AI 的學習速度太快，導致目前有一個問題產生：「AI 模型已經快把公開數據吃完了」
現在要突破性能瓶頸，需要的是私人數據，例如～
• 企業內部記錄
• 經過驗證的交易歷史
• 應用使用日誌
• 個人行為數據
但這些數據面臨三個問題：
1️⃣ 真實性驗證 - 怎麼證明數據來源可信？
2️⃣ 隱私保護 - 如何在不暴露原始數據下證明計算正確？
3️⃣ 激勵機制 - 用戶憑什麼要分享自己的數據？
看到 @brevis_zk 與 @vana 的合作引起了我的注意
▶︎▶︎ Brevis + Vana = 解決方案
Brevis 提供技術層：
• zkTLS 技術證明數據來自可信來源（銀行、交易所、應用）
• Pico zkVM 在本地計算並生成零知識證明
• 只暴露最終結果，不洩露原始數據
Vana 負責協調層：
• 管理用戶同意機制
• 建立數據集體（Data Collectives）
• 確保用戶獲得公平報酬
▶︎▶︎ 實際舉例
想像一個 AI 交易助手需要驗證用戶的交易量數據：
傳統方式：用戶必須提供完整交易歷史
新方式：
1. 用戶透過 zkTLS 驗證交易所數據
2. 本地計算特定代幣交易量
3. 生成 ZK 證明確認數據來源和計算正確性
4. 只透露最終結果：「ETH 交易量 12 萬美金」
用戶保持隱私，AI 獲得可信數據，雙贏
▶︎▶︎ 總結
終於有項目解決了「數據主權」的三角難題
✅ 隱私保護
✅ 數據驗證
✅ 用戶激勵
這類模式有機會成為未來 AI 經濟的核心
用戶擁有並控制自己的數據
開發者獲得高品質驗證數據集
AI 模型在隱私保護下持續進化
9,6 mil
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