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AI 시대, 데이터 소유권이 왜 ‘자산’이 되는가
— Vana가 제안하는 데이터 경제의 전환
들어가며
AI는 데이터를 먹고 자란다.
모델의 성능은 알고리즘보다도, 어떤 데이터로 학습되었는지에 의해 결정된다.
그런데 한 가지 질문은 좀처럼 다뤄지지 않는다.
그 데이터를 만든 사람은 누구이며,
그 가치는 누구에게 돌아가고 있는가?
지금까지의 답은 명확했다.
데이터는 사용자에게서 나오지만, 가치는 플랫폼에 귀속된다.
AI 시대가 본격화될수록 이 구조는 더 큰 불균형을 만들어내고 있다.
기존 데이터 경제의 구조적 문제
Web2 데이터 경제는 단순하다.
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사용자는 서비스를 이용하며 데이터를 생성하고
-
플랫폼은 그 데이터를 수집·가공해
-
광고, 추천, AI 학습 등으로 수익을 만든다
이 과정에서 사용자는
✔ 데이터 제공자이지만
✖ 소유자도, 수익 참여자도 아니다.
문제는 AI가 발전할수록 이 구조가 더 고착화된다는 점이다.
AI 모델이 고도화될수록
플랫폼은 더 많은 데이터와 더 정교한 데이터가 필요해지고,
개인의 데이터는 보이지 않는 원재료로 소모된다.
데이터는 왜 지금까지 ‘자산’이 되지 못했을까
개인 데이터가 자산으로 취급되지 못한 이유는 명확하다.
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파편화
개인의 데이터는 흩어져 있고, 단독으로는 의미가 약하다. -
검증의 어려움
데이터가 실제로 유효한지, 조작되지 않았는지 증명하기 어렵다. -
거래 불가능성
시장에서 사고팔 수 있는 표준화된 단위가 없다.
이 때문에 데이터는
‘소유할 수 있는 자산’이 아니라
‘수집되는 자원’에 머물러 왔다.
Vana의 접근: 개인 데이터에서 집단 자산으로
Vana는 이 문제를 개인의 문제가 아니라 구조의 문제로 본다.
핵심 아이디어는 단순하다.
개인 데이터는 약하지만,
집단화된 데이터는 시장이 된다.
Vana에서는 개인이 자신의 데이터를 직접 판매하지 않는다.
대신 데이터는 DataDAO라는 집단 구조로 묶인다.
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개인은 데이터 기여자로 참여하고
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DataDAO는 데이터의 기준과 목적을 정의하며
-
데이터는 암호화된 상태로 집합된다
이 과정에서 데이터는 처음으로
검증 가능하고, 활용 가능한 집단 자산이 된다.
AI는 어떤 데이터를 원하는가
AI 모델이 정말로 원하는 것은 단순히 “많은 데이터”가 아니다.
AI가 필요로 하는 것은:
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맥락이 있는 데이터
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신뢰할 수 있는 데이터
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목적에 맞게 정제된 데이터
DataDAO는 바로 이 지점을 담당한다.
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어떤 데이터가 유효한지 기준을 세우고
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기여도를 측정하며
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데이터 품질에 따라 보상을 분배한다
즉, 데이터는 더 이상 무차별적으로 수집되지 않고
의미 있는 기여로 평가된다.
이 지점에서 데이터는 처음으로
‘사용되는 자원’이 아니라 생산수단이 된다.
데이터 소유권이 바뀌면 생기는 변화
이 구조는 데이터 경제의 역할을 근본적으로 바꾼다.
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개인
→ 단순한 데이터 제공자에서
→ 데이터 참여자로 -
플랫폼
→ 독점적 소유자에서
→ 활용 및 연결 주체로 -
AI 모델
→ 무단 수집 기반에서
→ 정당한 데이터 접근 구조로
데이터의 흐름이 바뀌면,
AI 생태계의 권력 구조 역시 달라진다.
마무리: AI 시대의 핵심 질문
AI 시대의 핵심 질문은
“누가 더 뛰어난 알고리즘을 만드는가”가 아니다.
“누가 데이터의 주인이 되는가”다.
Vana는 이 질문에 대해
데이터를 소유권, 기여, 보상이라는 구조로 재정의한다.
개인의 데이터가 집단 자산이 되고,
그 가치를 다시 개인에게 돌려주는 구조.
AI가 더 강력해질수록,
이 질문은 선택이 아니라 필수가 된다.
Vana는 그 전환이 시작되는 지점에 서 있다.
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2026.01.20 20:48:46