DeAI 잠재주 OORT: AI 발전의 병목 현상을 타파하고 모든 사람이 데이터 기여에 대한 열정을 불러일으키다

저자: ChainCatcher

AI 트랙이 폭발적인 시대에 접어들면서, 컨설팅 기관 Dealroom은 연구 보고서 《2024년 AI 투자 보고서》에서 전 세계 AI 투자 규모가 650억 달러에 이를 것으로 예상하며, 이는 모든 벤처 투자 중 5분의 1을 차지한다고 밝혔다. 골드만삭스 연구부는 2025년까지 전 세계 AI 투자 규모가 2000억 달러에 근접할 것이라고 전했다.

AI의 폭발적인 성장 덕분에 자금이 AI 관련 기업에 몰리고 있다. 예를 들어, A주 회사인 한무기(寒武纪)는 올해 2월 저점 이후 560% 이상 폭등하며 시가총액이 2500억 위안(약 400억 달러)을 넘어섰고, 미국 주식 회사인 브로드컴(Broadcom)은 시가총액이 1조 달러를 돌파하여 미국 주식 시장에서 8위 상장 회사가 되었다.

AI와 암호화폐의 결합도 뜨거운 양상을 보이고 있다. 엔비디아(Nvidia)가 주최한 인공지능 회의 기간 동안, 비텐서(Bittensor, TAO)는 450억 달러 이상의 시가총액으로 선두를 달리고 있으며, 렌더(Render, RND)와 페치.ai(Fetch.ai, FET) 등의 자산 가치도 급격히 상승하고 있다.

대규모 언어 모델에 이어 AI 에이전트가 이번 AI 시장의 엔진이 되고 있다. 예를 들어, GOAT의 토큰은 24시간 동안 100배 이상 상승했으며, ACT는 하루에 거의 20배 상승했다. 이들의 눈에 띄는 성과는 암호화폐 세계에서 AI 에이전트에 대한 열정을 불러일으켰다.

그러나 AI가 급속히 발전하는 이면에는 우려도 존재한다. OORT의 창립자이자 CEO인 Dr. Max Li는 《포브스》에 기고한 글 《2025년 AI 실패가 급증할 것: 탈중앙화 혁신에 대한 촉구》에서 AI 산업이 데이터 프라이버시, 윤리적 규정 준수, 중앙화로 인한 신뢰 위기 등 여러 문제에 직면해 있으며, 이는 AI 실패의 위험을 증가시킨다고 언급했다. 따라서 탈중앙화 혁신이 시급한 과제가 되었다.

현재 OORT는 세계에서 가장 큰 탈중앙화 클라우드 인프라 중 하나를 구축하였으며, 그 네트워크 노드는 100개 이상의 국가에 걸쳐 있으며, 수백만 달러의 수익을 올리고 있다. 또한, 오픈 소스 Layer 1 올림푸스(Olympus) 프로토콜을 출시하였으며(그 합의 알고리즘은 "정직한 증명" PoH로, 미국 특허로 보호됨), 원주율 토큰 OORT를 통해 모든 사람이 데이터를 기여하도록 장려하여 인센티브 폐쇄 루프를 실현하고 있다. 최근 OORT는 OORT DataHub를 출시하여 글로벌화, 다양성, 투명한 데이터 수집으로 한 걸음 더 나아가며 DeAI의 폭발을 위한 기초를 다졌다.

교실에서 우연히 탄생한 OORT

OORT 프로젝트를 이해하려면 먼저 OORT가 해결하고자 하는 문제를 이해해야 한다. OORT가 해결하고자 하는 문제를 이해하기 위해서는 현재 AI 발전이 직면한 병목 현상에 대해 언급하지 않을 수 없다. 현재 AI 발전의 병목 현상은 주로 데이터와 중앙화 문제이다:

1. 중앙화 AI의 단점

1. 투명성 부족으로 인한 신뢰 위기. 중앙화된 AI 모델의 의사 결정 과정은 종종 불투명하여 "블랙박스" 작업으로 간주된다. 사용자는 AI 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 이해하기 어려우며, 이는 의료 진단, 금융 리스크 관리 등 일부 중요한 응용 분야에서 심각한 결과를 초래할 수 있다.

2. 데이터 독점과 불공정 경쟁. 소수의 대형 기술 회사가 방대한 데이터 자원을 보유하고 있어 데이터 독점 상황이 형성되었다. 이는 신규 진입자가 자신의 AI 모델을 훈련시키기 위한 충분한 데이터를 확보하기 어렵게 하여 혁신과 시장 경쟁을 저해한다. 동시에 데이터 독점은 사용자 데이터의 남용을 초래할 수 있으며, 데이터 프라이버시 문제를 더욱 악화시킨다.

3. 윤리적 및 도덕적 위험 관리의 어려움. 중앙화된 AI의 발전은 알고리즘 차별, 편견 확대 등 일련의 도덕적 및 윤리적 문제를 야기한다. 또한 AI 기술이 군사, 감시 등 분야에 적용됨에 따라 인권, 안전 및 사회 안정에 대한 우려도 커지고 있다.

2. 데이터 병목 현상

1. 데이터 황무지. 인공지능이 급속히 발전하는 과정에서 데이터 황무지 문제가 점차 부각되며, 이는 AI의 추가 발전을 제약하는 주요 요인이 되고 있다. AI 연구자들은 데이터에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있지만, 데이터 공급은 이를 충족하기 어렵다. 지난 10년 동안 신경망의 지속적인 확장은 대량의 데이터 훈련에 의존해 왔으며, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 발전이 그 예이다. 그러나 현재 전통적인 데이터 세트는 고갈될 위기에 처해 있으며, 데이터 소유자들은 콘텐츠 사용을 제한하기 시작하여 데이터 확보가 더욱 어려워지고 있다.

데이터 황무지의 원인은 여러 가지가 있다. 한편으로는 데이터 품질이 고르지 않아 불완전성, 불일치, 노이즈 및 편견 등의 문제가 존재하여 모델의 정확성에 심각한 영향을 미친다. 다른 한편으로는 확장성의 도전이 크며, 충분한 데이터를 수집하는 데 드는 비용이 비싸고 시간이 많이 소요되며, 실시간 데이터 유지 관리가 어렵고 대규모 데이터 세트의 수작업 주석이 병목 현상이 된다. 또한 접근 및 프라이버시 측면의 제한도 간과할 수 없으며, 데이터 고립, 규제 제약 및 윤리적 문제로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있다.

데이터 황무지는 AI 발전에 깊은 영향을 미친다. 이는 모델의 훈련 및 최적화를 제한하며, AI 모델이 대규모 추구에서 더 전문적이고 효율적인 방향으로 전환하도록 강요할 수 있다. 산업 응용 분야에서도 정확한 예측 및 결정을 내리기 어려워, AI가 의료, 금융 등 분야에서 더 큰 역할을 발휘하는 것을 저해한다.

데이터 황무지에 대응하기 위해 연구자들과 기업들은 다양한 경로를 적극적으로 탐색하고 있다. 비공식 데이터를 수집하려는 시도를 하고 있지만, 합법성과 품질 등의 문제에 직면해 있다; 전문 데이터 세트에 주목하고 있지만 그 유용성과 실용성은 검증이 필요하다; 합성 데이터를 생성하려는 시도가 일정한 잠재력을 가지고 있지만 여러 단점도 존재한다. 또한 전통적인 데이터 수집 방법을 최적화하고 탈중앙화 데이터 수집 솔루션을 탐색하는 것도 데이터 황무지를 해결하는 중요한 방향이 되고 있다. 요컨대, 데이터 황무지 문제는 시급히 해결되어 AI의 지속적이고 건강한 발전을 촉진해야 한다.

2. 중앙화 AI "데이터 블랙박스"가 초래하는 문제, 예를 들어 프라이버시 문제, 다양성 부족, 불투명성 등.

현재 모델에서는 데이터 수집 및 처리 과정이 투명성이 부족하여 사용자는 개인 데이터의 행방과 사용 방식에 대해 알지 못하는 경우가 많다. 많은 머신러닝 알고리즘은 훈련을 위해 대량의 사용자 민감 정보를 필요로 하며, 이로 인해 데이터 유출 위험이 존재한다. 만약 프라이버시 보호 조치가 미비하다면, 사용자의 개인 정보가 남용될 수 있으며, 이는 신뢰 위기를 초래할 수 있다.

다양성 부족도 큰 단점이다. 현재 중앙화된 AI가 의존하는 데이터는 종종 소수의 분야나 지역에 집중되어 있으며, 국제 주류 데이터 세트는 대부분 영어로 되어 있어 데이터 출처가 단일하다. 이는 훈련된 AI 모델이 다양한 현실 상황에 직면했을 때 성능이 저하되고 편견이 발생하기 쉽다. 예를 들어, 다국어 작업이나 다양한 문화적 배경의 데이터를 처리할 때 모델이 정확하게 이해하고 대응하지 못할 수 있으며, 이는 AI 기술의 광범위한 적용성과 공정성을 제한한다.

불투명성은 데이터 처리 과정 전반에 걸쳐 존재한다. 데이터의 수집 출처부터 처리 방식, 최종적으로 어떻게 의사 결정으로 전환되는지까지, 이러한 단계는 외부에서 볼 때 마치 블랙박스와 같다. 이러한 불투명성은 사용자가 데이터 품질을 평가하기 어렵게 만들 뿐만 아니라, 모델이 데이터 편견으로 인해 편향이 발생했는지 감지하기 어렵게 하여 의사 결정의 공정성과 정확성에 영향을 미친다. 장기적으로 볼 때, 이는 AI 기술의 건강한 발전과 사회의 광범위한 수용에 불리하다.

3. 데이터 수집의 도전, 이는 AI 발전을 저해하는 주요 요인이 되었다. Dr. Max Li가 《포브스》에 기고한 칼럼에 따르면, 일반적인 문제는 다음 몇 가지 측면에서 발생한다:

(1) 데이터 품질 문제.

불완전성: 결측값이나 불완전한 데이터는 AI 모델의 정확성을 해칠 수 있다.

불일치: 여러 출처에서 수집된 데이터는 종종 형식이 일치하지 않거나 항목이 충돌한다.

노이즈: 관련이 없거나 잘못된 데이터는 의미 있는 통찰력을 약화시키고 모델을 혼란스럽게 한다.

편견: 목표 인구를 대표하지 않는 데이터는 모델에 편견을 초래하여 도덕적 및 실제 문제를 일으킬 수 있다.

(2) 확장성 문제.

수량 도전: 복잡한 모델을 훈련하기 위해 충분한 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 소요될 수 있다.

실시간 데이터 요구: 자율주행이나 예측 분석과 같은 응용 프로그램은 지속적이고 신뢰할 수 있는 데이터 흐름을 필요로 하며, 이러한 데이터 흐름을 유지하는 것은 도전적일 수 있다.

수작업 주석: 대규모 데이터 세트는 일반적으로 수작업으로 주석을 달아야 하며, 이는 시간과 인력의 심각한 병목 현상을 초래한다.

(3) 접근 및 프라이버시 문제.

데이터 고립: 조직은 데이터를 고립된 시스템에 저장하여 접근 및 통합을 제한할 수 있다.

규제 준수: GDPR, CCPA 등의 규제는 데이터 수집 행위를 제한하며, 특히 의료 및 금융과 같은 민감한 분야에서 더욱 그렇다.

윤리적 문제: 사용자 동의 없이 또는 불투명하게 데이터를 수집하는 것은 평판 및 법적 위험을 초래할 수 있다.

데이터 수집에서 발생하는 다른 일반적인 병목 현상으로는 다양성과 진정한 글로벌 데이터 세트의 부족, 데이터 인프라 및 유지 관리와 관련된 높은 비용, 실시간 및 동적 데이터 처리의 도전, 데이터 소유권 및 라이센스와 관련된 문제 등이 있다.

OORT는 실제 수요에 의해 탄생하였으며, 그 설립은 일정한 우연성을 지닌다. 2018년, Max는 콜롬비아 대학교의 대학원생들에게 강의 중 AI 에이전트를 훈련해야 하는 프로젝트를 수행해야 했고, 전통적인 클라우드 서비스의 비용이 비쌌기 때문에 학생들은 어려움에 처했다. 이 문제를 해결하기 위해 Max는 탈중앙화 AI 플랫폼 "OORT"를 만들겠다는 아이디어를 떠올렸다. 처음에는 블록체인을 인센티브 레이어로 활용하여 전 세계의 충분히 활용되지 않은 노드를 연결하고, 초기 탈중앙화 클라우드 솔루션 프로토타입을 구축하기 시작했으며, PayPal을 사용하여 결제 및 신용 한도를 분배하는 시도를 하여 OORT의 원주율 토큰 탄생의 기초를 다졌다.

현재 OORT는 DeAI의 선두주자로 자리 잡았으며, 블록체인 검증과 글로벌 데이터 센터 및 엣지 장치 네트워크를 결합하여 최첨단 AI 인프라를 설계하였다.

현재 AI 훈련 데이터 부족 문제에 직면한 OORT는 전 세계의 충분히 활용되지 않은 노드를 활용하여 블록체인을 통해 이를 연결하고 글로벌 데이터 수집을 실현하고 있다. 참여를 유도하고 국경 간 소액 결제 문제를 해결하기 위해 OORT는 암호화폐 결제 방식을 도입하여 독특한 비즈니스 모델을 구축하였다. OORT의 OORT DataHub 제품은 12월 11일에 출시되었으며, 데이터 수집 및 주석 병목 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며, 고객층은 중소기업 및 일부 글로벌 선두 기술 기업을 포함하고 있다. 이 제품의 탈중앙화 특성은 진정한 글로벌화, 다양성, 투명한 데이터 수집을 실현하였으며, 암호화폐를 통해 전 세계 데이터 기여자들이 쉽게 보상을 받을 수 있도록 하였다. 블록체인 기술은 데이터 출처 및 사용 기록을 체인에 기록하여 Web2 클라우드 서비스와 AI 기업이 직면한 여러 문제를 효과적으로 해결하였다. 기고 시점까지 OORT DataHub는 전 세계 8만 명 이상의 기여자로부터 업로드된 데이터를 수집하였다.

하드코어 연구 및 학술 배경, 대기업의 지원을 받아 1만 개 이상의 기업 및 개인에게 서비스 제공

OORT 팀은 강력한 구성으로 이루어져 있다. Max는 OORT의 창립자이자 CEO일 뿐만 아니라 현재 콜롬비아 대학교의 교수, 미국 뉴욕의 Nakamoto&Turing Labs 공동 창립자, 미국 뉴욕의 Aveslair 펀드의 창립 파트너로서 기술 분야에서 큰 영향력을 지니고 있으며, 200개 이상의 국제 및 미국 특허(허가 및 대기 중)를 보유하고 있으며, 통신, 머신러닝 및 제어 시스템 등 여러 저명한 학술 저널에 다수의 논문을 발표하였다. 또한 그는 여러 분야의 선도 저널 및 회의의 심사위원 및 기술 프로그램 위원회 멤버로 활동하고 있으며, 캐나다 자연과학 및 공학 연구위원회의 자금 심사위원으로도 활동하고 있다.

OORT 설립 이전에 Max는 퀄컴 연구팀과 협력하여 4G LTE 및 5G 시스템 설계를 진행하였다. Max는 또한 뉴욕시에서 블록체인 및 인공지능 투자, 교육 및 컨설팅을 위한 실험실인 Nakamoto&Turing Labs의 공동 창립자이다.

Max는 《포브스》 잡지의 상임 기고자이며, 최근 발표한 《포브스》 기사 《2025년 AI 실패가 급증할 것: 탈중앙화 혁신에 대한 촉구》와 《2025년의 탈중앙화 AI: 인공지능과 암호화폐의 융합》에서 Max는 암호화폐 분야에서 탈중앙화 AI의 발전과 중요성을 강조하며, 그로 인해 가져올 변화와 잠재력을 강조하였다. 이를 통해 Max가 탈중앙화 AI의 확고한 지지자임을 알 수 있다.

OORT 재단의 의장인 Michael Robinson은 또한 Agentebtc의 관리 이사, Burble의 관리 이사, Aveslair 펀드의 관리 파트너, Reed - Robinson 펀드의 공동 창립자 및 의장, Laireast의 파트너로서 다양한 분야에서 풍부한 경험을 가지고 있으며, 글로벌 비즈니스와 기술의 융합을 추진하고 있다.

기타 핵심 팀원들은 콜롬비아 대학교, 퀄컴, AT&T, JP모건 등 세계 최고의 대학 및 유명 기관 출신이며, OORT의 발전은 Emurgo Ventures(ADA 카르다노 재단)와 마이크로소프트 및 구글의 지원을 받았다.

현재까지 OORT는 Taisu 벤처 캐피탈, Red Beard 벤처 캐피탈, Sanctor Capital 등 유명 투자자로부터 1000만 달러를 모금하였으며, 마이크로소프트와 구글의 지원을 받았고, 레노버 이미지, 델, 텐센트 클라우드, BNB 체인 등 여러 산업 거대 기업과 협력 관계를 구축하였다.

OORT는 2018-2019년에 프로젝트 초기 탐색을 완료하고, 2020-2021년 동안 심도 있는 연구를 진행하여 데이터 저장, 계산 및 관리 등 여러 핵심 기술을 개발하였으며, OORT 생태계의 기반 시설 구축을 시작하였다. 이 기간 동안 OORT는 탈중앙화 저장 노드 엣지 장치(Edge Device)를 출시하여 제품의 초기 형태를 형성하고, 후속 상업화 발전을 위한 기술 기반을 다졌다.

2022년부터 OORT는 상업화 경로를 탐색하기 시작하였다:

1. OORT는 데이터 제공자와 데이터 사용자를 연결하는 데이터 시장 플랫폼을 구축하였다. 데이터 제공자는 플랫폼에서 자신의 데이터를 판매할 수 있으며, 데이터 사용자는 AI 모델 훈련 등의 용도로 필요한 데이터를 구매할 수 있다. OORT는 거래 수수료를 통해 수익을 창출하며, 데이터 제공자가 고품질 데이터를 제공하도록 장려하기 위해 데이터 품질, 다양성 및 사용 빈도 등에 따라 제공자에게 보상을 제공하는 보상 메커니즘을 설정하였다.

2. 탈중앙화 클라우드 저장 및 계산 서비스를 제공하여 기업과 개인이 OORT의 클라우드 자원을 임대하여 자신의 AI 응용 프로그램을 운영할 수 있도록 하였다. 전통적인 클라우드 서비스와 비교하여 OORT의 탈중앙화 클라우드 서비스는 더 높은 보안성, 더 낮은 비용 및 더 나은 확장성을 제공한다. 사용자는 자신의 실제 요구에 따라 필요한 클라우드 자원을 유연하게 선택하고 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있다.

3. 대기업의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션을 제공한다. 이러한 솔루션은 OORT의 탈중앙화 기술 아키텍처를 기반으로 하여 기업에 데이터 관리, 모델 훈련, 스마트 의사 결정 등의 원스톱 서비스를 제공한다. 기업과의 협력을 통해 OORT는 안정적인 수익원을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 산업 경험을 축적하고 제품 및 서비스를 더욱 최적화할 수 있다.

현재 OORT는 전 세계 1만 개 이상의 기업 및 개인 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 그 네트워크 노드는 수백만 달러의 수익을 올려 그 상업 모델의 타당성을 입증하고 있다.

모든 사람이 AI 발전에 참여하고 그 혜택을 누릴 수 있다

OORT는 OORT Storage, OORT Compute 및 OORT DataHub의 세 가지 주요 제품을 보유하고 있으며, 앞서 언급한 세 가지 제품의 응용층을 기반으로 OORT AI라는 솔루션을 제공하여 기업이 스마트 어시스턴트를 신속하게 통합할 수 있도록 돕고 있다. 세 가지 주요 제품의 기능은 다음과 같다:

・OORT Storage는 현재 성능 면에서 AWS S3 저장 서비스와 대등할 수 있는 유일한 탈중앙화 솔루션으로, 많은 등록 기업 및 개인 고객을 보유하고 있다;

・OORT Compute는 탈중앙화 데이터 분석 및 처리를 실현하여 AI 모델 훈련 및 추론에 더 나은 비용 효율성을 제공하는 것을 목표로 하며, 현재 준비 중이며 아직 출시되지 않았다;

・12월 11일에 공식 출시된 OORT DataHub는 프로젝트가 새로운 발전 단계에 접어들었음을 나타내며, OORT 발전의 새로운 초점으로 "현금 소"로 기대되고 있다.

OORT DataHub는 혁신적인 데이터 수집 및 주석 방식을 제공하여 전 세계 기여자들이 AI 응용 프로그램의 데이터를 수집, 분류 및 전처리할 수 있도록 하며, 블록체인 기술을 활용하여 전통적인 데이터 수집 방식에서 데이터 출처의 단일성과 주석 효율성 문제를 해결하고 보안성을 높였다. 특히 OORT DataHub는 심천 데이터 거래소에 성공적으로 상장되어 인공지능 기업 및 연구 기관이 고품질, 다양성, 안전하고 규정 준수하는 데이터 세트를 확보할 수 있는 새로운 경로를 열었다.

OORT DataHub는 사용자에게 매일 로그인, 작업 완료, 작업 검증 및 추천 프로그램 등 다양한 방법으로 포인트를 적립할 수 있는 기회를 제공하며, 사용자는 포인트를 축적하여 매월 추첨에 참여하고 달러와 동등한 USDT를 보상으로 받을 수 있다.

이 제품은 데이터 수집 과정에서 중개자를 효과적으로 제거하고, 더 안전하고 참여자가 통제하는 프로세스를 제공하여 AI에 대한 보다 윤리적인 접근 방식을 요구하는 증가하는 추세와 일치한다.

OORT DataHub를 기반으로 OORT는 OORT DataHub Mini App을 출시하였으며, 이 애플리케이션은 텔레그램의 미니 애플리케이션 플랫폼과 원활하게 통합되어 사용자가 데이터를 기여하고 탈중앙화 데이터 수집에 참여할 수 있도록 하여 OORT 생태계를 더욱 확장하고 사용자 참여도를 높일 예정이다. 이 통합은 수백만 사용자를 유치하고 플랫폼 발전을 촉진할 것으로 예상된다.

OORT DataHub는 OORT의 비전을 구현한 것으로, OORT의 비전은 모든 사람이 AI 발전에 참여하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이다. 지리적 위치, 경제적 상황 또는 기술적 배경에 관계없이 모두가 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이 OORT의 사명이다. OORT는 신뢰할 수 있고 안전하며 효율적인 탈중앙화 AI 솔루션을 제공하여 AI 기술의 글로벌 보급과 응용을 촉진하고, 데이터 프라이버시, 안전 및 윤리적 규정을 보장하는 것을 목표로 하고 있다.

탈중앙화 데이터 시장 모델을 통해 OORT는 데이터 독점을 타파하고 전 세계의 데이터 제공자가 자신의 데이터를 플랫폼에 업로드하여 거래하고 공유할 수 있도록 하였다. 개인 사용자든 기업 사용자든 가치 있는 데이터를 보유한 누구나 OORT 플랫폼에서 적절한 수익을 얻을 수 있어 데이터 가치의 공정한 분배를 실현하였다.

탈중앙화 아키텍처는 데이터가 단일 서버나 데이터 센터에 집중 저장되지 않고, 전 세계의 노드에 분산되어 저장되도록 한다. 각 노드는 데이터를 암호화 처리하며, 권한이 부여된 사용자만 데이터에 접근하고 사용할 수 있다. 또한 블록체인 기술의 불변성은 데이터의 완전성과 진실성을 보장하여 데이터 유출 및 변조 위험을 효과적으로 방지한다.

OORT의 탈중앙화 네트워크는 많은 노드로 구성되어 있어 단일 실패 지점 문제가 없다. 특정 노드가 공격을 받거나 고장 나더라도 다른 노드는 정상적으로 작동할 수 있어 전체 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장한다. 또한 탈중앙화 합의 메커니즘은 공격자가 시스템 데이터를 변조하거나 전체 네트워크를 제어하기 어렵게 하여 시스템의 보안을 높인다. 예를 들어, 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에 직면했을 때 OORT의 분산 아키텍처는 공격 트래픽을 분산시켜 시스템이 정상적으로 작동할 수 있도록 하여 사용자의 데이터와 서비스가 영향을 받지 않도록 한다.

한편, OORT는 혁신적인 데이터 수집 및 주석 방식을 제공하고, 엄격한 데이터 품질 관리 및 검증 메커니즘을 구축하며, 고급 AI 알고리즘을 통해 데이터를 스마트하게 관리하고 분석하여 데이터 수집, 제어 및 관리 문제를 해결하였다.

OORT는 데이터 보호 및 프라이버시 규정 준수를 매우 중요시하며, GDPR, HIPAA 등 전 세계의 데이터 보호 규정을 엄격히 준수하여 사용자 데이터가 합법적으로 처리되도록 보장하고 있다.

OORT의 기존 제품 라인과 제품 진행 상황을 정리하고 OORT의 미래 비전을 결합해 보면, OORT는 공정하고 투명하며 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하고 있음을 알 수 있다.