델파이 디지털 유나이티드: 암호화폐와 AI의 결합이 불가피한 이유

글: 토미 델파이 디지털 공동창업자, 출처: 작성자 트위터 @Shaughnessy119, 편집: 톰 덩, 골든 파이낸스

Midjourney와 이후 ChatGPT를 처음 사용해 보았을 때, 그 강력한 기능에 처음에는 두려움이 앞섰습니다. 그 기능을 완전히 이해하지 못했기 때문에 약간의 실존적 위기가 찾아왔습니다. 현재의 인공신경망은 문장을 다듬는 데만 능숙할 뿐, 완전히 발달한 AGI에 가까워질수록 우리의 생각에 깊은 영향을 미칠 수 있다는 사실을 깨달았기 때문입니다.

미디어에서 묘사하는 AGI는 보통 강력한 앱이나 아이로봇으로 여겨져 그 진정한 영향력을 과소평가합니다. AGI는 우리가 인지하지 못하는 사이에 우리 삶의 모든 측면에 스며들 것입니다. 한 가족의 AI 보험 앱이 진화하여 사회적 계층과 진정한 사랑의 위험도 분석을 기반으로 딸의 연애 선택권을 제한하는 미래의 비전인 AI2041을 상상해 보세요. 이는 AI가 얼마나 심오하고 영향력 있는 기술이 될지 보여줍니다.

모든 공상과학 영화가 비관적인 감정으로 가득 찬 AI의 미래를 묘사하는 이유는 그러한 플롯이 더 많이 팔리고 현실적인 결말이기 때문입니다. OpenAI 보드가 아무리 도덕적이고 윤리적이라고 생각하더라도, 인간 존재의 특성상 이러한 기본 모델 위에 구축된 모든 애플리케이션과 사용 사례에 부정적인 영향을 미치는 것을 허용할 수 없는 편견이 존재합니다. 여러분이 ChatGPT와 즐겁게 상호작용할 수 있지만, 만약 여러분이 법정에 있는데 AI 배심원이 얼굴 인식을 통해 피부색이나 이름 철자를 보고 당신을 감옥에 보내는 데 걸리는 시간을 두 배로 늘린다면 어떤 기분이 들까요? 그 의미는 충격적입니다.

중앙화된 AI는 피할 수 없습니다. 구글이 사용자의 g드라이브, g독스, g메일에 대한 액세스 권한을 요청하면 개인화된 AI가 독자적인 삶을 살게 됩니다. 애플은 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처져 있고 보안 브랜드를 활용할 수 있는 제품이 필요하기 때문에 기기당 하나씩의 개인화된 AI를 도입할 것으로 예상합니다. OpenAI가 이 모델을 미세 조정하여 그 위에 구축된 수백만 개의 맞춤형 ChatGPT에 영향을 미치고 사회에 파급 효과를 가져온다면 안심할 수 있을까요?

대안이 필요합니다. 암호화폐는 AI를 뒷받침하는 투명한 글로벌 인간 협력이 전 세계적으로 좋은 영향을 미칠 수 있기 때문에 AI에 가장 적합합니다. 크라우드 펀딩(현금 또는 GPU를 통한)을 통해 누구나 편향성이나 문제점을 실시간으로 검증할 수 있는 오픈소스 모델을 만들고 미세 조정하는 것은 가속화하는 AI 세계에서 가장 안전한 길입니다.

모든 사람이 오픈 소스 모델을 다운로드하여 개인화하든, 프로젝트와 기업이 특정 사용 사례를 위한 자체 모델 세트를 구축하든, 수십억 개의 AI 모델이 있는 세상으로 향하고 있다고 생각합니다(Uniswap LP 오퍼링, 거래소 위험 분석, 델파이 인공지능) 애널리스트).

암호화폐와 AI는 감사 가능성, 커뮤니티 소유권, 커뮤니티 지향성이라는 우리 세대의 가장 강력한 기술의 초석과 완벽하게 맞아떨어집니다. 모든 사람의 GPU를 사용하여 모델을 훈련하고 모델에 대한 소유권을 갖는 것, 디파이와 스마트 콘트랙트가 사용 사례에서 AI를 활용하여 기능을 확장하는 것, (바드처럼 전 세계에 일반화해야 하는 AI와 달리) 나만을 위한 맞춤형 AI 등, 이 조합은 합리적입니다.

탈중앙화 AI는 우리 세대의 가장 강력한 기술의 내부 작동과 소유권을 투명하게 공유할 것입니다. 중앙화된 AI는 이러한 핵심 가치를 제공할 수 없습니다.

결국 AGI는 실제 은행 지점이나 인간 본성의 변덕보다는 코드와 수학을 신뢰하기 때문에 암호화폐를 사용하게 될 것입니다. 미래의 진화형 인공지능은 암호화폐를 사용할 것이며, 우리도 암호화폐를 사용해야 합니다.

암호화폐와 AI의 테마 및 아이디어

사이퍼펑크 AI의 가치:

이더리크 부테린이 설명한 이더리움의 핵심 사이퍼펑크 가치를 AI에 적용하면 다음과 같이 요약할 수 있습니다. 탈플랫폼화 금지, 개방적인 글로벌 참여, 검열에 대한 저항, 중립성, 협업 등입니다. 중앙집중적인 웹2.0의 모습으로 AI를 재구축한다는 생각은 우스꽝스럽습니다.

AGI와 비인가 화폐비인가 화폐

AGI의 유토피아 또는 반유토피아는 그러한 아이디어와 비인가 화폐의 상호작용을 촉진합니다. 아이디어를 실현하기 위해. 미래의 AGI는 체이스 당좌 예금 계좌를 보유하지 않을 것입니다. 암호화폐를 사용하여 연방준비제도이사회나 OpenAI 이사회가 통제하지 않는 탈중앙화된 AI와 암호화폐를 구축할 것입니다.

디핀과 AI는 분명한 사용 사례

지난 10년 동안 저희는 하이퍼스케일 데이터 센터의 성능과 효율성을 개선하는 방법에 초점을 맞춰 연구해왔습니다. 향후 10년간은 AI 모델의 훈련과 추론을 위해 잠재적인 GPU와 사용자 하드웨어를 대규모로 활용하는 기술이 발전할 것으로 예상합니다. 엔비디아가 공급할 수 있는 H100의 수요는 분명히 제한되어 있으며, 기술 기업들은 가용 제품을 보유하고 있습니다. 대규모 트레이닝 및 추론에 Mac Pro GPU 및 기타 하드웨어를 사용할 수 있도록 하는 것은 분명한 사용 사례입니다. 대표적인 예로는 @ionet_official, @akashnet_, @gensynai 등이 있습니다. Nvidia가 H100을 판매하는 대신 자체적으로 가장 큰 클러스터를 구축하는 방향으로 나아갈 수도 있습니다.

새로운 모델 개발 장려

애플리케이션 수준의 창의성을 구축하려면 완전히 새로운 모델을 개발하는 것 자체에 인센티브를 제공해야 합니다. 여기에는 훈련 자금, 특정 훈련 데이터 크라우드소싱, 추론 모델 호스팅에 대한 인센티브 등이 포함됩니다. 대규모 언어 모델은 AI 모델의 한 유형일 뿐이며, 그 외에도 수십 가지의 주요 모델(Bard, ChatGPT, Claude 등)이 있습니다. 전 세계 사용자는 자신의 GPU, 자금 또는 데이터를 제공하여 대규모로 모델을 훈련하고 미세 조정할 수 있으며, 최종 모델의 일부를 소유할 수 있습니다.

AI로 더 스마트한 앱과 스마트 컨트랙트

저지받지 않는 탈중앙화된 AI는 더 나은 앱을 제공할 것입니다. AI 모델을 참조하는 스마트 콘트랙트는 애플리케이션의 설계 공간을 확장하고 로직과 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 유니스왑 유동성 프로비저닝이 대규모 오프체인 모델의 영향을 받아 모델이 변조되지 않도록 ZK를 사용한다고 상상해 보십시오. 예를 들어, @inference_labs@gizatechxyz와 @ModulusLabs가 있으며, 값비싼 수동 검토를 위해 6개월을 기다리지 않고 실시간으로 암호화폐 코드를 검토하고 이를 통해 학습할 수 있는 프레데터 모델을 제공하는 @testmachine_ai를 살펴보세요. 또는 대체 불가능한 토큰에 대한 정확한 가격을 제공하는 대규모 머신러닝 모델인 @UpshotHQ를 확인해 보세요.

암호화폐를 사용하기 쉽게 만드는 인공지능

미래에는 대부분의 암호화폐 사용자들이 암호화폐에 관한 수많은 약어와 어휘를 일일이 살펴볼 필요가 없을 것입니다. 거래의 모든 복잡한 단계를 처리하는 솔버 네트워크인 로우레벨 머신러닝(LLM)에 자신의 의도를 입력하기만 하면 됩니다. 이 LLM은 여러분의 삶을 학습하고, 개인화하며, 단순화할 것입니다. 자산을 수동으로 연결해야 하는 사람은 극소수이며, 솔버는 여기서 수수료를 받습니다.

최고의 모델 의사결정자가 승리한다

저는 모든 사람이 자신의 개인 모델을 갖든, 모든 프로젝트와 회사가 자신의 모델을 갖든, 수백만 개의 AI 모델이 있는 세상으로 나아가고 있다고 믿습니다. 이미 허깅 페이스에는 49만 개가 넘는 오픈 소스 모델이 있고, 오픈AI 앱스토어에는 300만 개의 맞춤형 ChatGPT가 있습니다. 암호화폐 서비스 사용자들 사이에서 성숙한 AI 서비스가 주류가 되면 각 상황에 따라 어떤 모델을 사용할지 효율적으로 프로토콜을 선택할 수 있는 것이 중요해질 것이라고 생각합니다.

오늘 @NousResearch는 오픈소스 모델을 평가하고 그 평가의 로직을 사용하여 올바른 모델에 다음 요청을 전달하는 새로운 비텐서 서브넷에 대한 계획을 발표했습니다.

도덕적, 윤리적, 법적 문제로 인한 중앙화된 AI의 한계

중앙화된 플레이어들은 도덕적, 윤리적 문제로 인해 끊임없이 소송에 직면하고 있으며, 그 결과 모델을 방해하는 일이 발생하고 있습니다. 뉴욕타임스가 @OpenAI를 상대로 소송을 제기한 것과는 반대로, 탈중앙화된 로우레벨 머신러닝(LLM)이 계약을 통해 사람들에게 데이터 사용료를 지불한다고 상상해 보세요. 이는 직접 게시할 수 있는 중앙 집중식 시스템(예: @bittensor_)에 비해 중앙 집중화가 제한적입니다. 중앙화된 플레이어는 더 똑똑한 AI를 출시하는 데 있어 IP 관련 소송과 도덕적, 윤리적 문제로 어려움을 겪는 반면, 암호 화폐 네트워크는 관료주의 없이도 쉽게 시작하고 배포할 수 있으며 쉽게 승리할 수 있습니다.

투명성을 제공하는 탈중앙화 AI

사람들은 투명한 훈련("우리는 당신이 말한 대로 이 모델을 만들었습니다.")과 추론("우리는 당신이 말한 대로 이 모델을 만들었습니다.")을 기대할 것입니다. "내 요청이 틀리지 않았어요"). 중앙집중식 AI는 이러한 핵심 가치를 제공할 수 없습니다. 암호화폐와 마찬가지로 일반인이 모델을 감사하기는 어렵지만, 모델을 감사할 수 있는 사람이나 AI와 계약을 맺을 수 있다는 아이디어입니다.

미래에 대한 실시간 인사이트

사람들은 AI의 미래를 OpenAI가 공유하고자 할 때만 업데이트되는 것이 아니라 실시간으로 알고 싶어 한다고 생각합니다. 이는 투명하고 탈중앙화된 시스템을 통해서만 가능합니다. 인공지능이 언제 발견되는지 정말 알고 싶으신가요?

암호화폐와 AI 시각화

암호화폐 프로젝트가 활용하고 있는 AI 모델의 이면에서 일어나는 일들을 시각화할 수 있는 플랫폼이 더 많이 필요합니다. 텍스트 생성에 비텐서의 서브넷 1을 사용할 때, 단순히 바드나 ChatGPT를 통해 프롬프트를 실행하는 것이 아니라고 어떻게 확신할 수 있을까요? 이것이 나쁘다는 말은 아니지만 답을 모르겠습니다.

AI 세계에서의 토큰 인센티브

AI 프로젝트의 소유권과 조정을 유도하기 위해 토큰을 사용하는 것을 보는 것은 흥미로울 것입니다. 현재 토큰은 공급 측면의 사용자(및 투기꾼)를 끌어들이지만, OpenAI와 같은 중앙화된 회사를 사용하는 개발자는 수요 측면을 잠그고 많은 사용자에게 다가갈 수 있습니다. 암호화폐 프로젝트가 공급 측면의 토큰 인센티브를 넘어 수요 측면을 효과적으로 유도할 수 있을지 지켜보는 것은 흥미로운 일이 될 것입니다.

실제 AI 인재 유치

암호화폐와 AI 프로젝트는 웹2.0에서 실제 AI 인재를 유치해야 합니다. 웹2.0 개발자들의 암호화폐에 대한 인식이 평균적이라는 점을 고려할 때, 이는 장애물입니다. 웹2.0에서 실제 AI 인재를 유치할 수 있는 프로젝트는 상당한 이점을 가질 것입니다. 기본적인 AI 모델을 구축하는 방법을 배우는 것보다 암호화폐에 대해 배우는 것이 더 쉽다고 생각합니다.

델파이 벤처스 암호화폐와 AI 포트폴리오 기업

델파이는 암호화폐와 AI의 결합에 매우 적극적으로 참여해 왔습니다. 이 분야의 선도적인 프로젝트를 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.

- @ionet_official: 대규모 이기종 하드웨어를 위한 GPU 클러스터링.

- @inference_labs: 디파이와 스마트 컨트랙트가 ZK를 통해 오프체인 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다.

- @0G_Labs @mheinrich: 온체인 AI를 위한 데이터 가용성.

- @UpshotHQ: 차세대 탈중앙화 앱을 위한 AI 네트워크.

- @testmachine_ai: 스마트 컨트랙트 감사를 위한 AI 기반 독점 알고리즘

- @taofuxyz: 비텐서 등을 위한 유동성 서약 토큰.

- @altstatemachine: 소유, 훈련, 거래할 수 있는 고유한 메타버스 AI

- @GeppettoAi: AI 게임 및 비디오 제작.

- @StabilityAI: AI를 위한 오픈 소스 도구, @seedclubvc(h/t Nima and Anthony)를 통해 제공됩니다.

- @MythosVentures: 선도적인 초기 단계 AI 벤처 캐피털 펀드.

- @mypeachai: NSFW 동반자(엔젤).