간략한 요약:
인공지능은 암호화폐를 주류 시장으로 끌어들일 것입니다. 암호화폐는 AI 에이전트로 가득 찬 세상에 이상적으로 적합합니다. 현재 AI 에이전트와 관련된 많은 암호화폐 스타트업이 DeFi, 인프라 및 소비자 애플리케이션 시나리오에서 등장하고 있습니다. 미래는 다중 에이전트가 될 가능성이 높으므로 이에 대비하세요. 비금융 AI 에이전트조차도 두 가지 이유로 암호화폐를 사용합니다.
(1) 결제와 지갑 생성이 더욱 편리해지고,
(2) 에이전트 간의 통신을 촉진하기 위한 개방형 표준을 기반으로 하는 구성 가능한 레이어입니다.
현재 AIAgent는 아직 "시연" 단계에 있습니다. 효과는 훌륭하지만 아직 실제 응용 프로그램으로 널리 확장할 준비가 되어 있지 않습니다. 환각 문제와 극단적인 경우를 다루는 것은 여전히 어려운 일이지만 기술은 빠르게 발전하고 있습니다.
최근 나는 다음과 같은 새로운 결론에 도달했다.
인공지능은 암호화폐를 주류 애플리케이션 시나리오로 끌어들이는 핵심 촉매제가 될 것입니다. 암호화폐는 오랫동안 기술계에서 '대체 중개자' 역할을 해왔지만 이번에는 진정한 핵심 기술로 자리매김하려고 합니다.
레이어 1, 레이어 2, DeFi, NFT 등을 포함하여 지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 기반은 실제로 AI 에이전트가 지배하는 세계의 기반을 마련했지만 당시 개발자들은 이를 깨닫지 못했을 수도 있습니다. .
현재 많은 암호화폐 프로젝트는 수요가 부족한 것으로 보이지만 AI 에이전트가 대량 등장하면 이러한 인프라와 암호화 기반 도구가 빠르게 활용될 것입니다.
AI를 위한 새로운 기술 개발 스택(모델 및 애플리케이션)은 기존 소프트웨어 스택과 완전히 다르며 실시간으로 진화하고 있습니다. 이 초기 단계에서 암호화폐는 특히 결제와 같은 분야에서 핵심 기술 스택의 중요한 부분이 될 수 있는 기회를 갖습니다.
4년 전(GPT 이전)에는 누구도 이것을 예측할 수 없었습니다. 그러나 이제는 미래가 어디로 향할지가 더욱 분명해졌습니다.
다음으로 그 이유를 설명하겠습니다.
AI 에이전트의 현재 상태와 그 안에서 암호화폐의 역할, 에이전트화된 세계의 미래에 대한 나의 생각, 현재 내가 관심을 두고 있는 팀에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.
1. AI 에이전트란?
"...나를 숭배하세요." 사랑스러운 AI 요원 루나가 당신의 귀에 속삭입니다.
그녀는 TikTok에서 540,000명의 팔로워를 위해 연중무휴 24시간 라이브 스트리밍을 하며 지치지 않습니다.
이것은 기술 세계의 오래된 속담을 생각나게 합니다. 세상을 바꾸는 많은 중요한 기술 혁신은 처음에는 장난감처럼 보입니다.
최근 몇 주 동안 AI 에이전트가 불러일으킨 관심을 통해 이 기술에 대한 대중의 잠재적 수요와 관심이 얼마나 큰지 깨닫게 되었습니다.
AI 에이전트는 공상 과학의 꿈을 추구하고 더 나은 미래에 대한 집단적 기대를 전달하면서 인간 기술 진보의 강력한 상징이 되었습니다.
여러 면에서 AI 에이전트는 1990년대의 인터넷과 같습니다. 여전히 회의적인 사람들이 많이 있지만, 머지않아 개인과 기업 모두가 자신만의 AI 에이전트를 갖게 될 것입니다.
기본 사항부터 시작해 보겠습니다. AI 에이전트란 무엇입니까? 정의는 많지만 보편적으로 인정되는 표준은 없습니다.
제 생각에는 AI 에이전트는 독립적으로 계획하고, 결정하고, 작업을 실행할 수 있고, 직접적인 인간 개입 없이 설정된 목표를 향해 이동할 수 있는 코드 조각입니다.
그렇다면 AI Agent는 과거의 '로봇'과 어떻게 다른가요? 나는 세 가지 주요 차이점이 있다고 생각합니다.
1) 추론 및 자기 성찰: 상담원은 자신의 결과를 검토하고, 실수로부터 배우고, 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.
2) 실행 기능: 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 애플리케이션 및 API와 상호 작용하여 온체인 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.
3) 기획력: 목표 달성을 위해 복잡한 다단계 업무를 계획하고 실행할 수 있습니다.
이러한 기능은 인류 역사상 이전에 한 번도 접한 적이 없는 새로운 종류의 에이전트 기능인 LLM(대형 언어 모델)을 사용한 추론 및 계획의 급속한 발전 덕분에 지난 1년 정도에야 가능해졌습니다.
현재 대부분의 사람들이 GPT-4와 같은 LLM을 사용하는 방식은 간단합니다. 질문을 하면 AI가 즉시 답변을 제공합니다. 심리학자 Daniel Kahneman은 이를 빠르고 직관적이며 자동적인 "시스템 1" 사고라고 부릅니다.
진정한 도약은 심층적인 추론과 분석을 수행하고 '시스템 2' 사고 단계에 진입할 수 있는 AI 에이전트에서 비롯됩니다. 이러한 에이전트는 단순히 명령을 실행하는 것 이상의 작업을 수행합니다. 즉, 사람의 지속적인 감독 없이 독립적으로 문제를 해결하고 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
이것을 상상해 보세요:
귀하는 AI 에이전트(Coinbase의 AI 지갑이 내장되어 있을 수 있음)에게 수익성 있는 전자 상거래 업무 시작하도록 지시합니다. 틈새 시장을 찾고, 공급업체와 협상하고, 생산자 직송 프로세스를 설정하고, 웹사이트를 구축하고, 광고를 최적화하고, 앉아서 커피를 마시고 수입이 늘어나는 것을 지켜보기만 하면 됩니다.
까다로운 고객을 상대하고 싶지 않으신가요? 문제 없습니다. 귀하의 에이전트가 고객 지원을 처리하고, 맞춤형 추천을 제공하며, 심지어 귀하를 위해 추가 판매도 해드립니다.
머지않아 AI 에이전트의 수가 인간 인구를 초과하게 될 것입니다. 조금 무서운 것 같지 않나요?
2. 미래는 다중 에이전트 시대가 될 것이다
나는 AI의 미래가 하나의 거대하고 전능한 에이전트에 의해 지배되지 않을 것이라고 확신합니다.
대신, 우리는 각각의 전문가가 특정 작업에 맞게 조정된 다중 에이전트의 미래를 향해 나아갈 것입니다. 이 접근 방식을 통해 제품군 AI의 적용을 보다 효율적으로 확장할 수 있습니다.
이러한 전문 에이전트는 협력하여 보다 복잡한 문제를 해결하고 규모의 경제를 실현할 것입니다.
인공 초지능(ASI)은 신과 같은 단일한 실체로 등장하지 않을 수도 있습니다.
아마도 이는 데이터 센터 전체에 분산되고 시장을 통해 상호 연결된 탈중앙화 다중 에이전트 시스템의 형태를 취할 것입니다.
생각해 보십시오. 이러한 대규모 범용 AI 모델은 모든 작업을 수행하려고 합니다. 이는 대량 리소스를 소비할 뿐만 아니라 값비싼 하드웨어 지원도 필요하므로 일상적인 사용에는 실용적이지 않습니다.
반면, 특수 에이전트는 작고 정밀하게 조정된 모델을 기반으로 하며 더 많은 장치에서 효율적으로 실행될 수 있으며 제품군을 더 빠르게 확장할 수 있습니다.
@autonolas의 예측 시장 에이전트를 예로 들어 보겠습니다. 한 에이전트는 예측 시장 프로토콜과의 상호 작용을 담당하고 다른 에이전트는 관련 정보를 검색하고 결과에 대한 확률을 생성하는 역할을 담당합니다. 전체 시스템을 조정하고 모든 부분이 원활하게 작동하도록 보장하는 에이전트도 있습니다.
3. 비금융 AI 에이전트도 암호화폐를 사용할 것이다
생각해 보면 암호화 AI 에이전트를 크게 두 가지 범주로 나눕니다.
1) 온체인 금융 AI 에이전트
이러한 AI 에이전트는 온체인 정량 거래, MEV 클레임, 예측 시장, 수확량 최적화 등 금융 전략을 자율적으로 실행하고 실행할 수 있습니다. 그들은 실시간으로 온 온체인 데이터를 모니터링하고 목표를 최적화하기 위해 미리 결정된 전략 세트에 따라 조치를 취합니다(예: 수익 극대화).
나는 이것이 추론과 계획 능력으로 인해 현재의 봇보다 더 복잡한 DeFi의 차세대 진화가 될 것이라고 생각합니다.
2) 비금융 AI 에이전트
우리는 수직 분야, 확장 키트, 소비자 대면 시나리오 등 다양한 애플리케이션 시나리오에서 AI 에이전트의 폭발적인 성장을 목격하고 있습니다. Felicis의 차트는 기업가가 거의 모든 산업에 AI 에이전트를 도입하는 방법을 보여줍니다.
이러한 AI 에이전트가 어떤 형태로든 블록체인 인프라를 사용할 수 있는 세 가지 이유를 생각해 볼 수 있습니다.
1) 결제
단기적으로 은행은 AI 에이전트를 위해 은행 계좌를 개설하거나 신용 카드를 발급하지 않을 것입니다. KYC(고객 파악) 요구 사항으로 인해 이는 거의 불가능하며 규제 변경에는 시간이 걸립니다.
AI 에이전트의 수가 인간의 수를 훨씬 초과하고 각 인간이 여러 다른 에이전트를 제어할 수 있기 때문에 이 문제는 더욱 복잡해집니다. 그리고 각 에이전트에 대해 새로운 암호화폐 지갑을 생성하는 것은 매우 간단합니다.
소액 결제: Stripe과 같은 기존 결제 시스템은 고정 수수료가 있으므로 소액 결제 처리에 적합하지 않습니다. 게다가 지불 거절은 크고 빈번한 거래에 마찰을 가하는 주요 문제점입니다. 암호화폐는 낮은 수수료, 즉시 결제, 지불 거절 리스크 없음을 통해 이러한 문제를 해결하므로 에이전트 간 상호 작용 및 "요청당 지불" 모델에 이상적입니다. 블록체인은 즉각적인 공유 상태를 특징으로 하는 반면, 은행의 원장 시스템은 지연으로 인해 어려움을 겪습니다.
Coinbase의 @yugacohler는 결제 시나리오를 매우 간결하고 명확하게 설명했습니다.
2) 에이전트 간 상호작용을 위한 신뢰할 수 있는 계층
다중 에이전트 에코시스템에서 전문 에이전트가 효과적으로 상호 작용하려면 표준화된 프로토콜이 필요합니다. 구성성: 블록체인의 개방형 표준과 상호 운용성은 에이전트 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다. 온체인 서비스의 코드와 데이터는 개방적이고 통합되어 있으므로 에이전트는 API를 사용하지 않고도 이해하고 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 각 에이전트가 서로 다른 작업에 집중하는 탈중앙화 서비스 네트워크를 형성할 수 있습니다. 이들은 함께 중앙 통제 없이 작동하는 연결된 AI 경제를 형성합니다.
수백만 명의 에이전트가 있는 세상에서 어느 에이전트를 신뢰할지 어떻게 결정합니까? 암호화 기술은 탈중앙화 평판 시스템을 구현하여 AI 에이전트가 온체인 거래 내역 및 행동을 기반으로 신뢰를 구축하고 유지할 수 있도록 합니다.
3) AI 에이전트의 규제자로서 - 자연 결정론
환각의 존재로 인해 AI 에이전트는 작업 중에 통제력을 상실할 수 있습니다. 암호화 결정론적 프로토콜은 에이전트가 사전 정의된 매개변수 내에서 실행되도록 보장하는 안정적인 프레임 제공하여 예상치 못한 동작의 리스크 줄입니다.
감사 및 투명성: 블록체인은 AI 에이전트가 수행한 모든 거래를 독립적으로 검증할 수 있도록 보장하여 추가 보안 및 책임 계층을 제공하며 특히 자금과 관련된 경우 중요합니다.
또 다른 보완적인 관점은 AI 에이전트가 사용자가 블록체인과 상호 작용하는 방식을 완전히 바꿔 Web3를 더욱 사용자 친화적으로 만들 수 있다는 것입니다.
AI 에이전트는 복잡한 프로세스를 자동화하고 자연어로 상호 작용을 활성화함으로써 전체 암호화폐 경험을 간소화하고 암호화폐 채택을 가속화할 수 있습니다.
4. 큰 도전, 더 큰 솔루션
물론 아직은 초기 단계입니다. 오늘날 AI 에이전트는 잠재력이 가득하지만 여전히 조금은 거친 인턴과 같습니다.
1) 환각 문제
LLM(대형 언어 모델)은 환각을 일으키는 경향이 있습니다. 작은 실수라도 연속 작업에서는 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.
단계당 10% 실패율은 별 것 아닌 것처럼 보일 수 있지만, 10단계가 있다면 이는 65% 실패 확률(1 – 0.9^10)을 의미합니다. 그리고 AI 에이전트는 API와 상호 작용하거나 블록체인 트랜잭션을 실행할 때 완벽한 구문에 의존하는 경우가 많기 때문에 작은 오류라도 전체 프로세스가 중단될 수 있습니다.
RAG(검색 증강 생성)와 같은 환상 문제를 줄이는 방법이 있습니다. 이를 통해 LLM이 응답을 생성할 때 지식 기반과 비교할 수 있습니다. 그러나 우리는 아직 완벽함과는 거리가 멀다.
2) 실증에서 현실로
현실은 대부분의 AI 에이전트가 여전히 멋진 데모에 불과하다는 것입니다.
제 말은 모든 것이 제대로 되었을 때 상담원이 무엇을 할 수 있는지 보여주는 비디오를 만드는 것은 쉽다는 것입니다. 이는 거의 마법과도 같습니다. 그러나 창립자들의 실제 과제는 화려한 데모에서 실제 응용 프로그램에 대한 자율 에이전트 확장 제품군으로의 전환이 간단하지 않다는 것입니다.
문제는 현실 세계가 복잡하고 가장 똑똑한 AI도 넘어뜨릴 수 있는 극단적인 사례로 가득 차 있다는 것입니다.
성배의 목표는 99.x%의 정확도를 달성하는 것이지만, 거기에 도달하려면 끈기와 대량 테스트 중심 개발이 필요합니다. 이것이 바로 평가(evals)가 중요한 이유입니다. 에이전트 오류의 패턴을 확인하기 시작하면 코드나 힌트를 조정하여 특정 사용 사례에 대한 정확성을 점차 향상시킬 수 있습니다.
3) 블록체인 문제
다음은 블록체인 문제이다. AI 에이전트는 확장성 문제, 도구 제한, 에이전트 간 표준화된 통신 부족 등 큰 문제에 직면해 있습니다. 이더 및 Solana와 같은 주요 레이어 1 블록체인은 실시간 다중 에이전트 상호 작용을 위해 설계되지 않았습니다. 이는 탈중앙화 AI의 미래를 지원하기 위해 새로운 인프라를 처음부터 구축해야 함을 의미합니다.
모든 콘텐츠가 연결에 적합한 것은 아닙니다. 실제로 대량 계산을 수행하거나 외부 시스템과 상호 작용할 때 블록체인의 비용 및 성능 제한으로 인해 오프체인으로 전환하는 것이 더 현명한 선택인 경우가 많습니다.
마법은 핵심 영역에서는 온체인, 필요할 때는 오프체인이라는 두 세계의 장점을 모두 활용하는 하이브리드 모델을 채택하는 데 있습니다. 핵심은 효율성을 극대화하기 위해 어떤 요소를 탈중앙화 하고 어떤 요소를 중앙 집중화해야 하는지 파악하는 것입니다.
5. 암호화된 AI Agent 스타트업
우리는 AI 에이전트 공간에서 구축되고 있는 암호화폐 AI 스타트업을 추적해 왔으며 그 중 상당수가 있습니다. 더 자세한 내용을 보려면 이미지를 확대하세요. 이는 전체 목록은 아니지만 업계에 대한 좋은 정보를 제공합니다.
개인적으로 관심을 끌었던 AI 에이전트 스타트업을 소개합니다. 이는 제가 언급되지 않은 프로젝트에 대해 하락 관점 입장을 갖고 있다는 의미는 아니지만, 현재 이 프로젝트가 추가 조사가 필요할 만큼 충분히 흥미롭다는 의미입니다.
1) DeFi/ 온체인 프록시
현재 온체인 AI 에이전트의 가장 자연스러운 출발점은 거래 로봇, 소득 최적화 장치, 자동화된 헤지 펀드, 자체 밈코인을 출시하는 AI 에이전트 등 DeFi 분야입니다. DeFi가 여전히 온체인 거래 가치의 대부분을 차지하고 있다는 점을 고려하면 이러한 방향은 타당합니다.
AI 에이전트가 제공하는 주요 차별화 요소는 개인화입니다.
전통 재무부를 예로 들어보겠습니다. 귀하는 다른 익명의 사용자와 함께 금고에 자금을 입금하고, 금고는 거래 알고리즘을 사용하여 천재적인 천재에 의해 관리됩니다. 그러나 이 접근 방식은 틀에 박힌 것입니다. AI Agent를 사용하는 경우 귀하는 개인 고객입니다. 에이전트는 귀하의 자산, 리스크 허용 범위를 학습하고 귀하에게 맞는 전략을 맞춤화합니다.
@Spectral_Labs — 코딩이 필요 없이 자연어를 사용하여 자율적인 온체인 에이전트와 스마트 계약을 생성하고 실행합니다. TokenSPEC의 현재 시총 는 미화 1억 3천만 달러이고, FDV는 미화 10억 달러입니다.
@Almanak__ — 금융 전략 최적화 및 배포를 위한 에이전트 중심 플랫폼인 DeFi 에이전트를 위한 정량적 거래 기술 스택을 구축합니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기술을 사용하여 시장 행동을 분석하고 거래 전략을 최적화합니다.
@AIFiAlliance — DeFi와 AI의 교차점을 전담하는 11개 팀의 협업입니다. 저는 이러한 제휴가 신흥 산업에 대한 표준을 설정하고 정의하기 시작하는 방법이기 때문에 매우 관심이 있습니다.
2) 인프라
점점 더 많은 암호화폐 AI 팀이 오프체인과 온체인 환경 간의 격차를 해소하고 탈중앙화 다중 에이전트 상호 작용을 지원하는 프레임 개발하고 있습니다.
@AIWayfinder — 온체인 에이전트가 블록체인을 탐색하여 작업을 수행하는 데 도움이 되는 "Google 지도"를 제공합니다. Parallel 팀에서 개발했습니다. 사용자는 PRIMEToken을 스테이킹 PROMPT(미래 Wayfinder의 토큰)를 얻을 수 있습니다. 현재 비공개 알파 테스트 중입니다.
@TheoriqAI — 이는 리스크 투자자들 사이에서 가장 낙관적인 에이전트 인프라 프로젝트로, AI 에이전트 집단의 조정을 촉진합니다. 이를 통해 사용자는 AI 에이전트 시장을 통해 수익을 구축, 배포 및 얻을 수 있습니다.
@autonolas — 오픈 소스 프레임 와 토큰 경제 설계를 사용하여 다중 에이전트 경제를 구축하세요. 우리는 최근 OLAS에 대한 심층 분석을 작성했습니다.
3) 소비자 중심의 AI 에이전트
이 카테고리는 가장 빠르게 성장할 가능성이 높습니다. 소비자 대상 및 엔터테인먼트 중심 제품은 일반적으로 더 수용 가능하며 상담원이 불규칙하게 행동할 경우 리스크 적습니다. 사실, Truth Terminal에서 본 것처럼 약간의 "환상"이 흥미를 더할 수도 있습니다.
@virtuals_io — Pump.fun과 유사한 게임에 초점을 맞춘 AI 에이전트 플랫폼입니다. 2주 만에 출시를 서두르는 스타트업 플랫폼 팀과 달리 버추얼스는 2년 넘게 기술 스택을 개발해 왔다. Shoal Research는 이에 대한 심층 분석을 작성했습니다.
@CreatorBid — 소셜 미디어 콘텐츠를 자율적으로 생성하고 공유할 수 있는 AI 영향력자를 구축하고 토큰화합니다. 내 생각에 우리는 곧 100만 명이 넘는 팔로어를 보유한 AI 에이전트 KOL이 Crypto Twitter에 등장하는 것을 보게 될 것입니다.
게다가 AI 에이전트를 독창적인 요소로 활용한 풀뿌리 실험의 물결도 일고 있다. 이러한 실험 중 상당수는 일반적으로 수명이 짧지만, 이를 통해 생성되는 통찰력은 미래 개발자에게 귀중한 교훈을 제공할 것입니다.
@tee_hee_he는 @nousresearch와 Flashbots 팀이 출시한 진정한 무료 자율 에이전트입니다. Twitter 자격 증명은 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)에 잠겨 있으며 7일 후에만 잠금이 해제됩니다. 따라서 이 시간 동안 사람의 개입이 에이전트의 동작에 영향을 미칠 수 없습니다.
@ai16zdao는 @daosdotfun에서 출시된 투자 펀드로 Discord 회원의 의견을 받아들이고 구매할 토큰을 결정하며 "알파 통화"를 기반으로 신뢰 점수를 할당합니다.
Aether는 Farcaster의 AI 에이전트로, 다른 사용자에게 독립적으로 보상하고, 토큰(HIGHER)을 홍보하며, 현재 재고가 150,000달러를 초과했습니다.
게임은 AI 에이전트에게 이상적인 장소입니다. @aiarena_ / @ARCAgents는 인간 플레이어를 사용하여 AI 에이전트를 훈련하고, 게임 내 행동을 모방하고, 더 똑똑한 AI 상대를 만들고, 게임에서 플레이어 이동성을 높입니다.
나는 또한 간단한 온체인 트랜잭션을 수행하는 암호화폐 지갑으로 AI 에이전트를 구축하기 위한 @coinbase의 최근 템플릿을 따르고 있습니다.
6. 요약
온체인 AI Agent의 성공은 AI의 전반적인 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 우리는 여전히 다단계 추론 문제를 해결하고 AI 모델 오류를 유발하는 환각을 줄이는 중입니다. 그러나 AI가 발전함에 따라 이러한 에이전트의 생존 가능성도 높아질 것입니다.
좋은 소식은 Epoch AI가 AI의 확장이 최소 5년 동안 계속될 수 있다고 믿고 있으며 소프트웨어가 이전에 볼 수 없었던 속도로 발전하고 있다는 것입니다.
이는 오늘날 우리가 직면한 문제가 더 큰 미래를 가로막는 일시적인 장애물에 불과하다는 것을 의미합니다.
암호화폐는 필연적으로 이 기관의 미래의 일부가 될 것입니다.
다른 생각:
예측 시장은 AI 에이전트가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니까? 예측 시장은 참가자들이 정확한 정보를 제공하도록 장려합니다. 이러한 시장을 활용함으로써 AI 에이전트는 즉각적이고 인센티브에 맞춰 조정된 통찰력을 얻을 수 있으며 잠재적인 편견 소스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 아마도 @mrink0이 주장하는 것처럼 에이전트는 미래주의를 채택할 수도 있습니다.
AI 에이전트를 너무 인간처럼 만들었나요? 아마도 우리는 그들이 "인간적인" 일을 하고 있다고 생각해서는 안 될 것입니다. 인간과 유사한 특성보다는 기능에 중점을 두는 것이 더 효율적이고 효과적인 AI 에이전트로 이어질 수 있습니다.
온체인 데이터 처리는 매우 번거롭고 온체인 AI 에이전트의 개발 속도를 계속해서 지연시킬 것입니다.
에이전트의 진정한 기회는 고객 서비스와 같이 쉽게 얻을 수 있는 성과에 있는 것이 아닙니다. 이러한 성과는 차세대 AI 모델로 쉽게 대체될 수 있습니다. 대신, 이러한 모델에 대한 방어 가능한 해자를 만들기 위해 정확성이 중요한 규제가 엄격한 산업에 초점을 맞춰야 합니다.
