Aria à la Chambre des Lords 🇬🇧 Nous participerons à un panel sur l'IA et les industries créatives la semaine prochaine à Londres, organisé par @WIRED Summer Lab et @aifaventures. Aria’s @PalomarRo s'exprimera aux côtés de leaders de la musique, de la mode, du cinéma et de l'art.

<Histoire, Gagner un Nouvel Élan> Une nouvelle figure a rejoint @StoryProtocol, qui redéfinit l'industrie du contenu grâce à la tokenisation de la propriété intellectuelle. Il s'agit de Sandeep Chinchali, professeur à l'UT Austin et expert en IA, robotique et systèmes distribués. Sandeep Chinchali, ancien chercheur de la NASA, a étudié l'IA générative et la robotique en cloud à Stanford, et est actuellement professeur à l'UT Austin, s'occupant de la conduite autonome et des modèles d'apprentissage machine distribués. Au cours de ses recherches, il a installé des boîtes noires directement dans des véhicules pour collecter des données du monde réel, analysant des scènes rares connues sous le nom d'événements 'long-tail'. Il a profondément réalisé l'importance de la qualité et de la rareté des données en étiquetant ces données et en entraînant des modèles d'IA légers sur du matériel TPU d'apprentissage profond. Dans le processus, il s'est posé une question. "Pour que l'IA fonctionne correctement dans la réalité, elle a besoin de données de qualité, pas seulement de modèles. Et pour collecter ces données de manière volontaire, une structure d'incitation efficace est nécessaire." Il a trouvé la réponse chez Story. @StoryProtocol définit les données non seulement comme une ressource mais comme de la propriété intellectuelle, et construit un système de récompense sur chaîne. Collecte de données rares → Étiquetage → Synthèse → Enregistrement sur chaîne → Distribution des redevances Chaque étape est suivie de manière transparente sur la chaîne. Le professeur Sandeep l'explique comme suit. "J'enregistre une scène de conduite rare capturée par ma dashcam sur Story, et un ami l'étiquette. Sur cette base, l'IA crée des données synthétiques, générant de la propriété intellectuelle connectée à chaque étape, et les redevances sont automatiquement distribuées à tous les contributeurs." En tant que Chief AI Officer de Story, le professeur Sandeep Chinchali dirigera la stratégie globale d'IA, l'infrastructure de données d'apprentissage sur chaîne et la conception d'un système de récompense de données distribuées. Il définit la valeur des données comme suit. "Les données sont la nouvelle propriété intellectuelle."

Nous avons demandé à @SPChinchali quel est le rôle de la PI à l'ère de l'IA. "Essentiellement, tous les ensembles de données publiques ont une licence non commerciale. "Parfois, les modèles d'IA générative qui créent des images pourraient avoir été entraînés sur des données non sécurisées en matière de PI et ils ne peuvent même pas utiliser de données synthétiques." "Ce sur quoi @StoryProtocol se concentre vraiment, c'est la prochaine génération de modèles de base." "Vous ne pouvez pas simplement extraire ces données sur Internet."

Une équipe de développeurs d'agents IA

<Le prochain chapitre commence : Accueillir Sandeep Chinchali en tant que Chief AI Officer> La semaine dernière, nous avons partagé le Chapitre 2 de Story. Notre vision est de construire l'infrastructure native à l'IA pour l'économie de la propriété intellectuelle de soixante-dix mille milliards de dollars. Aujourd'hui, cette vision avance. Je suis ravi d'accueillir @SPChinchali en tant que notre Chief AI Officer. Lorsque j'ai d'abord vu le parcours de Sandeep (PhD de Stanford, NASA JPL, professeur à l'UT Austin, ingénieur précoce dans une startup acquise par VMware), je m'attendais à un profil interdeeply technique et académique. Ce qui m'a frappé, c'est à quel point il a clairement relié son expertise à ce qui doit réellement être construit. Il a passé plus d'une décennie à travailler sur l'un des problèmes les plus difficiles de l'IA : comment capturer et structurer les bonnes données du monde réel pour former des systèmes intelligents. Il a collecté et étiqueté des données de longue traîne, formé des modèles sur des dispositifs en périphérie, et a fait face aux mêmes limitations que les laboratoires d'IA rencontrent maintenant. Sa croyance en la crypto est venue d'une expérience de première main. Il l'a vue comme la seule fondation viable pour les incitations, la provenance et la coordination à grande échelle. Au fil du temps, cette conviction est devenue plus nette. Après des années à travailler sur ces problèmes dans des laboratoires de robotique, dans des salles de classe et dans des startups, Sandeep est arrivé à une conclusion claire : les résoudre nécessite quelque chose de construit pour cela. Lorsqu'il a vu ce que nous avions construit chez Story, cela a immédiatement fait clic. C'était le maillon manquant. Et il amène des gens avec lui. L'une des choses que j'ai remarquées dès le début de nos conversations, c'est à quelle fréquence il parle de ses étudiants. Pas juste en passant, mais avec une véritable fierté et curiosité. Il fait référence à ce qu'ils construisent, ce qui les excite, quelles questions ils posent. Et d'une manière ou d'une autre, ces histoires reviennent toujours à ce sur quoi nous travaillons chez Story. Cette habitude de tisser des idées à travers les gens et les disciplines n'est pas performative. C'est juste sa façon de penser. Cette curiosité et cette ouverture font partie de ce qui fait de lui un communicateur si puissant. Il ne réduit pas la complexité pour des raisons d'accessibilité. Il construit des ponts. Qu'il parle à des chercheurs, des bâtisseurs ou des partenaires, il rencontre les gens là où ils sont et les fait avancer. C'est exactement le genre d'état d'esprit qui convient au moment. La direction de l'IA est de plus en plus claire. La compétition n'est plus une question de calcul ou de conception de modèles. Le calcul est concentré. Les modèles sont clonés en quelques semaines. Ce qui reste rare, ce sont les données : en particulier les données du monde réel, validées par la propriété intellectuelle, qui ne peuvent pas être extraites ou simulées. Au cours des derniers mois, des équipes d'IA de premier plan sont venues vers nous à la recherche d'une infrastructure qui rend ces types de données utilisables. Elles veulent des systèmes où la provenance, les permissions et les flux de redevances sont intégrés dès le départ. Story est la seule infrastructure spécifiquement conçue pour permettre cela à grande échelle. Nous enregistrons les données du monde réel en tant que propriété intellectuelle, suivons leur cycle de vie complet de la capture à l'annotation en passant par la génération synthétique, et acheminons les redevances à tous les contributeurs. Pour diriger cet effort, nous avions besoin de plus qu'une expertise technique. Nous avions besoin de quelqu'un qui puisse correspondre à l'échelle et à l'ambition de ce que nous construisons : quelqu'un avec la rare combinaison d'une pensée systémique approfondie, d'une expérience pratique et d'une curiosité authentique. C'est Sandeep. Il a construit dans les domaines de la robotique, de l'apprentissage automatique et de l'infrastructure décentralisée. Tout aussi important, il apporte une ouverture et une générosité intellectuelle qui font de lui un connecteur. Il écoute attentivement, tire des enseignements à travers les domaines et ancre tout dans une vision d'ensemble. Cette combinaison de rigueur, de clarté et de but est exactement ce que ce moment exige. Sandeep dirigera la stratégie IA de Story à travers la recherche, le produit et le développement de l'écosystème, y compris le lancement de nouveaux primitives pour les données décentralisées et la formation. C'est un pas important en avant pour Story. Nous croyons que la propriété intellectuelle des données définira la prochaine ère de l'IA. Avec Sandeep à bord, cet avenir est à portée de main. Construisons. Plus à venir la semaine prochaine.

J'ai passé ma carrière à poursuivre une question : Comment rassembler les bonnes données pour faire fonctionner l'IA dans le monde réel ? Des laboratoires de Stanford aux salles de classe de l'UT Austin, j'ai cherché partout. La réponse n'est pas un autre laboratoire d'IA, mais une blockchain conçue pour traiter les données comme de la propriété intellectuelle. C'est pourquoi je rejoins @StoryProtocol en tant que Chief AI Officer. À Stanford, j'ai étudié la "robotique en nuage", comment des flottes de robots pouvaient utiliser le calcul distribué pour apprendre ensemble. J'ai même monté une caméra de tableau de bord dans ma voiture pour résoudre cela : Si les robots ne pouvaient télécharger que 5 à 10 % de ce qu'ils voient, comment choisissons-nous les données les plus précieuses ? La plupart était des images ennuyeuses d'autoroute. Mais <1 % capturait des scènes rares : des Waymos autonomes, des chantiers de construction, des humains imprévisibles. Ces données "longue traîne" rendaient les modèles plus intelligents. Je les ai étiquetées à la main, j'ai même payé le service d'étiquetage de Google Cloud pour annoter mes images avec des concepts de niche comme "unité LIDAR" et "véhicule autonome", et j'ai entraîné des modèles qui fonctionnaient sur un TPU de la taille d'une clé USB. Mais le monde académique a ses limites. À l'UT Austin, mes questions ont évolué : → Comment crowdsourcer des données rares pour améliorer le ML ? → Quels systèmes d'incitation fonctionnent réellement ? Cela m'a attiré vers la crypto – blockchains, économies de jetons, même DePIN. J'ai blogué, écrit des articles sur le ML décentralisé, mais je me demandais toujours : qui construit réellement cette infrastructure ? Par pur hasard, j'ai rencontré l'équipe de Story. J'ai été invité à donner une conférence dans leurs bureaux de Palo Alto. Il était 18h, la salle était encore pleine. J'ai divagué sur "l'IA neuro-symbolique" et j'ai terminé avec une diapositive intitulée "Une pincée de crypto". Cette conférence s'est transformée en un rôle de conseiller, qui est maintenant devenu quelque chose de bien plus grand. Nous sommes à un moment décisif. Le calcul est principalement résolu. Les architectures de modèles sont copiées du jour au lendemain. La véritable barrière est les données. Pas Reddit gratté. Pas un langage sans fin. Mais des données réelles, à longue traîne et avec droits clairs, qui entraînent l'IA incarnée – robots, AV, systèmes qui naviguent dans notre monde chaotique. Imaginez ceci : je capture une scène de conduite rare sur une caméra de tableau de bord et je l'enregistre sur Story. Un ami l'étiquette. Un agent IA crée des variantes synthétiques. Sur la chaîne structurée en graphe de Story, chacune devient une propriété intellectuelle liée. Les redevances reviennent automatiquement. Tout le monde est payé, chaque étape est traçable sur la chaîne. C'est pourquoi je suis maintenant Chief AI Officer chez Story, construisant les rails pour des données d'entraînement décentralisées et clarifiées en matière de propriété intellectuelle. Il est temps de faire des données la nouvelle propriété intellectuelle. Story est l'endroit pour le faire. Beaucoup plus à venir bientôt. Allons-y.

La robotique est un domaine en évolution rapide, ayant connu des progrès significatifs ces dernières années, notamment en lien avec les récentes avancées dans les VLMs. Cela me fait me demander comment la propriété des robots devrait être gérée.

Les données sont l'actif le plus précieux des IP. @StoryProtocol réécrit l'infrastructure IP pour accélérer la prochaine vague d'innovation en IA. Des données d'entraînement aux RWAs IP, le Chapitre 2 est là, et ce n'est que le début. 🧵⤵️

Attendez de voir ce que ce partenariat va encore apporter.

Une entreprise qui est une infrastructure pour le calcul vient d'atteindre une capitalisation boursière de 4 000 milliards de dollars. Que diriez-vous d'une infrastructure qui donne des droits de propriété sur les données en les enregistrant et en les licenciant ? Transformer les données en propriété intellectuelle ?