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贪婪
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AI「数据质押」:Masa Network 开启 Train AI to Earn 新模式

Masa 旨在借助新颖的 AI 定价模式,将数十亿用户带入 AI 数据经济的大潮之中。

撰文:Masa

编译:派蒙,Foresight News

简介

人工智能时代,数据已成为世界上最有价值的商品。对 AI 最具价值的数据集,往往来源于数十亿用户在互联网上浏览、参与社交平台互动等日常的数字化生活。

长期以来,大型科技公司一直在「滥用」用户数据,而 AI 的崛起更是加剧了这一问题。如今广泛采用的生成式 AI 模型需要大量数据以完成其个性化训练。而为了获取有效数据集,AI 公司正在通过各种手段爬取开放网络和社交平台用户数据。从本质上讲,这是在「窃取」全球用户的隐私数据。

与此同时,大多数科技公司基于用户数据集训练的 AI 模型创造了数十亿甚至数万亿美元的价值,却没有同用户分享任何经济利益。用户无形中被剥夺了对其个人数据的控制、私有以及获取公平报偿的权利。

Masa 正试图彻底改变用户从 AI 热潮中获益的方式,即在保护用户隐私的同时,将他们的数字「足迹」货币化,从而为他们提供合理报偿。本文将深入探讨 Masa 革命性 AI 定价模式,该模式将使数十亿用户参与到 AI 数据经济中。

AI 数据质押:获取 AI 训练报酬

Masa 会保持后台运行,收集用户在阅读邮件、浏览社交平台、访问网站与数字化生活交互等行为留下的数字足迹,并确保这些痕迹在私人数据库 zkSBTs(Zero-Knowledge Soulbound Tokens)中保持私密与安全。

用户只需要打开 Masa App,查看 Masa 网络中的数据,评估其价值,并选择不同的流动性池进行质押,即可获得奖励。具体方法如下:

向 Masa Network 提供数据

  • Quest to Earn: 参加特定活动或任务以贡献数据,例如加入 Discord 群组,参加交易比赛以及训练 AI 模型,完成数据质押,从而在 Masa App 中获得奖励。

  • Surf to Earn:在 Chrome 上使用 Masa 扩展工具,浏览网页即可获得奖励。该扩渣工具可以自主捕获有价值的数据点,并存储在私人数据库中。

  • Nodes-to-Earn:用户和节点操作员通过 Masa Chrome 扩展工具和 Masa Data Oracle 自动充当分布式数据收集节点,通过较低的技术门槛获取公共与私人数据,从而获得网络激励。

  • 被动奖励:Masa 的生态合作伙伴可以利用 Masa SDK 聚合数据与观察社区,用户可以通过 Masa 生态合作伙伴汇总的数据中获得被动奖励

数据代币化

Masa 采用积分系统量化用户在 Masa Network 中的数据价值。4 月 11 日 Masa 主网发布后,用户可以在 Masa App 中直接查看累计的数据积分。

随后,用户可以自行将数据投入质押池,以获得奖励。Masa 生态的开发者会创建多种质押池,奖励不同角度的数据贡献,例如 AI 交易机器人开发者倾向于奖励钱包互动类型的数据贡献者。

通过数据贡献为超个性化 AI 应用案例赋能

Masa 通过奖励用户数据质押,为 AI 应用提供动力,从而开辟了广泛创新的道路。Masa 始终相信,未来的 AI 模型对用户的了解程度将超越他们本人,而这一愿景将建立在用户开放个人数据集并进行 AI 训练与优化的基础上。例如:

  • 用于加密货币市场预测的 AI:Masa 通过向开发人员提供涵盖用户浏览记录、社交情感以及链上交互的实时数据集,可以为 AI 提供市场信息参考,以识别加密货币市场趋势、发掘投资机会并生成更准确的价格预测。

  • 用于 NFT 管理的 AI: Masa 的网络数据预言机可以向 AI 输送最新 NFT 市场趋势与社区情绪的结构化数据,增强 AI 驱动的 NFT 管理工具,以制定与评估更高效的交易策略

  • 用于政治预测的 AI:Masa 的诸多数据将涵盖社交情感、社会参与度以及链接点击量,甚至凭借这些有效预测总统选举中的选民情绪。

小结

Masa 始终相信,用户有权从 AI 的蓬勃发展中获取经济利益。因此,Masa 为用户提供了一种全新的范式,允许其用个人数据训练 AI 模型,同时确保他们的隐私权与控制权。

通过参与 Masa 生态,用户不仅能有效保护自己的数字足迹,而且还可以通过更加公平与透明的方式为数据经济作出贡献。随着 AI 的飞速发展,人类数据贡献者与 AI 开发者将通过 Masa 等平台的合作彻底打开 AI 数据经济的发展通路,让每一次点击、搜索与互动都能产生更大的价值。

AI 数据经济时代即将到来,Masa Network 主网与代币将于 4 月 11 日左右推出,请参与者做好准备。

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作者Masa Network
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