AI에 집중한 탈중앙화 Web3 기본 프로토콜 KIP Protocol #1 이해하기

저자: KIP Protocol

먼저, KIP는 단순한 AI 앱이 아니며, 대형 언어 모델도 아니고, 데이터베이스/지식베이스도 아닙니다.

KIP Protocol은 AI 앱 개발자, 모델 제작자 및 데이터 소유자를 위해 구축된 탈중앙화 기본 프로토콜로, Web3에서 안전하게 거래하고 수익화할 수 있습니다. KIP는 가치 있는 지식과 데이터가 지식 자산으로 보호되고 수익화될 수 있도록 하여, AI와의 상호작용에서 소유권을 잃지 않도록 보장합니다.

AI 앱 개발자, 모델 제작자 및 데이터 소유자에게 KIP는 Web3에서 탈중앙화 작업과 수익화에 필수적임을 알게 될 것입니다.

(우리는 이 세 가지 범주를 "AI 가치 창출자"라고 부릅니다.)

AI의 탈중앙화는 매우 방대하고 중요한 주제로, 현재 여러 혁신적인 프로젝트가 이 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 취하고 있습니다.

KIP는 AI 가치 창출자가 Web3에서 자신의 작업을 배포하고 수익화하려고 할 때 직면하는 기본 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다.

AI 모델은 앱과 데이터로 경제적 가치를 창출해야 합니다

AI 분야에서는 20개 이상의 다양한 범주의 회사가 솔루션을 제공하고 있지만, 지난 1년 동안 생성적 AI의 대부분의 관심은 AI 모델에 집중되었습니다(여기에는 변환기, 생성적 적대 신경망, 확산 모델 등 다양한 범주와 방법이 포함됩니다).

사실, 이러한 모델은 이 새로운 시대의 계산에서 진정한 돌파구를 나타냅니다------그 뒤에 있는 진정한 지혜입니다.

하지만 AI에서 상업적 생태계를 구축하기 위해서는 모델이 최소한 두 가지의 핵심 가치 창출자에 의존해야 합니다.

1) AI 앱: 'AI의 얼굴'

모델에 대한 열광 속에서 앱의 중요성을 간과하기 쉽습니다.

AI 앱은 사용자를 AI 분야로 안내하는 데 필수적입니다. 이러한 앱은 챗봇, 이미지 생성기, 검색 봇, 분석 봇 또는 간단한 프롬프트와 같은 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

그들은 사용자 경험을 축적하여 사용자를 확보하고, 가장 중요하게는 사용자로부터 수수료를 수집할 수 있습니다.

많은 사람들은 ChatGPT가 OpenAI의 앱이며, OpenAI의 다양한 모델(GPT 3.5, GPT 4)에 의해 구동된다는 것을 잊고 있습니다. OpenAI 챗봇의 혁신적인 인간화된 응답은 주로 앱 프로그램 측에서 코드화되었으며, 모델 측에서는 아닙니다.(앱 인터페이스를 통해 모델에 직접 연결하고, 답변을 비교하면 이를 알 수 있습니다.)

간단히 말해: 앱이 없다면 모델은 단지 금속 상자에 담긴 코드 덩어리에 불과하여 전혀 활용될 수 없습니다.

2) 데이터: 'AI의 근본'

데이터는 다음과 같은 측면에서 필수적입니다:

1. a) 모델 훈련 및 미세 조정,
2. b) 검색 강화 생성(RAG)

모든 모델은 데이터를 통해 훈련되고 미세 조정됩니다. 미세 조정이 없으면 모델은 더 강력하거나 더 스마트해질 수 없습니다.

그러나 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하거나 훈련하면 데이터가 본질적으로 모델에 "동화"되거나 "흡수"되어 모델 가중치의 조정으로 나타납니다.

따라서 데이터 사용이 불가능하거나 비현실적이거나 불법적인 경우, "검색 강화 생성"(RAG)이라는 혁신적인 기술이 작용할 수 있습니다.

RAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하는 기능과 AI 모델을 통해 응답을 생성하는 능력을 결합합니다. 이는 마치 당신의 질문을 이해하고, 스스로 답을 모른다 하더라도 답을 찾을 곳을 아는 초지능 비서와 같습니다.

RAG는 여전히 상대적으로 새로운 기술이지만, 데이터 민감성과 보호 개념이 강화됨에 따라 RAG 기술은 실제 응용을 통해 막대한 상업적 가치를 가져오고, 미래 대부분의 사람들이 AI에 접근하는 주류 프레임워크가 될 가능성이 높다고 믿습니다.

어떤 방법을 사용하든, 데이터 없이는 지속적인 AI 혁신이 불가능합니다.

활기찬 AI 생태계는 다양한 산업의 가치 창출자가 통합되어야 합니다.

모델 훈련 및 미세 조정에 능숙한 개인과 회사는 고객을 위한 앱 디자인 및 마케팅에는 능숙하지 않을 수 있습니다.

마찬가지로, 귀중한 데이터 세트와 지식 기반을 보유한 연구자와 분야 전문가도 AI 모델 훈련이나 앱 디자인 기술을 갖추지 못할 수 있습니다.

그러나 활기찬 다원화 생태계에서는 그들이 고립될 필요가 없습니다. 다양한 산업의 회사와 개인이 협력하여 사용자에게 사용 사례와 경제적 가치를 창출할 수 있습니다.

앱 디자이너는 제품 계획에 가장 적합한 AI 모델을 선택하고, 사용자에게 가장 유용한 외부 지식 기반을 미리 선택할 수 있습니다.

하지만, 이 세 가지 서로 다른 산업 인재가 서서히 폐쇄된 생태계로 흡수된다면 어떻게 될까요?

현재 바로 그런 일이 일어나고 있습니다. 우리는 앞으로의 글에서 이 문제를 자세히 논의할 것이지만, 지금은: "openai 저작권 보호"를 온라인에서 검색하고 AI의 미래가 데이터 소유권에 미치는 영향을 생각해 보십시오.

왜 KIP는 AI의 탈중앙화를 촉진하고 싶어할까요?

AI 분야의 독점은 독특한 위험을 가지고 있으며, AI의 탈중앙화는 우리의 집단적 이익이 좁은 기업 이익에 굴복하는 것에 대한 긴급하고 필요한 대응입니다.

우리는 AI 가속주의(e/acc)를 100% 지지하며, 대형 기술 회사들이 AI 혁신을 촉진하는 데 기여한 바를 결코 부정하지 않습니다.

그러나 대부분의 회사의 행동은 주주 이익 극대화를 목표로 하여 수단과 방법을 가리지 않습니다. 이것이 자본주의의 본질입니다; 그들이 본성을 바꿀 것이라고 기대하고 그들의 동기를 무시하는 것은 현실을 부정하는 것입니다.

우리는 AI 분야에서 대항적 균형 상태를 구축해야 하며, 다양한 참여자가 시장에 참여하고 경쟁할 수 있도록 하여 혁신이 번창할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. AI의 미래는 어떤 대형 회사의 기업 이익에 굴복해서는 안 됩니다.

우리는 AI의 탈중앙화가 이 이상적인 상태를 실현하는 유일한 방법이라고 믿습니다.

KIP는 어떻게 AI의 탈중앙화를 촉진할까요?

KIP는 AI 모델 제작자, 앱 개발자 및 데이터 소유자가 탈중앙화를 시도할 때 직면하는 세 가지 기본 문제를 해결합니다.

1) 온체인/오프체인 연결

2) 수익화 및 현금화

3) 소유권 및 보안 문제

1) "온체인/오프체인 연결" 문제

오픈 소스 모델 라이브러리 회사 Hugging Face에는 40만 개 이상의 모델이 있으며, 이는 AI 산업이 얼마나 활기찬지를 보여주지만, 여전히 시작 단계에 불과합니다.

현재의 블록체인 기술은 대부분의 일반 사용자가 수용할 수 있는 비용이나 속도로 모델의 핵심 추론 기능(즉, 완전히 탈중앙화된 모델)을 제공할 수 없습니다(비록 엣지 컴퓨팅의 발전이 우리가 곧 이 목표에 도달할 수 있게 할 수 있지만).

따라서 모든 모델이 아닌 대부분의 모델이 오프체인 모델이며, 우리는 오프체인 모델에서 더 많은 혁신과 보완이 이루어질 것으로 기대할 수 있습니다.

Web3에서 이러한 모든 아이디어와 혁신을 실현하기 위해 KIP는 온체인에서 쉽게 추론할 수 있습니다.

KIP는 블록체인 외부에서 머신러닝 추론과 관련된 무거운 계산 작업을 처리할 수 있도록 하면서도 탈중앙화 시스템의 완전성과 원칙을 유지합니다.

2) "수익" 문제

사용자가 더 많은 경제적 이익을 누릴 수 없다면, 세상에서 아무리 좋은 기술도 채택되지 않을 것입니다.

AI의 기본 수익 모델 프레임워크는 "쿼리당 지불"로 설명될 수 있습니다. 사용자의 각 쿼리는 GPU의 계산 능력을 소모하므로 누군가가 비용을 지불해야 합니다. 사용자의 쿼리에 답변하기 위해서는 여러 AI 가치 창출자가 이 문제에 답변해야 합니다.

우리는 탈중앙화를 위해 탈중앙화를 주장하는 것이 아니라, 탈중앙화를 독점의 대안으로 보고 있습니다.

따라서 AI의 탈중앙화가 성공하기 위해서는 AI 작업의 탈중앙화에 참여하는 모든 당사자가 수익을 얻을 수 있도록 해야 합니다.

말은 쉽지만, AI 분야에서는 그렇게 간단하지 않습니다.

RAG를 통해 쿼리를 실행하는 예를 들어보겠습니다.

1. 사용자가 AI 챗봇에 질문합니다.
2. AI 챗봇은 쿼리를 자신의 두뇌인 AI 모델에 전달합니다.
3. 모델은 지식 기반에서 질문에 필요한 관련 데이터 블록만 검색하여 답변을 작성하고 이를 앱에 전송합니다.
4. 앱은 답변을 포장하여 사용자에게 전송합니다.

이 간소화된 예에서, 세 가지 역할이 사용자 쿼리에 답변하기 위해 어떻게 기여하는지를 볼 수 있습니다.

중앙집중화된 생태계에서는 하나의 플랫폼이 세 가지 역할을 소유하고 통제하는 경우(위 그림의 두 번째 그림에서 OpenAI가 하려는 것처럼), 사용자는 중앙 집중화된 플랫폼에 비용을 지불하면 나머지는 내부 간의 전송입니다.

하지만 우리가 독점을 피하고 탈중앙화를 원한다면, 각 당사자가 비용을 지불받아야 하므로 다음 문제를 해결해야 합니다:

1. 기록(온체인) 각 당사자의 기여
2. 사용자로부터의 수익 분배
3. 모두가 자신의 수익을 얻을 수 있도록 하기

이것이 KIP가 해결하고자 하는 탈중앙화 AI의 "수익" 문제입니다.

우리는 저비용, 고효율의 Web3 인프라를 통해 이를 실현하며, 이 인프라는 AI 가치 창출자 간의 연결, 사용자에게 비용을 청구하는 방법 및 수익을 추출하는 방법을 제공합니다.(우리는 곧 출시될 KIP 시리즈에서 이를 소개할 것입니다).

수익 문제를 먼저 해결하지 않으면 AI의 탈중앙화는 더욱 어려워지며, 소수의 진정한 이상주의 지지자를 제외하고는 광범위한 채택이 불가능할 것입니다.

3) "소유권" 문제

진정한 소유권과 연결되지 않은 수익화는 단지 약한 특권일 뿐입니다.

우리는 중앙 집중화된 플랫폼에서 계정이 언제든지 종료되거나 금지될 수 있는 것을 보았습니다.

KIP는 블록체인 토큰, 특히 ERC-3525 토큰(SFT)을 사용하여 AI 가치 창출자의 출력을 "대표"함으로써 이 문제를 해결합니다.

1. 데이터 소유자에게: SFT는 벡터화된 지식 기반 또는 모델 훈련에 사용되는 암호화된 원시 데이터 파일 링크를 나타냅니다.

2. 모델 제작자에게: SFT는 오프체인 모델에 대한 API 또는 판매 가능한 가중치 모델 세트를 나타낼 수 있습니다.

3. 앱 개발자에게: SFT는 프론트엔드 API 또는 프롬프트 자체를 나타낼 수 있습니다.

이러한 SFT는 "수익화 실체"로서 온체인에서 상호작용할 수 있으며, 각 SFT가 특정 거래에서 얻은 금액을 기록합니다.

이러한 문제를 해결함으로써 KIP는 AI 가치 창출자가 작업에서 쉽게 탈중앙화를 실현할 수 있도록 하여, 활기차고 규모가 더 큰 탈중앙화 AI 생태계의 초기 조건을 창출합니다.

KIP는 AI 혁신에 필수적인 탈중앙화 Web3 기본 프로토콜입니다.

KIP Protocol에 대하여

KIP Protocol은 AI 앱 개발자, 모델 제작자 및 데이터 소유자를 위해 Web3 기본 프로토콜을 구축하여 AI 자산이 쉽게 배포되고 수익화될 수 있도록 하며, 완전한 디지털 소유권을 유지합니다.

KIP는 탈중앙화 AI 배포에서 직면하는 문제와 도전을 해결하기 위해 새로운 AI 상업 생태계를 구축하고, 모든 사람이 AI가 가져오는 경제적 이익을 누릴 수 있도록 보장합니다.

KIP 팀은 2019년 이후 AI 연구에 전념해 온 경력 있는 박사 및 기술 전문가로 구성되어 있으며, Web3 분야에서도 깊은 전문성과 풍부한 경험을 보유하고 있어 AI 탈중앙화를 촉진하고 탈중앙화 AI의 물결을 가속화하는 데 헌신하고 있습니다.

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