Jag har ägnat min karriär åt att jaga en fråga: Hur samlar vi in rätt data för att få AI att fungera i den verkliga världen? Från Stanfords labb till UT Austins klassrum sökte jag överallt. Svaret är inte ännu ett AI-labb, utan en blockkedja byggd för att behandla data som IP. Det är därför jag ansluter mig till @StoryProtocol som deras Chief AI Officer. På Stanford studerade jag "cloud robotics", hur flottor av robotar kan använda distribuerad databehandling för att lära sig tillsammans. Jag monterade till och med en dashcam i min bil för att lösa detta: Om robotar bara kunde ladda upp 5–10 % av det de ser, hur skulle vi då kunna välja ut den mest värdefulla datan? Det mesta var tråkiga motorvägsfilmer. Men <1 % fångade sällsynta scener: självkörande Waymos, byggarbetsplatser, oförutsägbara människor. Dessa "long-tail"-data gjorde modellerna smartare. Jag handmärkte den, betalade till och med Google Clouds märkningstjänst för att kommentera mina filmer med nischade koncept som "LIDAR-enhet" och "autonomt fordon", och tränade modeller som kördes på en TPU i USB-storlek. Men akademin når bara till en viss gräns. På UT Austin skiftade mina frågor: → Hur crowdsourcar vi sällsynta data för att förbättra ML? → Vilka incitamentsystem fungerar egentligen? Det drog mig in på krypto – blockkedjor, tokenekonomier, till och med DePIN. Jag bloggade, skrev artiklar om decentraliserad ML, men undrade ändå: vem är det egentligen som bygger den här infrastrukturen? Av en ren slump kom jag i kontakt med Story-teamet. Jag blev inbjuden att hålla ett föredrag på deras kontor i Palo Alto. Klockan var 18.00 och rummet var fortfarande fullsatt. Jag svamlade om "Neuro-Symbolic AI" och avslutade med en bild som hette "A Dash of Crypto". Det samtalet övergick i en rådgivande roll, som nu blev något mycket större. Vi befinner oss i ett avgörande skede. Beräkning är till största delen löst. Modellarkitekturer kopieras över natten. Den verkliga vallgraven är data. Inte skrapad Reddit. Inte oändligt språk. Men rättighetssäkrade, long-tail, verkliga data som tränar förkroppsligad AI – robotar, AV, system som navigerar i vår röriga värld. Föreställ dig detta: Jag fångar en sällsynt körscen med dashcam och registrerar den på Story. En vän sätter en etikett på det. En AI-agent skapar syntetiska varianter. På Storys grafstrukturerade kedja blir var och en länkad IP. Royalties flödar tillbaka automatiskt. Alla får betalt, varje steg kan spåras i kedjan. Det är därför jag nu är Chief AI Officer på Story och bygger rälsen för decentraliserad, IP-godkänd träningsdata. Det är dags att göra data till den nya IP-adressen. Story är platsen att göra det på. Mycket mer kommer snart. Kom så går vi.