A16Z를 따라 '인공지능 두뇌'의 시대로 들어가 보세요.

저자: Chen Mo 출처: cmdefi 

"AI Brain" Times

저스틴 무어는 자신을 진정으로 이해하는 'AI 브레인'을 만들기 위해 6개월 동안 매일 ChatGPT와 소통하며 자신의 생각과 감정을 공유하는 실험을 진행했습니다. 그 결과 기대 이상의 AI가 탄생했으며, 그녀는 다음과 같은 시나리오를 예로 들었습니다.

1. 다른 사람과 의사소통: LLM(대규모 언어 모델링)을 사용하면 복잡한 아이디어를 보다 명확하게 전달하여 의사소통 능력을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

이것은 제가 직접 사용하고 있는 기능으로, 지금까지 제가 사용한 가장 강력한 AI 능력은 요약 및 의사소통 능력이므로 요약 능력이 부족한 경우, 특히 다른 사람에게 무언가 또는 프로젝트를 명확하게 전달해야 하는 경우 AI를 사용하여 요약 및 의사소통 방법을 학습하는 것은 정말 강력한 기능입니다.

2. 자기 이해: AI의 두뇌는 사용자를 '정신 분석'하여 강점과 약점을 이해하고 인지적 편견을 바로잡을 수 있도록 도와줍니다.

3. 앱과의 상호작용: AI 두뇌를 다른 앱에 도입하여 사용자의 스타일을 완전히 이해하는 글쓰기 도우미나 사용자에게 맞춤화된 업무 또는 소셜 도구와 같은 진정한 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

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실제로 AI를 많이 사용하신다면 이미 비슷한 경험을 해보셨을 겁니다. 적어도 미래에는 모든 사람이 자신에게 맞는 AI 두뇌를 갖게 될 것이라고 생각합니다.

자신만의 AI 두뇌를 구축하기 위한 핵심 요소는 무엇일까요?

1. 사용자 데이터의 무결성 및 품질

AI 두뇌가 사용자를 제대로 이해하려면 먼저 많은 양의 양질의 개인 데이터가 필요합니다. 여기에는 사용자의 과거 대화, 행동 기록, 감정적 성향, 선호도, 의사 결정 등이 포함됩니다. 데이터가 풍부하고 완전할수록 AI 두뇌는 사용자의 사고 패턴과 성격을 완벽하게 파악할 수 있습니다.

2. 데이터 개인정보 보호 및 보안

개인 데이터는 사용자의 습관, 성격 선호도, 심지어 약점까지 학습하기 때문에 개인정보 보호가 매우 중요합니다. '인공지능 두뇌'를 구축할 때 사용자는 데이터가 오용되거나 유출되지 않도록 자신의 데이터를 완벽하게 제어할 수 있어야 합니다. 결국, AI 두뇌는 다른 사람의 손에 들어가지 않도록 하는 것이 가장 좋습니다.

3. 투명한 모델 학습 및 데이터 사용 메커니즘

투명성은 자신을 진정으로 이해하는 AI 두뇌의 핵심입니다. 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 사용되고 AI 모델이 어떻게 학습되는지 알아야 하며, 이는 보안의 한 형태로도 해석할 수 있습니다.

솔루션: 탈중앙화된 아키텍처와 데이터 소유권?

위의 세 가지를 기반으로 하는 저스틴의 철학에 따르면, AI 두뇌는 완전히 사용자의 손에 달려 있어야 하며, 빅테크 기업의 데이터 독점과 착취를 피할 수 있어야 합니다.

따라서 탈중앙화된 아키텍처는 사용자가 데이터와 AI 모델의 실질적인 소유자가 되어 데이터와 AI 모델의 수명 주기 동안 자신의 기여에 대한 통제권과 관련성을 유지할 수 있도록 하는 게이트웨이가 될 수 있습니다.

Vana DataDAO 솔루션

이 솔루션의 핵심 아이디어인 사용자에게 데이터에 대한 완전한 주권을 부여하는 것은 본질적으로 "AI 두뇌" 아이디어와 동일합니다. 기본적으로 "AI 두뇌"와 동일한 아이디어입니다.

Vana는 '관리되지 않는 데이터'라는 개념을 도입하여 사용자가 승인한 작업에만 데이터를 사용하도록 보장합니다. 사용자는 항상 자신의 데이터를 제어할 수 있으며 플랫폼이나 제3자가 데이터를 호스팅하지 않습니다.

이것은 데이터가 서버에 제공되기 전에 암호화함으로써 이루어집니다. 각 사용자는 서버의 공개 키로 자신의 데이터를 암호화하여 데이터가 공동 서버로 전송되거나 AI 학습에 사용될 때에도 데이터 자체는 기밀로 유지되며 암호 해독 키를 가진 참여자만 암호를 해독하고 액세스할 수 있도록 보장합니다.

이는 사용자 데이터 주권과 프라이버시 문제를 해결할 뿐만 아니라 사용자가 실제 데이터를 걱정 없이 제공할 수 있도록 프라이버시가 보장되어 데이터 품질에 대한 토대를 마련한다는 점에서도 중요하며, Vana 블록체인의 기여 증명( ) 메커니즘은 이미 뿌리 깊은 크립토의 토큰 인센티브 모델에 추가되어 사용자가 고품질 데이터를 제공하도록 동기를 부여할 수 있습니다.

요약하자면, 바나 데이터다오는 데이터 주권 문제를 주로 해결하며, 데이터 프라이버시 및 보안도 포함합니다. 사실 AI 비서를 훈련시키는 것은 어렵지 않으며 언어 모델 학습을위한 많은 API가 이러한 환경을 제공 할 수 있지만 앞으로 우리의 요구는 "비서"로만 충족 될까요? AI는 판도라의 상자와 같으며, 강력한 마법의 방출을 연 후에는 사람들이 거부하기가 점점 더 어려워 질 수 있습니다. 인간의 욕구가 인공지능 두뇌, 인공지능 슈퍼 두뇌 수준으로 높아진다면 데이터 주권 문제는 피할 수 없을 것입니다.