对数据经济、NFT的一些思考

今天这篇东西是基于这些天来对数据经济和ownershipLabs在做的事情的一些思考，主要的研究范本是Ocean protocol。第二部分则是近期对NFT和数据结合的想法。可读性差，属于不发出来会死人的那种。

第一趴

数据私有制

集体性贫困[1]是指：一小撮儿人拿走了包括你我所生产的所有东西，而我们什么都没有。或者说大部分人很平等，平等的贫穷。对于80、90、00后来说，没有经历过集体性贫困，说起来那好像是上世纪70年代的中国农村。

但好像，我们也在每时每刻生产着什么来着？

20世纪80年代的中国，商业私有制的兴起让人们可以拥有自己生产的汽车、财产、食物和衣服。人们开始被允许拥有一部分自己生产的东西了。

Jennifer Zhu Scott 在《TED—为什么数据私有化对于普惠AI来说很重要？》中说：私有制是我们不曾拥有的一种自由形式。

如果我们从完全不同的角度看待数据所有权，那会怎样？如果数据所有权实际上是私人的、个体的和经济上的问题， 那会怎样？如果在新的数字经济，我们被允许拥有我们创造的（数据的）一部分，并给人们私有数据所有权的自由， 那会怎样？

数据经济的远景就是，让每一个数据生产者认识到自己在「生产」，在这个过程「受到激励」，然后「自行决定」如何处置它。

数据经济的重要性

以往数据和人工智能往往积累在少数互联网巨头手中，Ocean protocol目的将数据和人工智能（AI）的价值民主化。为了价值化个人、商业甚至是城市的数据。[2]

个人没有数据所有权，无法控制隐私

缺乏规范性入口，数据很难定价

策划信号造假

亚马逊上的假评论或Twitter上的机器人账号扰乱

互操作性

个人数据，尤其是隐私数据对于研究（比如AI）和商业决策非常重要。但隐私数据处于影子地带，很难获取且过程中容易泄漏，区块链、密码学技术让保护隐私的前提下价值化个人数据成为可能。

你需要的是谷歌吗？你需要的是「搜索引擎」

在web3经济中，任何一股力量都不是一种单一的势力。任何一项服务也不再具有排他性。这世界只有一个谷歌、一个facebook、一个amazon的大而不倒将会与web3丰富的应用组件同时存在。而web3的服务以token链接，因token而彼此打通。你可以因为使用了去中心化搜索引擎 the graph 的搜索而授权Swash留下数据集（你的检索历史），并自动获得收益、或可选择将其在数据市场上进行出售。你也会因为生产和贡献了good data[3]而得到关联项目的空投、NFT激励，以奖励你对一些AI模型训练的贡献。

Ocean的case study

Ocean protocol的做法总结来看有两个方面：

通过defi切入数据经济，其实更多的是让大众去认识，数据就是资产

从数据层面直接讨论，打造数据市场进行数据交易

ocean和defi的组合

compute-to-data

根据麦肯锡的报告，AI 会在未来十年增加 13 万亿美元的经济产出[4]，个人产生的数据无疑会对这巨大的发展做出贡献。商业公司的具体实践，比如微软的去中心化合作计划[5]，通过数据透明化和与机构/组织建立强有力的合作，激励他们去贡献good data供AI模型使用。

ocean打造了一个数据市场，并通过compute-to-data 让隐私数据集（datasets) 和算法(algorithm)可以在区块链的支持下被安全的交易，这个功能最近被集成到了数据市场。

*Compute-to-Data是指，数据在所有者处，计算需求方把算法发送到他那，他接受了算法后，在自己处计算返回结果给需求方，保护了数据隐私。

ocean的应用案例 [6]

第二趴

其他可能性

除了Ocean这种与defi结合和打造数据买卖市场之外，我也在思考数据与DAO、NFT的交集。

数据DAO（dataDAO)

DAO的语境目前还局限在金融领域，比如用智能合约管钱、投资等。但归根究底是激励一批特定领域专长的人来贡献他们的智慧（collective intelligence）。所以我就想到了数据DAO——聚集一批数据科学家来进行知识编程。

基于特定的组织知识分类和结构，以及包含数据、信息和知识编程、存储和检索等详细逻辑的实用软件程序数不胜数。理论方面，诸如robin cowan的研究论文《The Explicit Economics of Knowledge Codification and Tacitness》[7]更是从20年前（2000年）就开始讨论为知识（注意力）编程的经济可行性。

没有做到的是让这些理论与价值网络交配的成功案例，区块链、智能合约、去中心化存储将带来改变。当然，这个爆点的场景将是无从知晓的，会是开放式推荐算法吗？

我的猜想是，之后会有各种各样的算法被设计出来，大多是定价算法，设计者在理解数据库的网络结构、变量、权重等关系基础上（毕竟理论那么多元），抽象出对应的代码，将其嵌入智能合约之中。可以根据每一级、或每一个网络节点去定价，用户进来付费不仅是为了拿到数据，更是为了加入网络（attenstation)。将有一个/系列事件让data curation这件事有利可图，也许正如李博所说：web3的知识管理就是财务管理。

隐性知识（to put the economics of tacit and codified knowledge together）[7]

NFT+data

知识（注意力）编程的程度是由激励因素决定的—也就是这样做的成本和收益。基于图数据库和智能合约的存储和计算，似乎已经到了突破性进展的临界点。——The Explicit Economics of Knowledge Codification and Tacitness

我有时候觉得这种数据经济形态已经在NFT身上初见端倪，刚刚说的turning point，web3的杀手应用可能是：使知识（注意力）管理自动成为财务管理的应用。

NFT与data的结合下，NFT作为数据价值化的载体。作为奖励人们注意力的载体，本身是一张带有#[[]]的卡片。就像前面提到的隐性知识（tacit knowledge），抑或是主动的知识收集整理（knowledge curation），都是我们付出注意力的行为。

举个最简单的例子，在未来，你会因为收藏了一些带有#[[]]的书签而获得相应的奖励——比如NFT奖励（这些奖励更像是找上门的，就像广告主在找他的1000个粉丝用户一样）。

NFT是一个建立关系网络的绝佳媒介，我觉得这甚至大于它的金融属性（虽然现在很多努力致力于增强它的流动性，让它与金融商品、defi接轨）。大部分时候，我去决定购买一个NFT是因为我认可这件作品、这件作品背后的人会带给我持续的inspiration，我的注意力需要“被”粘在这里，成为一个节点，因此这是一段关系的开始，你决定将注意力在此停留。你投资的是一段关系，打造的是一个关系网络，并不限于要时刻计算收益率、买了之后就想着转手的金融投资。

The world after capital

之前写过一个thread[8]，我最感兴趣的、最想在未来看到的事就是让人的思想带来直接的价值，哪怕只是纯粹的好奇心、越来越稀缺的注意力。一方面，人们的注意力必须以某种方式被“善待”，这样才会形成良性的循环，我们才会去根据自己的偏好、自主的安放自己的注意力（而不是被动的，上瘾的，被操纵的，对我说的就是抖音）。另一方面，好的产品应该寻找更匹配的注意力，去激励1000个true fans，而不是1000k个random doesnt care，在此基础上建立和发展关系网络。

References

[1] Jennifer Zhu Scott《TED—为什么数据私有化对于普惠AI来说很重要？》 

[2] Ocean V3怎么用defi的方法价值化数据 https://www.coindesk.com/ocean-protocol-v3-data-monetization-tools-ethereum 

[3]good data对不同行业的贡献：

对AI建模(https://www.forbes.com/sites/oluwaseunadeyanju/2020/06/19/how-decentralization-could-alleviate-data-biases-in-artificial-intelligence/?sh=3b15ece95248)

对自动驾驶行业(https://blog.oceanprotocol.com/ocean-protocol-decentralized-data-marketplace-solutions-for-the-automotive-industry-eb0acc238151)

对能源行业(https://oceanprotocol.com/press/2020-09-15-ocean-energy-web-collaboration-announcement)

[4]https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/Notes%20from%20the%20frontier%20Modeling%20the%20impact%20of%20AI%20on%20the%20world%20economy/MGI-Notes-from-the-AI-frontier-Modeling-the-impact-of-AI-on-the-world-economy-September-2018.ashx 

[5] https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/leveraging-blockchain-to-make-machine-learning-models-more-accessible/ 

[6] https://docs.oceanprotocol.com/concepts/projects-using-ocean/ 

[7] The Explicit Economics of Knowledge Codification and Tacitness, by Robin Cowan,Paul A. David, and Dominique Foray

[8] https://twitter.com/JESSCATE93/status/1389895654634262529