AI와 Web3의 결합이 새로운 데이터 혁명을 이끌 수 있을까?

저자：QnA3

Web3는 데이터의 공정성과 소유권을 해결하며, 모든 체인 상 데이터는 공개적이고 투명하여 신뢰할 수 있는 제3자에 속하지 않습니다. AI는 데이터 통합 및 분석의 새로운 패러다임을 제공하여, 사용자가 데이터 검색 및 대화 방식에서 벗어나게 합니다.

정보 폭발의 시대에, 저와 같은 Web3 종사자나 참여자는 매일 방대한 새로운 정보에 직면해야 합니다: Azuki에서 무슨 일이 일어났나요? Bitcoin의 현물 ETF가 다시 오나요? FTX는 망하지 않았나요, 어떻게 다시 나타났나요? 이러한 정보의 홍수 속에서 우리는 때때로 힘이 빠지며, 세부 사항을 파악하면서도 전체를 잃지 않으려 애쓰고, 끊임없이 쏟아지는 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾으려 합니다. 이는 마치 짚더미에서 금 바늘을 찾는 것과 같습니다.

방대하고 복잡한 정보량, 난해한 전문 용어, 분산되고 혼란스러운 데이터 출처는 많은 Web3에 대해 알고 싶어하는 새로운 친구들을 주저하게 만듭니다. Web3의 초기 급속하고 야만적인 발전 방식은 이러한 문제를 더욱 부각시켰습니다. 대부분의 "외부인"은 산업, 프로젝트, 사건의 전모를 빠르게 파악할 수 없으며, 일부 KOL의 발걸음을 따라가며 Web3 분야에 발을 들여놓을 수밖에 없습니다.

이때 AI 대형 언어 모델의 출현은 우리가 복잡한 정보에서 진정으로 가치 있는 지식을 추출하고, 깊은 통찰력을 제공하여 의사 결정 과정에서 더 큰 자신감을 가질 수 있도록 도와줍니다. 이러한 능력이 Web3 분야와 결합될 때, 산업 내 혁명을 일으킬 것입니다:

1. 지능화된 의사 결정 지원: AI는 다양한 데이터와 시장 동향을 깊이 해석하여, 이 순간 변화무쌍한 Web3 세계에서 신속하게 핵심 정보를 파악하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
2. 최적화된 사용자 경험: AI를 통해 우리는 역사적 행동과 선호에 따라 개인화된 정보와 서비스를 제공받을 수 있으며, 이는 우리가 진정으로 관심 있는 정보를 더 쉽게 얻을 수 있게 해줍니다. 더 이상 방대한 정보 속에서 일일이 선별할 필요가 없습니다.
3. 산업 효율성 향상: AI의 분석 능력을 활용하여 우리는 다양한 Web3 데이터를 효과적으로 통합하고, 잠재적인 시장 규칙과 트렌드를 발굴할 수 있습니다. 이는 우리가 시장을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 전체 Web3 산업의 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

QnA3의 비전은 대형 언어 모델의 Chain-of-Thought 능력을 활용하여 Web3 세계의 복잡한 데이터를 대규모 지식 그래프로 구축하고, AI 대형 언어 모델을 통해 Web3 사용자들이 신속하게 정보를 얻을 수 있도록 하는 것입니다.

2023년 6월 25일, QnA3는 V2.0 버전을 출시하여 AI 대형 언어 모델 기반의 Web3 지식 질문 응답 기능을 제공합니다.

QnA3란 무엇인가?

QnA3는 AI 대형 모델과 Web3 지식 그래프를 기반으로 한 데이터 엔진입니다. 사용자는 QnA3에서 Web3 관련 질문을 할 수 있으며, AI는 방대한 지식 데이터베이스를 통해 가장 정확한 답변을 제공합니다. 뉴스, 소셜 미디어, 연구 보고서, 백서, 체인 상 데이터 등 다양한 데이터 출처를 통합하여 사용자가 하나의 플랫폼에서 전방위적인 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

왜 QnA3를 개발해야 하는가?

Web3는 복잡하고 지속적으로 발전하는 분야로, 체인 상과 체인 하에서 매일 방대한 데이터가 생성됩니다. 그러나 이러한 데이터는 양이 방대하고 명확한 연관성이 없습니다. 대부분의 일반 사용자는 시장의 핫 뉴스, 체인 상 데이터, 소셜 네트워크의 논의, Web3의 다양한 데이터 플랫폼 등 복잡한 데이터 출처에서 자신의 투자와 연구에 가치 있는 인사이트를 요약할 수 없습니다.

QnA3는 이 문제를 해결하려고 시도하고 있습니다. Web3 분야의 다양한 데이터 출처를 대규모 지식 그래프로 변환하여 데이터 간의 연관성을 생성하고, 사용자가 자연어 방식으로 AI 에이전트와 상호작용할 수 있도록 하여 AI가 사용자에게 가장 정확한 답변을 찾도록 돕습니다.

사용자는 QnA3를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 시장의 핫 뉴스와 사건을 해석하고 분석합니다.
• Web3 지식을 심층적으로 학습하며, QnA3는 최전선 Web3 지식을 가진 숙련된 교수 역할을 합니다.
• 프로젝트를 분석하며, 기술, 제품, 경제 모델, 여론 메시지에 대한 전방위 분석을 수행합니다.
• 다양한 데이터 출처에서 자신에게 가장 적합한 내용을 사용합니다.

몇 가지 일반적인 사용 시나리오

다양한 유형의 사용자에 대해 QnA3는 다양한 유형의 답변을 제공합니다.

전문 투자자를 위한

예를 들어, 전문 분석가가 QnA3를 사용하여 산업 연구 보고서를 작성할 때, 복잡한 지식의 설명과 해석에는 많은 에너지가 소모됩니다. QnA3는 몇 초 안에 분석가가 기본 자료를 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

일반 Web3 사용자를 위한

일반 Web3 사용자는 투자 기회를 포착할 수 있는지에 더 많은 관심을 가집니다. QnA3는 뉴스와 실시간 시장을 분석하여 중립적이고 객관적인 판단을 제공합니다.

KOL을 위한

KOL은 QnA3를 통해 자신의 Twitter 콘텐츠를 구축할 수 있습니다.

QnA3는 어떻게 작동하는가?

QnA3는 AI의 논리 능력과 팀의 숙련된 데이터 능력을 결합하여, 다층 데이터 처리를 통해 다원 데이터를 지식 그래프로 집계합니다. 동시에 AI 엔진은 사용자의 질문을 자동으로 분석하여, 지식 그래프에서 사용자 질문과 가장 관련성이 높은 데이터를 가져와 보다 정확하게 질문의 답변을 생성합니다.

QnA3의 장점

시중에는 많은 데이터 및 AI 관련 제품이 있지만, QnA3는 여러 면에서 혁신을 가지고 있습니다:

1. ChatGPT / Claude / Bard와 같은 대형 AI 애플리케이션에 비해, QnA3는 실시간 데이터와 수직 분야 지식베이스에서 매우 뚜렷한 장점을 가지고 있습니다. 전자는 사전 훈련 모델로, 훈련이 완료된 이후 발생한 사건에 대해 아무런 반응을 할 수 없지만, QnA3는 자신의 지식베이스를 실시간으로 업데이트하며, 분 단위로 데이터를 업데이트하여 가장 시의적절한 정보를 제공할 수 있습니다.

2. 다른 Web3 AI 검색 엔진에 비해, QnA3의 지식 그래프에는 대량의 구조화된 데이터가 포함되어 있어, 이러한 구조화된 데이터는 AI가 더 정확하고 설득력 있는 답변을 제공할 수 있게 합니다.

3. 커뮤니티 공동 구축 정도가 더 높습니다. 현재 QnA3는 MVQ(가장 가치 있는 질문 선정 이벤트)와 Ridiculous AI 활동을 시작하여, Web3 커뮤니티의 일반 사용자와 전문가 사용자가 함께 지식 커뮤니티를 공동 구축하고, 더 완벽한 Web3 지식베이스를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

요약

미래의 Web3 사용자는 핫 이벤트에 대해 다양한 웹사이트에서 단편적인 정보를 조합할 필요 없이, 하나의 대화 상자를 통해 자신이 가장 알고 싶어하는 결론을 이해할 수 있는 상상을 해보세요. 전문 분석가들도 더 이상 다양한 연구 보고서에서 자료를 검색하며 "연구 보고서 재단사"가 될 필요 없이, 자신의 전문 지식 프레임워크를 활용하여 질문을 던짐으로써 AI가 연구 보고서의 "살"을 채워줄 수 있습니다.

QnA3는 단순한 Web3 지식베이스가 아닙니다. 이는 Web3 세계의 복잡한 데이터를 하나의 거대한 네트워크로 구축하기 위한 인프라입니다. 대형 언어 모델과 대데이터 기술을 활용하여, QnA3는 사용자가 하나의 대화 상자 내에서 Web3 분야의 모든 구석에 접근할 수 있도록 합니다.

미래에 QnA3는 커뮤니티 공동 구축을 적극 추진하여, 모든 일반 사용자가 이 "대망"의 구축 과정에 참여하고, 그로부터 지식과 가치의 혜택을 얻을 수 있도록 할 것입니다.

AI의 도움으로 QnA3는 Web3의 "신의 눈"을 창조하고 있습니다.

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