AI開発者の突破口か？Masaの分散型AIデータネットワークが姿を現す
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AI開発者の突破口か？Masaの分散型AIデータネットワークが姿を現す
AI戦局は混雑しており、Masaの世界最大ユーザー「専有」データネットワークは、スタートアップ企業にとっての「防波堤（護城河）」となるだろうか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Masa
翻訳：Coolman、Foresight News
過去1年間、人工知能（AI）の野放図な発展が、人類史上おそらく最もエキサイティングな技術革命の波に、世界最高レベルの開発者たちを引き込んでいます。
数か月ごとに新しいGPTや大規模言語モデル（LLMs）がリリースされ、その性能は常に前のバージョンを「即座に上回る」状態が続いています。さらに驚くべきことに、こうした技術進化のスピードはますます加速しています。しかし、これらのLLMの内部構造を深く見ると、すべてのAI関係者が真剣に考えるべき問題が浮かび上がります。つまり、AIモデル間の競争的格差が急速に縮小しているのです。「あなたにとってのAIにおける持続的優位性（モートレーズ）とは何ですか？」「AI開発者は、この競争が激化する赤海の中でどうやって差別化を図るべきでしょうか？」
たとえば、AnthropicのClaudeとOpenAIのChatGPTといったAIモデルは、すでにほぼ同等の水準に達しつつあります。数千ものスタートアップ企業が次々とリリースするAIアプリケーションも、大手AIテック企業による機能アップデートごとに簡単に置き換えられています。差が縮まり、モデルの訓練コストも低下し、すべてのモデルが同じ公開データセットを使って学習しているため、他と差をつけることがますます難しくなっています。
しかし、もしAIの訓練に使えるまったく新しい、独自の、ユーザー生成のデータセットがあるとしたら――状況は変わるのではないでしょうか？ それがまさにMasaです。
AI時代の革新的な「専有」データセット
Masaは、「ユーザー主導」というコンセプトに基づき、AI競争において優位性を築くための核心資源を獲得しています。それはすなわち、専有性・高品質・検証済みの個人データです。Masaは、ユーザー自身がデータマイナーおよび貢献者となる仕組みを通じて、AIモデルの訓練に使用できる独自のユーザーデータを収集する画期的な方法を設計しました。
ユーザーは、Masaアプリ上でタスクに参加したり、MasaのGoogle Chrome拡張機能を使ってインターネットを閲覧したり、Masaパートナーエコシステム内で日常のデジタル生活を送るだけで、簡単にMasaネットワークにデータを提供できます。さらに、各ユーザーはMasaのChrome拡張機能を使って自らデータスクラパーになることも可能です。Masa Oracle Networkは、分散型のネットワークスクラパーとして、ウェブサイトやTwitterのフィード、認証済みサイトなどからテキストをシームレスに抽出し、それを当社のベクトルデータベースに取り込みます。
Masaは、ユーザーの膨大なデジタル足跡――閲覧履歴、好み、行動パターンなど――をバックグラウンドで集約します。これにより、従来の公開データをはるかに超える情報を得ることが可能になります。Masaネットワークは独自開発のZK Soulbound Tokenを用いて、データをプライベートかつ安全に保ちつつ、ユーザーが自身の個人データを共有し、そこから利益を得る権利を付与します。
開発者は、Masaネットワーク上でデータステーキングプールを設定することで、この強力なデータセットに簡単にアクセスでき、データの共有を選択したユーザーに直接報酬を支払えます。開発者はこれらのデータを活用して、「汎用的」ではなく「特化型」のAIモデルを訓練し、高度に個別化されたAIエージェントやAIアシスタントなどを構築できます。
この専有性が高く、構造化されたデータセットによって、他の場所では得られない、真にユニークで価値ある強力なAIアプリケーションの実現が可能になります。Masaは、データ集約の幅と深さの拡大に注力することで、開発者に専有性が高く、極めてパーソナライズされ、継続的に成長するデータネットワーク上でAIを訓練する能力を提供し、AI分野での競争優位性を生み出します。
リアルタイムかつ分散型のデータアクセス
さらにMasaは、大規模言語モデル（LLM）そのものを分散化しようとしています。開発者が複雑なモデルホスティングなしに、一連のオープンソースLLMにアクセス・微調整できるようにします。MasaのOracle Networkノードオペレーターは、OpenAI互換のAPIと最新モデルを高可用性で提供します。
従来、AIモデルは最後の更新時点のデータしか参照できず、過時した情報に関する質問に対して一般的な回答しか返せないことが多かったのです。
Masaの分散型LLMにより、開発者はデータネットワーク内でリアルタイム検索が可能になります。毎日数百万人のユーザーがネットワークにデータを提供しており、トレンドの検出、予測、感情分析に至るまで、独自のデータ活用手法を可能にします。
分散型のデータアクセスにより、LLMはネットワーク内の暗号化されたデータを評価して結論を導き出したり結果を提示したりできる一方で、保存されているセンシティブな個人情報は一切明らかにされることはありません。
まとめ
Masaは、独自で専有性の高い構造化データセットを基盤とした、まったく新しいAI訓練手法を構築しています。これにより、AI分野における新たなイノベーションの波を先導する可能性を秘めています。
データネットワークへのアクセスを分散化し、データの暗号化・プライバシー・安全性を確保しながら、リアルタイムのデータ結果を提供し、アプリケーション向けにすぐに使える分散型大規模言語モデルを提供します。
MasaはAI分野において最も独特なデータのモートレーズの一つを構築しており、AIにおける力関係と価値分配の構造を変革する可能性を秘めています。Masaメインネットは4月11日頃のリリースを予定しており、現在のエコシステムユーザー数は130万人を超えています。
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