마사: 사용자가 데이터로 수익을 창출할 수 있도록 지원하는 '탈중앙화 Google'

AI 시대의 데이터 소유권 민주화

검색 기록부터 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 우리가 온라인에서 생성하는 데이터는 현재 대기업이 통제하는 사일로에 갇혀 있습니다.

이러한 데이터는 종종 우리의 동의나 보상 없이 판매되어 인공지능(AI)의 부상과 함께 가속화되고 있는 토지 쟁탈전을 부추기고 있습니다.

AI 모델을 학습하려면 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이 분야에서는 빅테크가 우위를 점하고 있습니다.

마사 네트워크는 권력 역학을 사용자에게 돌려주는 것을 목표로 하는 혁신적인 블록체인 프로젝트입니다.

마사를 사용하면 데이터가 내 소유가 됩니다. 어떤 데이터를 누구와 공유할지 선택할 수 있으며, 네트워크에 데이터를 제공하면 보상을 받을 수도 있습니다.

이 데이터는 개인정보를 보호하는 방식으로 AI 모델을 학습하는 데 사용되어 사용자와 개발자 모두에게 윈윈이 됩니다.

마사란 무엇인가요?

2024년 4월에 출시된 마사는 아발란체 블록체인의 서브넷으로 운영됩니다.

이 혁신적인 플랫폼은 AI 업계의 데이터 소유권 문제를 해결합니다.

일반적으로 빅테크 기업은 사용자 데이터를 축적하여 사용자에게 아무런 보상도 제공하지 않고 AI 모델을 학습시키는 데 사용합니다.

마사는 탈중앙화된 데이터 마켓플레이스를 만들어 이 모델을 파괴합니다.

사용자는 자신의 데이터 포인트(검색 기록, 소셜 미디어 활동 등)를 제공하고 사용 방법을 선택할 수 있습니다.

마사의 영지식 소울바운드 토큰(zkSBT)을 사용하면 사용자는 자신의 데이터를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

이 토큰은 암호화된 개인 데이터 보관함 역할을 하여 사용자가 원시 데이터를 공개하지 않고도 개발자와 특정 세부 정보를 공유할 수 있도록 합니다.

그렇다면 빅테크의 AI 교육장에는 어떤 문제가 있을까요?

Google, Meta(구 Facebook), OpenAI와 같은 빅테크 기업은 방대한 정보를 바탕으로 AI를 학습시킵니다.

이 데이터는 소셜 미디어 플랫폼의 공개 게시물, 익명화된 검색 쿼리, 텍스트 및 이미지와 같은 사용자 생성 콘텐츠 등 다양한 출처에서 수집됩니다.

데이터와 사용자 동의에 따라 합법성 여부는 달라질 수 있지만, 방대한 양으로 인해 개인정보 보호 및 잠재적 편견에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

이러한 기업들은 익명화가 사용자 신원을 보호한다고 주장하지만, 이러한 규모의 AI 학습에 대한 윤리적 함의에 대한 논쟁이 커지고 있습니다.

마사, 급성장하는 탈중앙화 AI(DeAI) 환경의 중심이 되다

분석가들은 암호화폐 산업 내 AI 부문이 폭발적으로 성장하고 있으며, 향후 몇 년간 그 가치가 치솟을 것으로 예측하고 있습니다.

이러한 추세는 AI 애플리케이션과 블록체인 기술의 통합으로 더욱 가속화되고 있습니다.

220,400명 이상의 X 팔로워의 지지를 받고 있는 마사는 AI 개발의 중요한 요소인 데이터를 제공하면서 DeAI 혁명의 선두에 서 있습니다.

마사는 어떻게 작동하나요? 어떻게 수익을 창출하나요?

마사는 기존의 데이터 수집 모델에서 패러다임의 전환을 제공합니다. 사용자는 마사의 마켓플레이스에 있는 다양한 풀에 자신의 데이터를 스테이킹하여 데이터를 활용할 수 있습니다.

이 마켓플레이스에는 두 가지 측면이 있습니다.

한편으로 사용자는 자신의 데이터를 기여하고 보상을 받습니다. 이러한 '개인 데이터 스테이킹'을 통해 사용자는 마사 네트워크의 기본 암호화폐인 마사 토큰의 형태로 소극적 보상을 받을 수 있습니다.

이 데이터는 익명으로 처리되고 집계된 후 개발자와 비즈니스에 제공됩니다.

반면, 개발자와 비즈니스는 이 풍부한 데이터 풀에 액세스하여 AI 모델을 학습하거나 애플리케이션을 구축하거나 분산형 광고를 강화할 수 있습니다.

중요한 것은 이러한 액세스 권한을 MASA 토큰으로 지불하여 지속 가능한 경제 모델을 만든다는 점입니다.

마사는 영지식 증명을 포함한 최첨단 암호화 기술을 사용하여 사용자의 개인정보를 보호합니다.

즉, 개발자는 기초 원시 데이터 자체를 보지 않고도 데이터를 검증할 수 있습니다.

예를 들어, 연령 확인 요청은 생년월일을 노출하지 않고 '예' 또는 '아니오'라는 답변만 표시합니다.

마사호를 조종하는 사람

마사 네트워크는 브렌단 플레이포드와 칼란티아 메이라는 두 명의 선구적인 리더의 아이디어로 탄생했습니다.

브렌든 플레이포드, 공동 창립자 겸 CEO
소셜:X|링크드인

브렌든 플레이포드는 블록체인 기술 및 비즈니스 리더십 분야에서 폭넓은 경험을 쌓은 노련한 기업가로, 103,000명 이상의 X 팔로워를 보유하고 있습니다.

현재 마사 파이낸스의 공동 창립자로, 2020년 5월부터 이 직책을 맡고 있습니다.

그 전에는 2018년 8월부터 2023년 1월까지 Pngme의 CEO 겸 공동 창립자, 2017년 9월부터 2021년 1월까지 샌프란시스코의 블록체인 인큐베이터인 더 뷰로의 창립 파트너로 활동했습니다.

또한 Playford는 Constellation Labs, Swift Mine Ltd, Crush Foods Ltd 등 여러 회사를 설립하고 이끌었습니다.

그는 드론디플로이에서 수요 창출 책임자, 풀퍼널에서 어카운트 디렉터 등 주요 직책을 맡으며 기술 기업의 성장 프로그램을 관리했습니다.

그의 학력에는 UCL에서 물리학 석사(MSc), 오픈 대학교에서 자연과학 학사(BSc), 캘리포니아 대학교 버클리에서 물리학과 수학 과정을 이수한 것이 포함됩니다.

2014년 이더리움의 ICO에 참여하는 등 초기 암호화폐 도입에 관여한 플레이포드는 탈중앙화 기술이 전통 산업을 변화시킬 수 있다는 잠재력에 대한 그의 신념을 반영합니다.

칼란티아 메이, 공동 창립자
소셜:X|링크드인

칼란티아 메이는 마사의 공동 창립자이며 지난 10년간 글로벌 핀테크 분야에서 중요한 역할을 해왔습니다.

페이팔 벤처 캐피털 부서의 창립 멤버로서 미국, 유럽, 아시아, 중남미, 아프리카 등 다양한 지역의 25개 핀테크 및 웹 3.0 스타트업에 투자했습니다.

Calanthia는 핀테크 스타트업을 직원 20명에서 450명으로 성공적으로 확장하여 상장기업에 인수되기도 했습니다.

그녀의 작업은 CNBC, 뉴욕증권거래소, 코인텔레그래프, 블록웍스 등 주요 업계 간행물에서 인정을 받았습니다.

Calanthia의 비전은 더욱 연결되고, 탈중앙화되며, 공평한 세상을 만드는 것입니다.

유망한 미래를 위한 재정적 지원

마사의 여정은 2022년 350만 달러를 모금한 성공적인 프리 시드 펀딩 라운드에서 시작되었습니다. 이 초기 지원은 마사 네트워크의 핵심 개념을 개발하기 위한 토대가 되었습니다.

2024년 5월, 마사는 블록체인 분야의 혁신을 촉진하는 데 주력하는 벤처 캐피털 회사인 Anagram이 주도하는 시드 펀딩 라운드에서 540만 달러를 확보했습니다.

이번 라운드에는 디지털 커런시 그룹(DCG)과 아발란치 블리자드 펀드와 같은 유명 투자자들도 참여하여 데이터 소유권 환경을 혁신할 마사의 잠재력에 대한 확신을 보여주었습니다.

마침내 2024년 3월, 마사는 코인리스트에서 공개 판매를 진행했고, 17분 만에 매진되어 879만 달러를 추가로 모금했습니다. 이는 코인리스트에서 2024년 가장 기대되는 출시 중 하나가 되었습니다.

특히, 마사는 2024년 코인리스트 런치패드에 소개된 유일한 AI 프로젝트로, 사용자 지원 모델에 대한 엄청난 관심을 확인할 수 있었습니다.

성공적인 공모를 통해 마사는 탈중앙화 데이터 경제의 주요 플레이어로서 입지를 공고히 했습니다.

마사 앱 - 데이터 소유권을 위한 관문

마사 앱은 사용자가 마사 네트워크와 상호 작용할 수 있는 중앙 허브 역할을 합니다. 여러 가지 방법으로 데이터를 제어할 수 있습니다:

• 마사 토큰을 스테이킹하거나 브리징하세요: 마사 앱을 사용하면 마사 네트워크의 기본 통화인 MASA 토큰을 스테이킹하여 보상을 받을 수 있습니다. 또한 마사 토큰을 다른 블록체인에 연결하여 더 넓은 암호화폐 생태계에서 활용도를 높일 수 있습니다.

• 마사 에어드랍을 신청하세요: 마사 앱은 진행 중인 에어드랍 프로그램에 대한 정보를 알려주며, 네트워크에 참여하면 무료 마사 토큰을 받을 수 있습니다.
• 데이터 포인트를 수익화하세요: 마사 앱은 다양한 데이터 풀에 데이터 포인트를 스테이킹할 수 있는 마켓플레이스를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 AI 모델을 학습하고 애플리케이션을 만들기 위해 데이터에 액세스할 수 있으며, 귀하는 귀중한 정보를 공유하여 보상을 받을 수 있습니다.
• 나만의 도메인 만들기: 마사 앱을 사용하면 나만의 데이터 도메인을 생성할 수 있어 개인 정보에 대한 소유권과 통제권을 더욱 강화할 수 있습니다.

마사 앱을 사용하면 더 이상 수동적인 데이터 제공자가 아닙니다. 귀하는 새로운 데이터 경제에 적극적으로 참여하여 자신의 정보에 가치를 부여하고 그 사용에 대한 보상을 받을 수 있습니다.

마사, 비텐서와 협력하여 탈중앙화 AI를 강화하다

2024년 7월, 마사는 비텐서 서브넷 생태계의 첫 번째 라이브 토큰이 되었습니다.

비텐서는 탈중앙화된 인공 지능 생산을 선도하는 프로토콜입니다.

이번 협력을 통해 Masa는 Bittensor의 P2P 머신 인텔리전스 네트워크를 활용하여 AI 데이터 집계, 변환 및 액세스를 간소화할 수 있게 되었습니다.

이들은 함께 개발자가 전 세계의 데이터로 어디서나 무엇이든 만들 수 있는, 사람에 의해 구동되는 '공정한 AI'의 미래를 상상합니다.

마사 비텐서 서브넷은 소셜 미디어 플랫폼, 팟캐스트, 웹 데이터 등 다양한 소스를 아우르는 AI 개발을 위한 데이터의 보고를 제공합니다.

이 실시간 및 정적 데이터는 꼼꼼하게 구조화되고 주석을 달고 벡터화되어 최첨단 AI 애플리케이션을 구동합니다.

개발자들은 이미 마사 데이터를 거래 신호 생성, 개인화된 AI 동반자 구축 등 다양한 용도로 활용하고 있습니다.

네트워크 성장을 촉진하는 마사의 이중 토큰 인센티브 구조

마사와 비텐서의 통합은 독특한 이중 토큰 인센티브 구조를 도입합니다.

검증자와 작업자를 포함한 마사 비텐서 서브넷의 기여자는 MASA와 비텐서의 네이티브 토큰인 TAO로 보상을 받습니다.

이는 참여를 장려하고 네트워크의 성장을 촉진합니다. 또한 마사는 게임 이론 프레임워크를 활용하여 기여의 가치에 따라 사용자에게 보상하는 효율적인 시스템을 보장합니다.

더 공정한 AI 미래를 위한 마사의 사명

마사는 AI의 개발 및 활용 방식을 혁신하는 것을 목표로 합니다.

주요 목표는 다음과 같습니다:

사용자 역량 강화: 마사는 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제권을 되찾을 수 있게 해줍니다. 사용자는 공유할 정보를 결정하고 이에 대한 보상을 받을 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 더 이상 단순한 데이터 소스로 취급되지 않는 보다 균형 잡힌 데이터 생태계가 조성됩니다.

개인 정보 보호 AI: 마사는 zkSBT와 탈중앙화 스토리지를 활용하여 사용자 개인 정보 보호를 최우선으로 보장합니다. 사용자는 개인 정보를 침해하지 않고 데이터를 공유할 수 있습니다.

탈중앙화 AI 개발: 마사는 오픈 소스 탈중앙화 AI 모델의 개발을 장려합니다. 이를 통해 중앙 집중식 기관에 대한 의존도를 줄이고 보다 투명하고 민주적인 AI 환경을 조성합니다.

MASA는 어디에서 거래하나요?

마사 토큰은 현재 바이비트, 쿠코인, 게이트아이오, 후오비 글로벌(HTX), 팬케이크스왑 등 여러 주요 암호화폐 거래소에서 거래가 가능하며 전 세계 사용자들이 쉽게 이용할 수 있습니다.

또한 코인원, 쿠코인, 게이트아이오 등 3개 거래소에서 350만 달러 이상의 마사를 획득할 수 있는 트레이딩 대회가 진행 중입니다.

안타깝게도 쿠코인에서는 경쟁이 종료되었습니다. 그러나 다른 두 거래소에서는 여전히 진행 중입니다.

코인원에서는 7월 18일 오후 11시 59분(한국 시간 기준)에 이벤트가 종료되며, 게이트아이오에서는 8월 2일 오전 4시(한국 시간 기준)에 이벤트가 종료됩니다.

마사는 데이터에 대한 합법적인 경로를 제공하지만 충분할까요?

마사 네트워크는 AI 업계에서 윤리적 데이터 수집을 위한 강력한 솔루션을 제시합니다.

마사는 사용자에게 데이터에 대한 통제권을 부여하고 데이터 사용에 대한 보상을 제공함으로써 책임감 있는 AI 개발의 주요 장애물을 해결합니다.

그러나 마사의 잠재적인 사용자 기반은 현재 빅 테크가 활용하고 있는 데이터에 비해 작을 수 있습니다.

이로 인해 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터의 양과 다양성이 제한되어 AI 모델의 정확성과 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 수집에 대한 사용자 중심 접근 방식이 오늘날의 AI를 구동하는 방대하고 종종 비윤리적인 출처를 가진 데이터 세트와 경쟁할 수 있을까요?

이는 마사가 빅 테크에 버금가는 데이터의 품질과 양을 늘리면서도 윤리적인 기준을 유지하는 것을 목표로 하는 방식에 따라 달라질 수 있습니다.