센서스(Nagoya Consensus), 사용자 자체 관리 데이터 저장, 그리고 탈중앙화 애플리케이션 계층이 있습니다. 이 요소들은 사용자 프라이버시를 보호하면서도 데이터의 잠재적 가치를 해방시키는 혁신적인 플랫폼을 함께 구축합니다.
1. 데이터 유동성 풀(DLP): 데이터 가치화의 기반
데이터 유동성 풀(DLP)은 Vana 네트워크의 기본 단위로, 일종의 데이터 버전 '유동성 마이닝'이라고 이해할 수 있습니다. 각각의 DLP는 특정 유형의 데이터 자산을 모으기 위한 스마트 계약입니다. 예를 들어 Reddit 데이터 DAO(r/datadao)는 성공적인 DLP의 사례로, 14만 명 이상의 Reddit 사용자가 가입해 자신의 게시물, 댓글, 투표 기록 등을 집합하고 있습니다.
사용자가 DLP에 데이터를 제출하면 해당 DLP 전용 토큰 보상을 받게 됩니다. 예컨대 Reddit 데이터 DAO(r/datadao)의 전용 토큰은 RDAT입니다. 이러한 토큰은 사용자의 데이터 기여를 나타낼 뿐 아니라, DLP에 대한 거버넌스 권한과 미래 수익 배분 권한도 부여합니다. 주목할 점은 Vana가 각 DLP가 자체 토큰을 발행할 수 있도록 허용하여 다양한 유형의 데이터 자산에 대해 더욱 유연한 가치 포획 메커니즘을 제공한다는 것입니다.
Vana 생태계 내에서 상위 16개 DLP는 추가적인 VANA 토큰 배출 보상을 받기도 합니다. 이는 고품질 데이터 풀의 형성과 경쟁을 더욱 촉진합니다. 이렇게 Vana는 산발적인 개인 데이터를 유동적인 디지털 자산으로 전환함으로써 데이터의 가치화와 유동성 기반을 마련합니다.
2. 기여 증명(Proof of Contribution): 데이터 가치의 정밀 측정
기여 증명은 Vana가 데이터 품질을 보장하는 핵심 메커니즘입니다. 각 DLP는 고유한 특성에 따라 맞춤형 기여 증명 함수를 설정할 수 있습니다. 이 함수는 데이터의 진위성과 무결성을 검증할 뿐 아니라, 데이터가 AI 모델 성능 향상에 얼마나 기여하는지도 평가합니다.
예를 들어 ChatGPT 데이터 DAO의 경우, 기여 증명은 진위성(Authenticity), 소유권(Ownership), 품질(Quality), 독창성(Uniqueness)이라는 4가지 핵심 차원을 포함합니다. 진위성은 OpenAI가 제공하는 데이터 내보내기 링크를 통해 확인되며, 소유권은 사용자의 이메일 인증을 통해 입증됩니다. 품질 평가는 LLM이 무작위 샘플링된 대화를 점수화함으로써 이루어지고, 독창성은 데이터의 특징 벡터를 계산해 기존 데이터와 비교함으로써 결정됩니다.
이러한 다차원 평가 시스템은 고품질이며 가치 있는 데이터만 수용되고 보상을 받도록 보장합니다. 기여 증명은 데이터 가격 책정의 기반이자 전체 생태계의 데이터 품질을 유지하는 핵심 장치입니다.
3. 나고야 컨센서스(Nagoya Consensus): 탈중앙화된 데이터 품질 보장
나고야 컨센서스는 Vana 네트워크의 심장부로, Bittensor의 유마 컨센서스(Yuma Consensus)를 참고해 개선한 메커니즘입니다. 이 시스템의 핵심 아이디어는 검증 노드 그룹이 데이터 품질을 집단적으로 평가하고, 가중 평균 방식으로 최종 점수를 도출한다는 것입니다.
더욱 혁신적인 점은 검증 노드가 데이터를 평가할 뿐 아니라, 다른 검증 노드의 평가 행위 자체도 평가한다는 것입니다. 이 '이중 평가' 메커니즘은 시스템의 공정성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 한 검증 노드가 분명히 낮은 품질의 데이터에 높은 점수를 준다면, 다른 노드들은 이를 부적절한 행동으로 간주하고 감점 처리합니다.
약 3시간(1800개 블록)마다 한 주기로, 시스템은 해당 기간 동안의 종합 평가 결과에 따라 검증 노드에게 보상을 분배합니다. 이 메커니즘은 검증 노드가 정직하게 행동하도록 유도할 뿐 아니라, 문제 있는 행동을 신속히 식별하고 제거함으로써 네트워크 전체의 건강한 운영을 유지합니다.
4. 논-커스터디(Non-Custodial) 데이터 저장: 프라이버시 보호의 마지막 방어선
Vana의 획기적인 점 중 하나는 독특한 데이터 관리 방식입니다. Vana 네트워크에서 사용자의 원본 데이터는 실제로 '체인 위'로 올라가지 않으며, 사용자는 Google Drive, Dropbox 또는 MacBook에서 실행되는 개인 서버 등 자신이 원하는 위치에 데이터를 저장할 수 있습니다.
사용자가 DLP에 데이터를 제출할 때, 실제로 제공하는 것은 암호화된 데이터를 가리키는 URL과 선택적으로 내용 무결성 해시 값뿐입니다. 이 정보들은 Vana의 데이터 등록 스마트 계약에 기록됩니다. 검증자가 데이터 접근이 필요할 경우, 복호화 키를 요청한 후 데이터를 다운로드하고 복호화하여 검증을 수행합니다.
이러한 설계는 데이터 프라이버시와 통제권 문제를 교묘하게 해결합니다. 사용자는 항상 자신의 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하면서도 데이터 경제에 참여할 수 있습니다. 이는 데이터의 안전성을 보장할 뿐 아니라, 향후 더욱 광범위한 데이터 활용 가능성을 열어줍니다.
5. 탈중앙화 애플리케이션 계층: 데이터 가치의 다각적 실현
Vana의 최상위 계층은 개방형 애플리케이션 생태계입니다. 여기서 개발자들은 DLP가 축적한 데이터 유동성을 활용해 다양한 혁신 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 데이터 기여자들은 이러한 애플리케이션을 통해 실제 경제적 가치를 얻게 됩니다.
예를 들어, 개발팀이 Reddit 데이터 DAO의 데이터를 기반으로 특화된 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 데이터 기여에 참여한 사용자들은 모델 훈련 완료 후 이를 사용할 수 있을 뿐 아니라, 각자의 기여 비율에 따라 모델이 창출하는 수익을 분배받을 수 있습니다. 실제로 이미 이러한 AI 모델이 개발되었으며, 자세한 내용은 「최저점 반등, AI 트랙의 알트코인 r/datadao가 왜 부활했나?」를 참고하시기 바랍니다.
이러한 모델은 고품질 데이터 기여를 장려할 뿐 아니라, 사용자가 주도하는 AI 개발 생태계를 창출합니다. 사용자는 단순한 데이터 제공자가 아닌, AI 제품의 공동 소유자이자 수혜자로 변모하게 됩니다.
이처럼 Vana는 데이터 경제의 구조를 재편하고 있습니다. 이 새로운 패러다임 아래에서 사용자는 수동적인 데이터 제공자가 아니라, 적극적으로 참여하고 공동으로 혜택을 누리는 생태계 건설자로 전환됩니다. 이는 개인에게 새로운 가치 창출 경로를 제공할 뿐 아니라, 전체 AI 산업에 새로운 활력과 혁신 동력을 불어넣고 있습니다.
Vana의 기술 아키텍처는 데이터 소유권, 프라이버시 보호, 가치 배분 등 현재 데이터 경제의 핵심 문제를 해결할 뿐 아니라, 미래의 데이터 기반 혁신을 위한 길을 열어줍니다. 더 많은 데이터 DAO가 네트워크에 가입하고, 더 많은 애플리케이션이 플랫폼 위에 구축됨에 따라 Vana는 차세대 탈중앙화 AI 및 데이터 경제의 인프라가 될 가능성을 지니고 있습니다.
Satori 테스트넷: Vana의 공개 테스트장
6월 11일 Satori 테스트넷의 출시와 함께 Vana는 대중에게 생태계의 초기 모습을 공개했습니다. 이는 단순한 기술 검증 플랫폼을 넘어, 향후 메인넷 운영 모델의 예행 연습 역할을 하고 있습니다. 현재 Vana 생태계는 참여자들에게 세 가지 주요 경로를 제공합니다: DLP 검증 노드 운영, 새로운 DLP 생성, 또는 기존 DLP에 데이터를 제출해 '데이터 마이닝'에 참여하는 방식입니다.
DLP 검증 노드 운영
검증 노드는 DLP에 제출된 데이터의 품질을 검증하는 Vana 네트워크의 수문장 역할을 합니다. 검증 노드 운영은 기술 능력뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원도 필요합니다. Vana의 기술 문서에 따르면 검증 노드의 최소 하드웨어 요구 사양은 CPU 코어 1개, RAM 8GB, 고속 SSD 저장 공간 10GB입니다.
검증자가 되고자 하는 사용자는 우선 특정 DLP를 선택한 후, 해당 DLP의 스마트 계약을 통해 검증자로 등록해야 합니다. 등록이 승인되면, 해당 DLP 전용 검증 노드를 운영할 수 있습니다. 참고로 검증자는 동시에 여러 DLP의 노드를 운영할 수 있지만, 각 DLP마다 고유한 최소 스테이킹 요건이 존재합니다.
새로운 DLP 생성
독특한 데이터 자원이나 혁신적인 아이디어를 가진 사용자에게 새로운 DLP 생성은 매우 매력적인 선택지입니다. DLP 생성은 Vana의 기술 구조, 특히 기여 증명과 나고야 컨센서스 메커니즘에 대한 깊은 이해를 필요로 합니다.
신규 DLP 생성자는 특정 데이터 기여 목표, 검증 방법, 보상 파라미터를 설계해야 하며, 데이터 가치를 정확히 평가할 수 있는 기여 증명 함수를 구현해야 합니다. 이 과정은 복잡하지만, Vana는 상세한 템플릿과 문서 지원을 제공합니다.
데이터 마이닝 참여
대다수 사용자에게는 기존 DLP에 데이터를 제출해 '데이터 마이닝'에 참여하는 것이 가장 직관적인 참여 방식일 것입니다. 현재 공식 추천된 DLP는 13개로, 소셜미디어 데이터부터 금융 예측 데이터까지 다양한 분야를 아우릅니다.
-
Finquarium: 금융 예측 데이터를 집합합니다.
-
GPT Data DAO: ChatGPT 채팅 데이터 내보내기에 집중합니다.
-
Reddit Data DAO: Reddit 사용자 데이터에 초점을 맞추며, 이미 정식 출시되었습니다.
-
Volara: Twitter 데이터의 수집 및 활용에 주력합니다.
-
Flirtual: 데이팅 데이터를 수집합니다.
-
ResumeDataDAO: LinkedIn 데이터 내보내기를 중심으로 합니다.
-
SixGPT: LLM 채팅 데이터를 수집 및 관리합니다.
-
YKYR: Google Analytics 데이터를 수집합니다.
-
Sydintel: 크라우드소싱 지능을 통해 인터넷의 어두운 면을 밝혀냅니다.
-
MindDAO: 사용자 행복감 관련 시계열 데이터를 수집합니다.
-
Kleo: 세계에서 가장 포괄적인 웹 브라우징 기록 데이터셋을 구축합니다.
-
DataPIG: 토큰 투자 선호 데이터에 주목합니다.
-
ScrollDAO: Instagram 데이터를 수집 및 활용합니다.
이러한 DLP들은 일부는 개발 중이고 일부는 이미 출시되었지만, 모두 사전 마이닝 단계에 있습니다. 본격적인 데이터 제출과 마이닝은 메인넷 출시 후에야 가능하기 때문입니다. 다만 사용자는 현재 여러 방식으로 조기에 참여 자격을 확보할 수 있습니다. 예를 들어 Vana Telegram 앱 내 관련 챌린지 활동에 참여하거나, 각 DLP의 공식 웹사이트에서 사전 등록을 진행할 수 있습니다.
결론
Vana의 등장은 데이터 경제가 패러다임 전환을 맞이하고 있음을 상징합니다. 현재의 AI 물결 속에서 데이터는 새로운 시대의 '석유'가 되었으며, Vana는 이 자원의 채굴, 정제, 분배 방식을 재편하려 하고 있습니다.
본질적으로 Vana는 일종의 '공유지의 비극(Tragedy of the Commons)'에 대한 데이터 버전 해결책을 구축하고 있습니다. 정교한 인센티브 설계와 기술 혁신을 통해 무한히 공급되면서도 가치화하기 어려운 개인 데이터를 관리 가능하고, 가격 책정 가능하며, 유통 가능한 디지털 자산으로 전환하는 것입니다. 이는 일반 사용자가 AI의 성과를 공유할 수 있는 새 길을 열어줄 뿐 아니라, 탈중앙화 AI 발전을 위한 가능성 있는 청사진을 제공합니다.
그러나 Vana의 성공은 여전히 많은 불확실성을 안고 있습니다. 기술적으로는 개방성과 보안 사이의 균형을 찾아야 하며, 경제적으로는 지속 가능한 가치 창출 모델임을 입증해야 합니다. 사회적으로는 데이터 윤리와 규제 당국의 잠재적 도전에 대응해야 합니다.
더 깊이 들여다보면, Vana는 기존의 데이터 독점과 AI 발전 모델에 대한 성찰과 도전을 상징합니다. 그것은 AI 시대에 우리가 기존 데이터 과두집단을 더욱 강화할 것인지, 아니면 보다 개방적이고, 공정하며, 다원적인 데이터 생태계를 구축할 것인지라는 중요한 질문을 던집니다.
Vana가 궁극적으로 성공할지 여부를 떠나, 그 존재 자체가 데이터 가치, AI 윤리, 기술 혁신을 다시 생각해볼 수 있는 창을 제공합니다. 앞으로 Vana와 같은 프로젝트들이 Web3의 이상과 AI의 현실을 연결하는 중요한 다리가 되어 디지털 경제의 다음 단계 발전 방향을 제시할 수 있을 것입니다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
BlockBeats
