Ik heb mijn carrière gewijd aan één vraag: Hoe verzamelen we de juiste gegevens om AI in de echte wereld te laten werken? Van Stanford-laboratoria tot UT Austin-klassen, ik heb overal gezocht. Het antwoord is geen ander AI-laboratorium, maar een blockchain die gegevens als intellectueel eigendom behandelt. Daarom sluit ik me aan bij @StoryProtocol als hun Chief AI Officer. Aan Stanford bestudeerde ik "cloud robotics", hoe vlootrobots gedistribueerde rekenkracht kunnen gebruiken om samen te leren. Ik monteerde zelfs een dashcam in mijn auto om dit op te lossen: Als robots slechts 5–10% van wat ze zien kunnen uploaden, hoe kiezen we dan de meest waardevolle gegevens? Het meeste was saaie snelwegbeelden. Maar <1% legde zeldzame scènes vast: zelfrijdende Waymo's, bouwplaatsen, onvoorspelbare mensen. Die "long-tail" gegevens maakten modellen slimmer. Ik labelde het met de hand, betaalde zelfs Google Cloud's labelservice om mijn beelden te annoteren met nicheconcepten zoals "LIDAR-eenheid" en "autonoom voertuig", en trainde modellen die op een USB-grootte TPU draaiden. Maar de academische wereld gaat maar tot op zekere hoogte. Aan UT Austin verschoof mijn vragen: → Hoe crowdsourcen we zeldzame gegevens om ML te verbeteren? → Welke incentivesystemen werken daadwerkelijk? Dat trok me de crypto-wereld in – blockchains, token-economieën, zelfs DePIN. Ik blogde, schreef artikelen over gedecentraliseerde ML, maar vroeg me nog steeds af: wie bouwt deze infrastructuur eigenlijk? Bij toeval ontmoette ik het Story-team. Ik werd uitgenodigd om een lezing te geven op hun kantoor in Palo Alto. Het was 18.00 uur, de kamer was nog steeds vol. Ik raaskalde over "Neuro-Symbolic AI" en eindigde met een dia genaamd "A Dash of Crypto." Die lezing veranderde in een adviesrol, die nu in iets veel groters is veranderd. We staan op een cruciaal moment. Rekenen is grotendeels opgelost. Modelarchitecturen worden 's nachts gekopieerd. De echte bescherming is data. Niet gescrapete Reddit. Niet eindeloze taal. Maar rechten-cleared, long-tail, echte werelddata die belichaamde AI traint – robots, AV's, systemen die onze rommelige wereld navigeren. Stel je dit voor: Ik leg een zeldzame rijscène vast op dashcam en registreer het op Story. Een vriend labelt het. Een AI-agent creëert synthetische varianten. Op Story's graf-gestructureerde keten wordt elk gelinkt IP. Royalty's stromen automatisch terug. Iedereen wordt betaald, elke stap traceerbaar op de keten. Daarom ben ik nu Chief AI Officer bij Story en bouw ik de rails voor gedecentraliseerde, IP-cleared trainingsdata. Het is tijd om data het nieuwe IP te maken. Story is de plek om dit te doen. Veel meer komt snel. Laten we gaan.