Jeg har brukt karrieren min på å jage ett spørsmål: Hvordan samler vi inn de riktige dataene for å få AI til å fungere i den virkelige verden? Fra Stanford-laboratorier til UT Austin-klasserom søkte jeg overalt. Svaret er ikke nok et AI-laboratorium, men en blokkjede bygget for å behandle data som IP. Det er derfor jeg slutter meg til @StoryProtocol som deres Chief AI Officer. På Stanford studerte jeg «cloud robotics», hvordan flåter av roboter kunne bruke distribuert databehandling til å lære sammen. Jeg monterte til og med et dashcam i bilen min for å løse dette: Hvis roboter bare kunne laste opp 5–10 % av det de ser, hvordan plukker vi ut de mest verdifulle dataene? Det meste var kjedelige motorveiopptak. Men <1 % fanget sjeldne scener: selvkjørende Waymos, byggeplasser, uforutsigbare mennesker. Disse «long-tail»-dataene gjorde modellene smartere. Jeg håndmerket den, betalte til og med Google Clouds merketjeneste for å kommentere opptakene mine med nisjekonsepter som "LIDAR-enhet" og "autonomt kjøretøy", og trente modeller som kjørte på en USB-størrelse TPU. Men akademia går bare så langt. På UT Austin skiftet spørsmålene mine: → Hvordan crowdsourcer vi sjeldne data for å forbedre ML? → Hvilke insentivsystemer fungerer egentlig? Det trakk meg inn i krypto – blokkjeder, token-økonomier, til og med DePIN. Jeg blogget, skrev artikler om desentralisert ML, men lurte fortsatt på: hvem bygger egentlig denne infrastrukturen? Ved en tilfeldighet møtte jeg Story-teamet. Jeg ble invitert til å holde et foredrag på kontoret deres i Palo Alto. Klokken var 18, rommet var fortsatt fullt. Jeg ramlet om «Neuro-Symbolic AI» og avsluttet med et lysbilde kalt «A Dash of Crypto». Den samtalen ble til en rådgivende rolle, som nå ble til noe mye større. Vi er i et avgjørende øyeblikk. Databehandling er stort sett løst. Modellarkitekturer kopieres over natten. Den virkelige vollgraven er data. Ikke skrapt Reddit. Ikke endeløst språk. Men rettighetsklarerte, langhalede, virkelige data som trener legemliggjort AI – roboter, AV-er, systemer som navigerer i vår rotete verden. Tenk deg dette: Jeg fanger en sjelden kjørescene på dashcam og registrerer den på Story. En venn setter merkelapper på den. En AI-agent lager syntetiske varianter. På Storys grafstrukturerte kjede blir hver av dem koblet IP. Royalties flyter automatisk tilbake. Alle får betalt, hvert trinn kan spores på kjeden. Det er derfor jeg nå er Chief AI Officer hos Story og bygger skinnene for desentraliserte, IP-klarerte treningsdata. Det er på tide å gjøre data til den nye IP-en. Historien er stedet å gjøre det. Mye mer kommer snart. La oss gå.