В эпоху искусственного интеллекта данные стали одним из самых ценных активов в мировом масштабе. Особенно для приложений искусственного интеллекта наиболее ценными являются наборы данных, полученные из повседневной цифровой активности миллиардов людей, охватывающие привычки онлайн-просмотра и взаимодействие на социальных платформах.
Эксплуатация данных пользователей крупными технологическими корпорациями вызывает серьезные опасения и дополнительно усугубляется распространением технологий искусственного интеллекта. Современные генеративные модели искусственного интеллекта тесно связаны с обширными наборами данных для персонализированного обучения, что требует от предприятий в области искусственного интеллекта источников данных от пользователей через открытые сети и социальные платформы с использованием различных методов. По сути, эта практика предполагает завладение частными данными людей в масштабе всей планеты.
Одновременно множество технологических фирм создают огромную ценность, достигая миллиардов или триллионов долларов, используя модели искусственного интеллекта, обученные на наборах данных пользователей, все это, не делясь финансовыми выгодами с пользователями. В результате пользователи обнаруживают, что у них отсутствует контроль, конфиденциальность и справедливая компенсация за использование своих персональных данных.
Masa стремится революционизировать отрасль, переформатируя способы, которыми пользователи могут извлекать выгоду из бума искусственного интеллекта. Монетизируя цифровые следы пользователей и обеспечивая безопасность их конфиденциальности, Masa стремится гарантировать, что пользователи получают справедливую компенсацию. В этой статье рассматривается инновационная модель ценообразования Masa, разработанная для того, чтобы дать возможность миллиардам пользователей активно участвовать в экономике данных искусственного интеллекта.
Masa работает незаметно на заднем плане, захватывая цифровые следы пользователей, когда они занимаются такими активностями, как чтение электронных писем, просмотр социальных медиа-платформ, посещение веб-сайтов и взаимодействие в цифровой среде. Он гарантирует конфиденциальность и безопасность этих следов, храня их в частной базе данных zkSBTs (Токены Zero-Knowledge Soulbound).
Для участия пользователи просто должны получить доступ к приложению Masa, ознакомиться с данными в сети Masa, оценить их значимость и выбрать участие в различных пулах ликвидности, чтобы получать вознаграждение. Пошаговый процесс описан следующим образом:
Surf to Earn: Используйте расширение Masa в Chrome, чтобы зарабатывать награды во время просмотра веб-сайтов. Расширение автономно захватывает ценные данные и безопасно хранит их в частной базе данных.
Nodes-to-Earn: Пользователи и операторы узлов служат в качестве распределенных узлов сбора данных, используя инструмент расширения Masa Chrome и Masa Data Oracle. Это позволяет получать общедоступные и частные данные с сниженной технической сложностью, что приводит к сетевым стимулам.
Пассивные вознаграждения: Партнеры экосистемы Masa могут использовать Masa SDK для агрегации данных и мониторинга активности сообщества. Пользователи могут зарабатывать пассивные вознаграждения через агрегированные данные, предоставленные партнерами экосистемы Masa.
Masa использует систему на основе баллов для количественной оценки стоимости данных пользователей в сети Masa. После запуска основной сети Masa 11 апреля пользователи смогут непосредственно просматривать накопленные баллы данных через приложение Masa.
Позднее пользователи могут поместить свои данные в стейкинг-пул, чтобы заработать награды. В экосистеме Masa разработчики создадут разнообразные пулы ставок, чтобы стимулировать вклад данных с разных сторон. Например, разработчики торговых роботов искусственного интеллекта могут отдавать предпочтение вознаграждению участников, предоставляющих данные, связанные с взаимодействием с кошельком.
Masa стимулирует пользователей ставить свои данные, способствуя прогрессу в области искусственного интеллекта и открывая путь для обширных инноваций. В центре философии Masa лежит убеждение, что будущие модели искусственного интеллекта будут обладать глубоким пониманием пользователей, превосходящим самосознание. Эта визия зависит от того, насколько пользователи готовы делиться своими персональными данными для обучения и оптимизации искусственного интеллекта. Например:
Masa поддерживает убеждение, что пользователи заслуживают получать экономические выгоды от процветающего ландшафта искусственного интеллекта. Для этого Masa представляет новую парадигму, позволяющую пользователям обучать модели искусственного интеллекта с использованием персональных данных, обеспечивая при этом их конфиденциальность и автономию.
Взаимодействуя с экосистемой Masa, пользователи не только эффективно защищают свои цифровые следы, но и вносят свой вклад в данные экономики справедливым и прозрачным образом. В эпоху быстрого развития искусственного интеллекта сотрудничество между человеческими участниками данных и разработчиками ИИ, облегченное платформами вроде Masa, готово революционизировать траекторию экономики данных ИИ. Каждый клик, поиск и взаимодействие имеют потенциал приносить существенную ценность.
По мере приближения рассвета экономики данных искусственного интеллекта запланирован запуск основной сети и токенов Masa Network примерно к 11 апреля, что побуждает участников подготовиться к этому трансформационному событию.
Эта статья перепечатана с [foresightnews], оригинальное название «AI «Data Pledge»: Masa Network открывает новую модель Train AI to Earn», авторские права принадлежат оригинальному автору [Время], если у вас есть возражения к перепечатке, пожалуйста, свяжитесь Команда Gate Learn, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.
Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционной рекомендацией.
Другие языковые версии статьи переведены командой Gate Learn. Без упоминанияGate.io, переведенная статья не может быть воспроизведена, распространена или использована в качестве источника.
В эпоху искусственного интеллекта данные стали одним из самых ценных активов в мировом масштабе. Особенно для приложений искусственного интеллекта наиболее ценными являются наборы данных, полученные из повседневной цифровой активности миллиардов людей, охватывающие привычки онлайн-просмотра и взаимодействие на социальных платформах.
Эксплуатация данных пользователей крупными технологическими корпорациями вызывает серьезные опасения и дополнительно усугубляется распространением технологий искусственного интеллекта. Современные генеративные модели искусственного интеллекта тесно связаны с обширными наборами данных для персонализированного обучения, что требует от предприятий в области искусственного интеллекта источников данных от пользователей через открытые сети и социальные платформы с использованием различных методов. По сути, эта практика предполагает завладение частными данными людей в масштабе всей планеты.
Одновременно множество технологических фирм создают огромную ценность, достигая миллиардов или триллионов долларов, используя модели искусственного интеллекта, обученные на наборах данных пользователей, все это, не делясь финансовыми выгодами с пользователями. В результате пользователи обнаруживают, что у них отсутствует контроль, конфиденциальность и справедливая компенсация за использование своих персональных данных.
Masa стремится революционизировать отрасль, переформатируя способы, которыми пользователи могут извлекать выгоду из бума искусственного интеллекта. Монетизируя цифровые следы пользователей и обеспечивая безопасность их конфиденциальности, Masa стремится гарантировать, что пользователи получают справедливую компенсацию. В этой статье рассматривается инновационная модель ценообразования Masa, разработанная для того, чтобы дать возможность миллиардам пользователей активно участвовать в экономике данных искусственного интеллекта.
Masa работает незаметно на заднем плане, захватывая цифровые следы пользователей, когда они занимаются такими активностями, как чтение электронных писем, просмотр социальных медиа-платформ, посещение веб-сайтов и взаимодействие в цифровой среде. Он гарантирует конфиденциальность и безопасность этих следов, храня их в частной базе данных zkSBTs (Токены Zero-Knowledge Soulbound).
Для участия пользователи просто должны получить доступ к приложению Masa, ознакомиться с данными в сети Masa, оценить их значимость и выбрать участие в различных пулах ликвидности, чтобы получать вознаграждение. Пошаговый процесс описан следующим образом:
Surf to Earn: Используйте расширение Masa в Chrome, чтобы зарабатывать награды во время просмотра веб-сайтов. Расширение автономно захватывает ценные данные и безопасно хранит их в частной базе данных.
Nodes-to-Earn: Пользователи и операторы узлов служат в качестве распределенных узлов сбора данных, используя инструмент расширения Masa Chrome и Masa Data Oracle. Это позволяет получать общедоступные и частные данные с сниженной технической сложностью, что приводит к сетевым стимулам.
Пассивные вознаграждения: Партнеры экосистемы Masa могут использовать Masa SDK для агрегации данных и мониторинга активности сообщества. Пользователи могут зарабатывать пассивные вознаграждения через агрегированные данные, предоставленные партнерами экосистемы Masa.
Masa использует систему на основе баллов для количественной оценки стоимости данных пользователей в сети Masa. После запуска основной сети Masa 11 апреля пользователи смогут непосредственно просматривать накопленные баллы данных через приложение Masa.
Позднее пользователи могут поместить свои данные в стейкинг-пул, чтобы заработать награды. В экосистеме Masa разработчики создадут разнообразные пулы ставок, чтобы стимулировать вклад данных с разных сторон. Например, разработчики торговых роботов искусственного интеллекта могут отдавать предпочтение вознаграждению участников, предоставляющих данные, связанные с взаимодействием с кошельком.
Masa стимулирует пользователей ставить свои данные, способствуя прогрессу в области искусственного интеллекта и открывая путь для обширных инноваций. В центре философии Masa лежит убеждение, что будущие модели искусственного интеллекта будут обладать глубоким пониманием пользователей, превосходящим самосознание. Эта визия зависит от того, насколько пользователи готовы делиться своими персональными данными для обучения и оптимизации искусственного интеллекта. Например:
Masa поддерживает убеждение, что пользователи заслуживают получать экономические выгоды от процветающего ландшафта искусственного интеллекта. Для этого Masa представляет новую парадигму, позволяющую пользователям обучать модели искусственного интеллекта с использованием персональных данных, обеспечивая при этом их конфиденциальность и автономию.
Взаимодействуя с экосистемой Masa, пользователи не только эффективно защищают свои цифровые следы, но и вносят свой вклад в данные экономики справедливым и прозрачным образом. В эпоху быстрого развития искусственного интеллекта сотрудничество между человеческими участниками данных и разработчиками ИИ, облегченное платформами вроде Masa, готово революционизировать траекторию экономики данных ИИ. Каждый клик, поиск и взаимодействие имеют потенциал приносить существенную ценность.
По мере приближения рассвета экономики данных искусственного интеллекта запланирован запуск основной сети и токенов Masa Network примерно к 11 апреля, что побуждает участников подготовиться к этому трансформационному событию.
Эта статья перепечатана с [foresightnews], оригинальное название «AI «Data Pledge»: Masa Network открывает новую модель Train AI to Earn», авторские права принадлежат оригинальному автору [Время], если у вас есть возражения к перепечатке, пожалуйста, свяжитесь Команда Gate Learn, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.
Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционной рекомендацией.
Другие языковые версии статьи переведены командой Gate Learn. Без упоминанияGate.io, переведенная статья не может быть воспроизведена, распространена или использована в качестве источника.