Yapay Zeka, neslimizin tanımlayıcı teknolojisidir. Yapay Zeka’nın 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 15,7 trilyon dolar gibi şaşırtıcı bir katkıda bulunabileceğini öne süren projeksiyonlarla (PwC), dünyamız üzerindeki etkisinin dönüştürücü olması bekleniyor. Ancak, yapay zeka teknolojisi hızla ilerledikçe, kendimizi kritik bir kavşakta buluyoruz.

Şu anda, AI manzarası bir avuç teknoloji devi tarafından domine ediliyor — Google, OpenAI, Microsoft, Meta ve Nvidia. Bu “Büyük AI” şirketleri, finansal kazançlar üzerinde tekele ve AI gelişiminin ekonomik getirileri üzerinde sıkı bir kontrole sahip. AI patlaması, dünya çapında bir ekonomik büyüme dalgası başlatmayı vaat ederken, yaklaşan bir endişe var: Bu AI ekonomik patlamasından kimlerin faydalanacağı konusunda radikal bir değişiklik olmazsa, tarih kendini tekrarlamaya mahkumdur.

Büyük Teknolojinin, insanların verilerini ve mahremiyetini sıklıkla istismar ederken trilyonlarca değer biriktirdiğini gördük. Aynı model, AI ile de ancak hızlandırılmış bir hızla ortaya çıkma tehlikesi taşıyor. Gücün ve kaynakların birkaç şirketin elinde toplanması, adalet, erişim ve AI teknolojisinin demokratikleştirilmesi konusunda ciddi sorular ortaya çıkarıyor.

Merkezi olmayan ağlar tarafından desteklenen Adil Yapay Zeka kavramının devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zeka alanında merkezi olmayan oyunculara olan talep artmaktadır. Yapay zekanın temel bileşenleri – hesaplama , modeller ve veriler – merkezi kuruluşlar tarafından tekelleştirilmemelidir. Aslında, VanEck’in bir araştırma raporuna göre, kripto endüstrisinin yapay zeka sektörünün 2030 yılına kadar 10,2 milyar dolarlık gelire ulaşması öngörülüyor .

Kriptoda üç süper anlatıya tanık olduk: Bitcoin, Ethereum ve şimdi de Merkezi Olmayan Yapay Zeka (DeAI). Bitcoin, MÖ 600’den beri bir para birimi biçimi olan altın kavramını yeniden yazdı. Ethereum, MS 1260 civarında ortaya çıkan kağıt para fikrini yeniden programladı. Şimdi, Merkezi Olmayan Yapay Zeka, ilk kez merkezileştirilmiş muadiliyle paralel olarak inşa ediliyor ve sıfırdan açık, izinsiz ve Adil bir Yapay Zeka dünyası inşa etmek için nadir bir fırsat yaratıyor.

Değişim zamanı geldi. İnsanlar tarafından desteklenen Adil Yapay Zeka zamanı geldi . Bu yeni paradigma, yapay zeka teknolojisine erişimi demokratikleştirmeyi, veri katkıda bulunanlar için adil tazminat sağlamayı ve merkezi kontrolün kısıtlamalarından kurtulmuş bir inovasyon ekosistemini beslemeyi vaat ediyor.

Aşağıdaki bölümlerde Masa’nın bu devrimde nasıl öncülük ettiğini, gücü tekrar insanların eline veren merkezi olmayan bir yapay zeka ağı nasıl kurduğunu inceleyeceğiz.

Masa, Yapay Zeka Geliştirmedeki Kritik Sorun Noktalarını Ele Alıyor

Masa, AI geliştiricilerinin karşılaştığı birkaç kritik sorun noktasını ele alarak önemli bir rol oynuyor. Veri, AI çağının para birimi haline geldikçe Masa, AI gelişimini demokratikleştirmek için temel zorluklarla mücadele ediyor:

1. Uzmanlaşmış Yapay Zeka İçin Uzmanlaşmış Veriler: Genel amaçlı Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) yaygınlaşmasıyla birlikte, gerçek değer artık uzmanlaşmış yapay zeka uygulamalarında yatmaktadır. Masa, bu uygulamaların genel amaçlı LLM’lerin sağlayamayacağı kadar uzmanlaşmış eğitim verileri gerektirdiğini kabul etmektedir.
2. Gerçek Zamanlı ve Yapılandırılmış Veriler: Her gün büyük miktarda veri üretilirken, bunların çoğu parçalanmış veya erişilemez durumda kalır. Masa, farklı veri kümelerini tek tip ve birleşik bir veri erişim katmanına dönüştürerek, yapay zeka geliştirme için çeşitli internet kaynaklarından gerçek zamanlı verilerin taranmasını, toplanmasını, yapılandırılmasını ve bunlara erişilmesini kolaylaştırır.
3. İzinsiz Veri Erişimi: Merkezi Büyük Teknoloji platformları, kullanıcı verilerini duvarlı bahçelerde tutarak açık AI geliştirme için erişilemez hale getirir. Masa bu duvarları yıkarak geniş bir veri yelpazesine izinsiz erişim sunar, inovasyonu teşvik eder ve AI gelişimini demokratikleştirir.
4. Adil Veri Atıfı ve Tazminatı: Mevcut AI modelleri genellikle veri kaynaklarını uygun şekilde atfetmede veya tazmin etmede başarısız olur. Masa, veri katkı sağlayıcılarının ağa katkıda bulunulan verilerin faydasına ve değerine göre tanındığı ve ödüllendirildiği adil bir sistem sunar. Bu yaklaşım, değerin yalnızca Büyük Teknoloji ve Büyük AI şirketlerine değil, veri katkı sağlayıcılarına geri akmasını sağlar.
5. Uygun Fiyatlı ve Açık Hesaplama Kaynakları: Önde gelen hesaplama ve çıkarım sağlayıcıları genellikle yüksek fiyatlar talep eder ve keyfi olarak hizmeti reddederek yeniliği engelleyebilir. Masa’nın merkezi olmayan ağı, belirli uygulamalara sahip özel olarak ayarlanmış LLM’ler dahil olmak üzere AI geliştiricileri için daha uygun fiyatlı ve erişilebilir hesaplama kaynakları sağlar. Örneğin, JSON, Twitter (X) trendleri, haber akışları, Podcast’ler ve daha fazlası üzerinde eğitilen modeller.

Masa, bu sorun noktalarını ele alarak daha adil, erişilebilir ve yenilikçi bir AI geliştirme ekosistemi yaratıyor. Bu yaklaşım yalnızca AI teknolojisini demokratikleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda AI devriminin faydalarının veri ekonomisindeki tüm katılımcılar arasında daha adil bir şekilde dağıtılmasını da sağlıyor.

Masa Adil Yapay Zeka Gelişimini Güçlendiriyor

Masa, merkezi olmayan ağı aracılığıyla AI geliştirmenin karmaşık zorluklarını ele alıyor. Masa Ağı, dünya çapındaki bireylerin AI endüstrisinin ve teknolojisinin hızlı büyümesine katkıda bulunabileceği ve bundan faydalanabileceği işbirlikçi bir ekosistem yaratıyor.

Masa Ağının Temel Bileşenleri

1. Dağıtık Yapay Zeka Veri Altyapısı: Masa, insanların veri katkıda bulunarak para kazandığı ve çok çeşitli veri kaynaklarını tarayan, yapılandıran, dönüştüren, ek açıklamalar ekleyen ve vektörleştiren çalışan düğümlerini çalıştırarak kaynakları hesapladığı bir ağ kurdu. Bu küresel, izinsiz sistem, yapay zeka geliştiricilerinin dünyanın her yerinden çeşitli veri kümelerine erişmesine ve bunları kullanmasına olanak tanır.
2. Adil Yapay Zeka Atıfı ve Ödülleri: Masa, Adil Yapay Zeka vizyonuna öncülük ederek, ağa katkıda bulunulan verilerin faydasına (değerine) dayalı şeffaf bir atıf ve tazminat sağlayarak yapay zeka uygulamalarında kullanılmasını sağlıyor.
3. Uzmanlaşmış Veriler: Masa, yapay zeka modeli eğitimi için uzmanlaşmış veri kümelerinin (örneğin Twitter verileri, Discord konuşma verileri ve günlük haline getirilmiş Podcast verileri) katkısını, toplanmasını ve dönüştürülmesini kolaylaştırır.
4. Açık Kaynaklı LLM’ler: Masa, LLM çalışan düğümlerini çalıştıran ağ katılımcıları tarafından sağlanan ince ayarlı, açık kaynaklı Büyük Dil Modellerine (LLM’ler) erişim sağlar. Bu kombinasyon, geliştiricilerin merkezi olmayan bir ekosistem içinde değerli, uzmanlaşmış AI uygulamaları oluşturmasını sağlar.
5. Açık Ağ: İzinsiz ağımız, AI eğitim verilerine ve hesaplama kaynaklarına erişimi demokratikleştirir. Katkıda bulunanlar, veri ve hesaplama katkıları için ödüller kazanırken, geliştiriciler inovasyon için gereken çeşitli kaynaklara erişim kazanır.

Masa Ağı Üzerindeki Popüler İşçi Düğümleri

• Twitter Çalışanları : Twitter’dan tweet’ler (gelişmiş arama), kullanıcı profilleri ve trend konular dahil olmak üzere gerçek zamanlı verileri ve statik veri kümelerini toplayın ve işleyin.
• Web Çalışanları : Haber kaynaklarından, bloglardan ve diğer çevrimiçi içeriklerden bilgi toplayarak, kamuya açık ve kapalı web sitelerinden veri toplar ve yapılandırır.
• Discord Çalışanları : Mesajlar ve kullanıcı etkileşimleri de dahil olmak üzere Discord sunucularından verileri çıkarın ve düzenleyin.
• Telegram Çalışanları : Telegram gruplarından mesajlar ve kullanıcı etkileşimleri de dahil olmak üzere verileri çıkarın ve düzenleyin.
• Günlük Çalışanları : Ses içeriklerini (örneğin podcast’ler, YouTube videoları, TikTok’lar) konuşmacıları ve zaman damgalarını ayırarak yapılandırılmış metin verilerine dönüştürün.
• Vektörizasyon Çalışanları: Yapılandırılmış verileri RAG’de (Alım-Artırılmış Üretim) kullanılmak üzere vektörlere dönüştürür.
• LLM Çalışanları: Diğer çalışanlar tarafından toplanan verileri işlemek, açıklama eklemek ve analiz etmek için Büyük Dil Modellerini kullanır, ağda barındırılan statik veri kümelerini işler ve geliştirir.

Masa Ağının Çekirdek Katılımcıları

Masa Ağı üç temel katılımcıdan oluşmaktadır:

• Çalışan Düğümleri (Kullanıcılar): Kullanıcılar, pasif ödüller kazanmak için çalışan düğümleri çalıştırır ve MASA’yı stake eder. Veri isteklerini, gerçek zamanlı olarak veri getirerek veya ağda kalıcı olarak depolanan statik veri kümelerini kazıyarak yerine getirirler.
• Doğrulayıcılar: Doğrulayıcılar Masa Ağı’nı güvence altına alır. MASA token’larını stake ederek bir Masa doğrulayıcı düğümü çalıştırırlar. İşlemleri, veri katkılarını, AI çıktılarını doğrularlar ve ağ bütünlüğünü korumak için fikir birliğine katılırlar ve em’i dağıtmak için çalışan düğümlerin performansını değerlendirirler. Doğrulayıcılar performans ölçütlerine (fayda) dayalı sınırlı yuvalar için rekabet eder ve ağ güvenliğini ve veri kalitesini korumak için ödüller kazanırlar.
• Geliştiriciler (Oracle Düğümleri): Geliştiriciler, AI uygulamaları oluşturmak için çeşitli verilere ve LLM hizmetlerine erişir. Geliştiriciler, ağa istek göndermek için MASA token’ları stake eder ve MASA’da dinamik ücretler (gaz) öder. Mevcut gerçek zamanlı ve statik veriler, Twitter, Discord, podcast’ler ve ham, yapılandırılmış, açıklamalı ve vektörleştirilmiş veri kümeleri dahil olmak üzere web kazıma gibi kaynaklardan gelir. Erişim, bir düğüm çalıştırarak veya Masa’nın API’sini kullanarak sağlanır.

Açıklayıcı Örnek 1: Bir Sağlık ve Zindelik AI Temsilcisini Eğitmek İçin Masa Günlüklü Podcast Verilerini Kullanın

Geliştiriciler, Masa verilerini kullanarak Andrew Huberman’ın podcast’ine dayalı bir sağlık ve zindelik yapay zeka danışmanı oluşturabilirler:

Adım 1: Veri İşleme için Masa’yı Kullanın:

1. Bir geliştirici, protokol API’si aracılığıyla tüm Huberman Labs podcast’lerinin günlükleştirilmesini, açıklama eklenmesini ve vektörleştirilmesini talep ediyor
2. Masa çalışanları, RSS akışından podcast’leri alır, podcast bölümlerini kazır ve Masa Protokolü’ndeki günlüklü konuşma-metne algoritmalarını kullanarak metne dönüştürür
3. Masa çalışanları, BERT ve/veya açık kaynaklı LLM’ler gibi merkezi olmayan yapay zeka modellerini kullanarak verileri verimli bir şekilde almak için parçalara ayırır, vektörleştirir ve depolar.

Adım 2: Yapay Zeka Geliştirmede Masa Verilerini Kullanın:

4. Temel olarak mevcut bir LLM (örneğin, GPT modeli) kullanın

5. Kullanıcı sorguları sırasında ilgili podcast bilgilerini dinamik olarak almak için RAG’ı uygulayın

Adım 3: Kullanıcılar AI Temsilcisiyle Etkileşime Girer:

6. Kullanıcı: “Uyku kalitemi nasıl artırabilirim?”

7. AI: “Dr. Huberman şunu öneriyor:

• Sabah uyandıktan sonraki 30-60 dakika içinde güneş ışığına maruz kalın.
• Yatmadan 2-3 saat önce parlak ışıklardan kaçının.
• Düzenli uyku programı.
• Yatmadan önce magnezyum L-treonat almayı düşünün.”

8. Kullanıcı: “30 günlük enerji artırıcı bir plan oluşturun.”

9. AI: “Dr. Huberman’ın tavsiyesine dayanarak:

• 1. Hafta: Uykunuzu optimize edin (tutarlı program, günlük ‘Uyku Dışı Derin Dinlenme’)
• 2. Hafta: Beslenme (aralıklı oruç, Omega-3 takviyeleri)
• 3-4. Haftalar: Egzersiz (HIIT seansları) ve stres yönetimi (meditasyon, soğuğa maruz kalma)”

Açıklayıcı Örnek 2: Masa’dan @sama’nın X (Twitter) Ayak İzini Kullanarak Bir Sam Altman Dijital İkizini Eğitin

Açıklayıcı Örnek 3: Ürün Geri Bildirimlerini ve Duygularını Sentezlemek İçin Masa’dan Discord Konuşma Verilerini Kullanın

Masa Ağında Nasıl Başlanır

İşçi Düğümleri (Kullanıcılar) İçin :

• Minimum gereksinimler: 2 vCPU, 8 GB RAM, 10 GB depolama
• Açık portlar: 4001 (TCP/UDP), 8080 (TCP)
• Veri kalitesine ve ağ katkısına dayalı ödüller
• Bugün başlayın: Node Worker Hızlı Başlangıç ​​Kılavuzu
• Yakında : Windows ve Android için tek tıkla kurulum

Doğrulayıcılar İçin :

• Daha yüksek donanım gereksinimleri: 4+ vCPU, 16GB+ RAM, 50GB+ depolama
• 64 doğrulayıcı yuvasıyla sınırlıdır
• Ağ güvenliği ve veri kalitesi doğrulamasına dayalı ödüller
• Doğrulayıcı olmakla ilgileniyorsanız Masa Ekibine ulaşın

Geliştiriciler İçin (Oracle Düğümleri) :

• Kapsamlı geliştirici dokümanlarımıza erişin
• Kolay entegrasyon için Geliştirici API’si mevcuttur
• Örnek kullanım durumları: AI destekli ticaret botları, kişiselleştirilmiş haber toplayıcıları, duygu analizi araçları
• Masa ekibiyle bir ortaklık veya entegrasyon hakkında görüşmek ister misiniz? Bizimle iletişime geçin

Sonuç olarak

Masa, günümüzün AI manzarasındaki kritik zorlukları ele alarak Adil AI devrimine öncülük ediyor. Uzmanlaşmış verilere, hesaplama kaynaklarına ve AI geliştirme araçlarına erişimi demokratikleştiren merkezi olmayan bir ağ oluşturarak Masa, daha adil ve eşitlikçi bir AI ekosistemini destekliyor.

Masa, bireylerin AI’dan üretilen değere katkıda bulunmalarını ve bundan faydalanmalarını sağlayarak, veri katkı sağlayıcıları için adil tazminat ve geliştiriciler için uygun fiyatlı kaynaklar sağlar. Masa ile, bu dönüştürücü teknolojinin faydalarını daha geniş bir şekilde dağıtmayı vaat eden AI’ya yönelik topluluk odaklı bir yaklaşımı teşvik ediyoruz.

Masa, yapay zekanın gerçekten adil, erişilebilir ve insanlar tarafından desteklendiği bir geleceği şekillendirmek için bize katılmanızı davet ediyor. İster veri katkıcısı, ister doğrulayıcı veya geliştirici olun, Masa ekosisteminde sizin için bir yer var. Birlikte, yapay zeka devriminin sadece birkaç kişiye değil, herkese fayda sağlamasını sağlayabiliriz.

Masa’ya katılın ve Fair AI’nın geleceğine güç katın.

Masa Topluluğunun bir parçası olun 👨‍🚀

Web sitesi | Discord | Telegram | Twitter