「Behind the Startup」シリーズの一環として、Masa の先見の明のある創設者である Brendan Playford との啓発的な会話に参加してください。ブレンダンは、初期の仮想通貨愛好家から、AI 時代における個人データの所有、管理、収益化の方法を変革することを目的とした先駆的なスタートアップを率いるまでの魅力的な軌跡を語ります。 masa の背後にあるインスピレーションと、データ消費とプライバシーの現在のパラダイムに挑戦するというその使命をご覧ください。 : マサがデジタル時代におけるデータ使用とプライバシーの新しい標準をどのように設定しているかを詳しく掘り下げます。 データの分散化: ブレンダン プレイフォードのマサとの探求  Ishan Pandey: こんにちはブレンダン。「Behind the Startup」シリーズにお集まりいただきありがとうございます。あなたの経歴と、Masaを作ろうと思ったきっかけを教えてください。 ブレンダン・プレイフォード: 私はまだ英国に住んでいた 2013 年の初めに暗号通貨とブロックチェーン技術に魅了されました。私は初期のビットコインマイナーで、幸運にも DOGE の最初のブロックを単独でマイニングすることができました。私はその収益を使って、eBay でビットコインマイナーを販売する小売ハードウェアビジネスを設立しました。英国の恵まれない地域から GPU と少しの時間を持って来た私は、想像していた以上の価値を引き出すことができました。私は夢中になり、未来は誰にとってもオープンでアクセス可能なテクノロジーであることがわかりました。暗号通貨はこれを実現します。  masa は、クレジットへのアクセスの向上を解決する、分散型クレジット プロトコルとして始まりました。私たちのデータが同意なしに大規模に収益化されるという現在の監視資本主義パラダイムを変革する大きなチャンスを捉えた後、Masa は世界の個人データ ネットワークへと進化しました。ユーザーが自分のデータを所有し、その価値を最大限に実現できる場所。 AI の台頭を見て、私たちはすぐに、世界中の人々がインターネット上のデータと貢献を廃棄し、数十億ドル規模のビジネスを推進するモデルのトレーニングに使用しているにもかかわらず、私たち全員がデータや貢献に対する対価を受け取っていないことにすぐに気づきました。マサではそれを変更しています。  Ishan Pandey:masa の概要と、世界最大の分散型個人データ ネットワークの構築におけるその使命について教えていただけますか。 ブレンダン・プレイフォード：Masaでは、AI時代におけるデータの調達、集約、消費の方法を変えています。今日の個人データは、閲覧履歴、アプリの使用状況、スクロール時間から、Twitter メッセージ、電子メールなどに至るまで、壁に囲まれた庭園に閉じ込められ、大手テクノロジーによって管理されています。 私たちのあらゆる行動は追跡され、収益化されます。私たちの個人データは、プラットフォームの使用に対する「同意」を装って再販されますが、データがどのように使用または収益化されるかについての明確な選択や理解はありません。ユーザーは製品のままです。今日、このデータの奪い合いは、AI モデルとエージェントをトレーニングするために大量の個人データが消費される AI の普及によって加速されています。 私たちはマサとともに、新しいパラダイムを推進し、新しいパーミッションレス データ レイヤーを世界にもたらすという使命を担っています。データがすべての参加者によって所有されている場合、ユーザーに自己主権という聖杯が与えられ、データを完全に制御し、収益化することができます。 masa はバックグラウンドで待機し、膨大なデジタル フットプリントを集約して、収益化したいときに備えてプライベートかつ安全にします。 これは、数十億人のユーザーがいる計り知れないほど大きな市場を伴う、1兆ドル規模の世界的なチャンスです。 インターネット接続があれば誰でも自分のデータ フットプリントを把握でき、積極的にデータを提供して受動的報酬を獲得できるようになります。ユーザーは、どのデータを誰と共有するかを決定します。開発者は、Masa Network のデータを利用して、データ駆動型アプリケーションの構築、対象を絞った分析によるユーザー ベースの拡大、LLMS および AI エージェントのトレーニング、分散型広告の強化などを行っています。  Ishan Pandey: マサは、従来のデータ プラットフォームや他の分散型データ交換とどのように差別化されていますか? ブレンダン・プレイフォード: マサは、大手テクノロジー機関では通常サイロ化されているユーザーデータを専門にしているという点でユニークです。これは、ユーザーのデジタル ペルソナを正確に表す数十億の詳細な行動データ ポイントで構成されます。この個人ユーザー データは最も価値のあるデータ形式であり、大量のユーザー分析、セグメンテーション、視聴者作成、広告、そして最も重要な信頼できるデータに基づく偏りのない人工知能モデルのトレーニングに使用されます。 マサのデータは独自かつ専有的なものであり、一般公開されているデータや集約されたオンチェーン データをスクレイピングしたものではありません。マサのデータはデフォルトで非公開であり、世界的な規制に準拠するために匿名化されており、パートナーを通じて集約され、マサ ネットワークに参加しているユーザーから直接許可されています。 さらに、Masa Chrome 拡張機能を介してデータをスクレイピングすることで、ユーザー自身がデータ アグリゲーターになることができます。 masa は、ユーザーにデータをプライベートに保存して共有する機能を提供すると同時に、開発者に信頼性の高い検証済みのデータにアクセスして、革新的で超パーソナライズされたアプリケーションの世界を構築する機能を提供するという点で、独特でユニークです。たとえば、あなたの好み、行動、ブラウジング、社会的行動についてトレーニングされた AI エージェントが、あなたの個人的な選択と生産性をサポートする準備ができているデジタル ツインを想像してください。  Ishan Pandey: Zero-Knowledge Soulbound Tokens (zkSBT) の概念と、Masa エコシステム内でそれらがどのように機能するかについて説明していただけますか?  Brendan Playford: マサは、2023 年の第 7 回サイバー セキュリティ イン ネットワーキング カンファレンスでデビューした、ゼロ知識ソウルバウンド トークンを発明しました。 zkSBT は、ユーザーのデータを保管する暗号化された「個人データ ロッカー」として機能します。 zkSBT を使用すると、ユーザーは、デジタル ID に割り当てられる暗号化されたソウルバインド トークンに、オンチェーンおよびオフチェーンの個人データをアクティブに保存できます。 マサの zkSBT の非常にユニークな点は、開発者またはアプリケーションが、基礎となるデータを明らかにすることなく検証できるデータをユーザーに要求できることです。たとえば、開発者があなたが 21 歳以上であることを確認するように要求した場合、Masa は、生の生年月日データを開発者に公開することなく、「はい」または「いいえ」のゼロ知識証明を提供するだけで済みます。 これは、ユーザーが自分のデータを管理しながら、許可のない完全に分散された方法で最高レベルのプライバシーを確保する方法です。誰でも自由にコードを使用して貢献できます。すべてオープンソースです。 イシャン・パンディ: マサのビジネスモデル、特に収益を生み出し、運営を維持する方法についてお話しいただけますか?  Brendan Playford:Masa Network はデータ マーケットプレイスです。当社には、数百万のユーザーにサービスを提供する複数の企業クライアントにわたって大規模なフライホイールを駆動する、スケーラブルなデータ供給があります。さらに、ユーザーは、データの購入者またはユーザーが定義した報酬と引き換えに、自分のデータを開発者またはデータ購入者と共有することを許可できます。当社のエンタープライズ Web3 クライアントは、Masa Analytics 製品を通じて、集計されたユーザー データに無料でアクセスします。Google Analytics はデフォルトで非公開になっており、ユーザー (ユーザー) はデータを収益化できます。 当社の web2 および web3 の AI およびデータ クライアントは、データ タイプに入札し、大量のデータを使用して AI および機械学習モデルをトレーニングします。マサのデータの使用例は気が遠くなるようなものですが、制限されるのは創造性によってのみです。 Mae は、Masa ネットワーク (Masa サブネットおよびmasa Oracle ノード) を通じて、およびデータ マーケットプレイスからデータにアクセスするために請求される料金で収益を上げています。  Ishan Pandey: マサの開発と成長の過程でどのような課題に直面しましたか、そしてそれらをどのように克服しましたか? ブレンダン・プレイフォード: 技術的な複雑さから弱気市場に至るまで、Masa を現在の地位に到達させるまでには課題が尽きませんでしたが、これは 20 年以上にわたるビジョンの始まりにすぎません。マサでは、あらゆる課題をチャンスに変えます。私たちは、優秀な人材の採用と無駄のない運営に重点を置きながら、チームの 2 倍または 3 倍の速度で迅速な反復を行うことで、高速な実験と学習を高速に行えるように集中し続けました。これが私たちの文化であり DNA です。 私たちは、Masa で zkSBT を含む多くのテクノロジーを発明してきたため、独自のソリューションを構築して設計する必要があり、迅速に実稼働環境に移行するには多くの規律と専門知識が必要でした。この集中的なアプローチを採用することで、方向転換することを恐れず、Masa は成長しました。弱気市場を通じて大きく成長しました。 当社の分析製品と成長キャンペーンに適合したデータ製品市場を確立することで、お客様のために成長、測定、反復サイクルを密接に結び付け、お客様が使用できる当社の製品にMasa DNAを製品化します。  Ishan Pandey: 個人データの所有権とプライバシーの将来をどのように想像していますか?また、データ プライバシーと AI に対する規制の監視が厳しくなっている中、マサはどのようにしてコンプライアンスを守り、倫理的なデータの実践を確保しているのでしょうか? ブレンダン・プレイフォード: Cookie の廃止や GDPR が世界的に事実上の標準となりつつあることにより、データプライバシーに対する規制の監視が強化され、さらに AI の際限のない成長がマサにとって追い風の嵐となっています。モデルではありましたが、私たちが持っていた仮説は私たちの目の前で展開されています。ユーザーは自分のデータに対する制御が非常に限られており、それに対する補償も受け取れないため、データに対する大手テクノロジーの独占を打破し、すべての人に信頼できる公平なデータ アクセスを提供するモデルを導入したいと考えました。  Mae では、ユーザー データはデフォルトで常にプライベートに保存されます。デジタル ロッカーがどこにでもあり、使いたいときに備えてすべてのデータを飲み込んでいることを想像してください。Masa は、ユーザーが自分のデータの管理とプライバシーを維持できるようにします。常時。これにより、どのデータを共有するか、誰と共有するかを選択できるようになります。ユーザーは、データを収益化するために選択的にオプトインすることも、IRA 内の ETF の多様なプールに投資できるのと同じ方法で、データを最適なデータ ステーキング プールに自動的に投資して、データの収益を受動的に最適化することもできます。データのインデックス、つまり誰もが利用できる透明でオープンなデータ市場を想像してみてください。 将来的には、主要な LLM をトレーニングするために大量のデータが消費されるため、AI モデルのトレーニングにおける大規模な価値創造の恩恵を受けることになります。すでに数十億ドルを生み出しているこれらの企業は、私たちがやり取りするすべてのインターフェースに組み込まれた AI インターフェースを通じて、今後数兆ドルの収益を生み出すことになります。Masa は、この新しい兆ドル経済を推進するデータ層になります。  Ishan Pandey: 分散型金融 (DeFi) とブロックチェーン技術の台頭により、金融システムとサービスは将来どのように変化すると思いますか?また、これはマサにとってどのような機会をもたらすと思いますか? ブレンダン・プレイフォード: 将来的には、ブロックチェーンがデフォルトで世界のプライベートな個人データの事実上の記録システムになると私は信じています。  web3 と AI の波により、数十億人のユーザーがオンチェーンに接続され、全員がマサ上のデータ フットプリントを確保することになります。 AI が世界に革命を起こす中、モデルの差別化がますます困難になり、データがモデル チューニングの主な差別化要因となるため、企業は個人ユーザー データに対する膨大な需要を生み出し続けるでしょう。これは、今後 3 年間ですべての Web3 ユーザー データの 50% 以上を保護するために規模を拡大するため、Masa にとっては 1 兆ドル規模のチャンスとなります。  「いいね！」をしてストーリーを共有することを忘れないでください！ この著者は、著者としてのブランド プログラムを通じて出版している独立した寄稿者です。直接的な報酬、メディア提携、ネットワーキングなどを通じて、著者はこの記事で言及されている企業に既得権益を持っています。 HackerNoon はレポートの品質を確認しましたが、ここでの主張は著者に属します。 #DYOR 既得権益の開示:

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in DATA

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