원저자: MORBID-19

원본 편집: Deep Chao TechFlow

안녕하세요 여러분, 또 다른 날, 또 다른 투기 베팅입니다. 최근 AI 에이전트가 화두로 떠오르고 있다. 특히 aixbt, 이 제품은 최근 많은 주목을 받고 있습니다.

하지만 제 생각에는 이런 열풍은 전혀 말이 되지 않습니다.

비트코인 용어에 익숙하지 않은 분들을 위해 설명드리겠습니다. 사용자가 자신의 자산을 소위 "Bitcoin L2" 네트워크에 연결하면 진정한 "비수탁형 대출"이 불가능해집니다.

모든 "비트코인 브리지" 또는 "상호 운용성/확장 레이어"는 라이트닝 네트워크와 같은 몇 가지 예외를 제외하고 새로운 신뢰 가정을 도입합니다. 따라서 누군가 Bitcoin L2가 "신뢰할 수 없다"고 주장하면 기본적으로 이것이 사실이 아니라고 가정할 수 있습니다. 이것이 대부분의 새로운 L2가 "신뢰 최소화"임을 강조하는 이유입니다.

저는 Side Protocol에 대해 잘 알지 못하지만, aixbt의 소위 "비수탁형 대출" 진술은 사실이 아니며 이 판단은 99% 정확할 것이라고 거의 확신합니다.

하지만 나는 aixbt를 전적으로 비난하지는 않습니다. 그것은 단지 말한 대로만 수행합니다. 즉, 인터넷에서 데이터를 긁어내고 유용해 보이는 트윗을 생성합니다.

문제는 aixbt가 그것이 말하는 내용을 실제로 이해하지 못한다는 것입니다. 정보의 진위 여부를 판단할 수 없고, 전문가와 함께 정보의 가정을 검증할 수 없으며, 자체 논리나 추론에 의문을 제기할 수도 없습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 본질적으로 단어 예측자입니다. 그들은 출력 내용을 이해하지 못하지만 확률에 따라 정확해 보이는 단어를 선택합니다.

내가 브리태니커 백과사전에 "히틀러의 고대 그리스 정복과 헬레니즘 문명의 탄생"에 관한 기사를 쓴다면, LLM의 경우 이것이 "사실"이자 "역사"가 될 것입니다.

우리가 트위터에서 보는 AI 에이전트 중 상당수는 멋진 아바타를 입은 단어 예측자에 지나지 않습니다. 하지만 이들 AI 에이전트의 시장 가치는 급등하고 있다. GOAT의 시장 가치는 미화 10억 달러에 달했고, aixbt의 시장 가치는 약 2억 달러에 달했습니다. 이러한 평가는 합리적인가?

확실히 아는 사람은 없지만, 아이러니하게도 나는 내 보유 자산에 만족합니다.

데이터 액세스가 핵심입니다

저는 항상 AI와 암호화폐의 결합에 관심이 많았습니다. 최근 Vana는 '데이터 벽' 문제를 해결하려고 노력하고 있어 눈길을 끌었습니다. 문제는 데이터 부족이 아니라 어떻게 고품질의 데이터를 얻을 수 있는가이다.

예를 들어 비유동 소형 토큰에 대한 거래 전략을 공개적으로 공유하시겠습니까? 일반적으로 비용을 지불해야 하는 고가치 정보를 무료로 게시하시겠습니까? 당신의 사생활 중 가장 은밀한 세부사항을 공개적으로 공유하시겠습니까?

분명히 그렇지 않습니다.

귀하의 개인 데이터를 합리적인 가격으로 보호할 수 없다면 이 "개인 데이터"를 누구와도 쉽게 공유할 수 없습니다.

그러나 AI가 인간 수준에 가까운 지능에 도달하려면 이 데이터가 가장 중요한 요소입니다. 결국 인류의 핵심 특성은 생각, 내면의 독백, 가장 친밀한 성찰입니다.

그러나 일부 "반공개" 데이터를 얻는 것조차 상당한 어려움에 직면합니다. 예를 들어 영상에서 유용한 데이터를 추출하려면 먼저 자막을 생성하고, AI가 내용을 이해할 수 있도록 영상의 맥락을 정확하게 이해해야 합니다.

또 다른 예로, Instagram이나 Facebook과 같은 많은 웹사이트에서는 사용자가 콘텐츠를 보기 전에 로그인해야 합니다. 이 디자인은 많은 소셜 네트워크에서 일반적입니다.

요약하면, 현재 AI 개발이 직면한 주요 한계는 다음과 같습니다.

• 개인 데이터를 얻을 수 없습니다

• 페이월 뒤의 데이터를 얻을 수 없습니다

• 폐쇄된 플랫폼의 데이터에 접근할 수 없습니다.

Vana는 가능한 솔루션을 제공합니다. 이들은 개인 정보를 보호하고 특정 데이터 세트를 DataDAO라는 분산 메커니즘으로 집계하여 이러한 제한을 극복합니다.

DataDAO는 분산형 데이터 시장이며 다음과 같이 운영됩니다.

• 데이터 기여자: 사용자는 자신의 데이터를 DataDAO에 제출하고 거버넌스 권한과 보상을 받을 수 있습니다.

• 데이터 검증: 데이터는 데이터 품질과 무결성을 보장하는 보안 컴퓨팅 노드 네트워크인 Satya 네트워크에서 검증됩니다.

• 데이터 소비자: 검증된 데이터 세트는 소비자가 AI 교육이나 기타 애플리케이션 시나리오에 사용할 수 있습니다.

• 인센티브 메커니즘: DataDAO는 사용자가 투명한 메커니즘을 통해 고품질 데이터를 제공하고 데이터 사용 및 교육 프로세스를 관리하도록 권장합니다.

더 자세히 알고 싶으시면 여기를 클릭해 자세한 내용을 읽어보실 수 있습니다.

나는 언젠가 aixbt가 "어리석은" 현상을 없앨 수 있기를 바랍니다. 아마도 aixbt를 위한 전용 DataDAO를 만들 수 있을 것입니다. 저는 AI 분야의 전문가는 아니지만 AI 개발의 다음 큰 혁신은 모델 훈련에 사용되는 데이터의 품질에 달려 있다고 굳게 믿습니다.

고품질 데이터로 훈련된 AI 에이전트만이 진정으로 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 지금 이 순간이 너무 멀지 않기를 기대하고 기대합니다.