작성자: 테크플로우(techflowpost)
내일, 시장이 오랫동안 기다려온 $BIO가 공식적으로 출시될 예정입니다. Binance가 직접 후원하는 DeSci 섹터 프로젝트로, 시장에서는 $BIO 출시가 DeSci 섹터의 온체인 강세장을 이끌고 AI 섹터의 유동성을 일부 가져갈 것으로 추측하고 있습니다.
그러나 AI와 DeSci 섹터가 반드시 경쟁 관계일까요? 아닙니다. 최근 많은 논의가 있었던 솔라나 체인 프로젝트 YesNoError 는 DeSci와 AI를 융합하는 길을 걸어왔습니다. AI 기술을 활용하여 연구 논문의 오류를 검토하고 발견하는 것입니다.
그 토큰 $YNE는 12월 20일 상장 당일 6000만 달러 시가총액을 달성했고, 이후 유명 트위터 KOL 앤드류 강(이하 AK)의 열렬한 지지를 받아 현재 시가총액이 약 5000만 달러 수준입니다.
AI가 과학 논문을 검토하는 것이 정말 필요할까?
YesNoError의 실용성이 어디에 있는지 아직 모르겠다면, YesNoError 팀 멤버 Ben Parr의 설명 트윗을 통해 과학 논문의 오류 정보 검토의 필요성을 확인할 수 있습니다:
2024년 10월, 한 연구 논문은 검은색 플라스틱 주방용품에 독소가 포함되어 있다고 주장했고, 이 소식은 미디어에 빠르게 퍼졌습니다. 《The Atlantic》지까지 "당신의 검은색 플라스틱 주방용품을 버리세요"라는 제목의 기사를 게재하며 대중의 공포를 불러일으켰습니다. Ben Parr 본인도 자신의 주방용품을 정리하기 시작했습니다. 그러나 McGill 대학교 과학사회국장 Joe Schwartz가 이 연구에서 중요한 수학 오류를 발견했습니다. 단순한 곱셈 오류로 인해 보고된 독성 수준이 실제보다 10배 높게 나타났습니다. 이 사례는 권위 있는 연구라도 중대한 오류가 존재할 수 있으며, 이러한 오류가 일반 사람들의 삶에 실질적인 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
AI 기술을 활용하여 연구 논문을 검토한다면 이러한 단순한 수치 계산 오류를 최대한 방지할 수 있습니다. YesNoError는 바로 이러한 필요성에 기반하여 탄생했습니다.
YesNoError는 Matt Schlicht가 설립했으며, OpenAI의 o1 모델을 기술적 기반으로 활용합니다. 프로젝트 운영 방식은 매우 직접적입니다: 팀은 AI를 활용하여 연구 논문을 검토하고, 발견된 문제를 yesnoerror.com 웹사이트와 공식 트위터에 공개합니다.
이러한 투명한 운영 방식을 통해 과학계와 대중 모두가 중요한 연구에 존재할 수 있는 문제를 신속하게 파악할 수 있습니다. 프로젝트가 막 시작되었지만 이미 몇 가지 두드러진 성과를 거두었고, 여러 연구에서 오류를 발견했습니다.
$YNE 토큰에는 실용적인 사용 사례가 부여되어, 토큰 보유자는 $YNE를 사용하여 YesNoError AI의 우선 검토 서비스를 이용할 수 있습니다.
현재까지 YesNoError AI는 2,219편의 논문을 검토했고, 많은 논문에서 오류를 발견했습니다.
인정 vs 의문, 시장의 다양한 목소리
AK가 열렬히 지지하며 홍보
$YNE 토큰 상장 당일, DeSci에 대한 관심이 높았던 AK는 YesNoError 프로젝트에 대한 찬사를 표했습니다.
AK는 "YesNoError의 핵심 가치는 암호화폐 x AI x DeSci의 실제 구현에 있다."고 말했습니다.
YesNoError는 암호화폐 생태계의 특성을 활용했습니다. 이 특별한 환경에서는 자본이 전통적인 의미의 투자 수익을 필요로 하지 않습니다. 충분한 관심을 끌어낼 수 있다면 충분한 자금 지원을 받을 수 있습니다. (주목 경제, 관심을 끌면 토큰을 구매할 사람이 생깁니다.)
동시에 YesNoError는 암호화폐에 좋은 응용 방향을 제시했습니다. 적절한 상황에서 토큰은 더 이상 순수한 공기가 아니라, 전통적인 비즈니스 모델로는 유지하기 어려운 공공재를 지원할 수 있습니다.
아마도 너무 기대하고 있어서(또는 상당한 포지션을 가지고 있어서?), 12월 31일 AK는 다시 한 번 YesNoError의 필요성과 실용성을 데이터 관점에서 칭찬하는 글을 게시했습니다.
AK는 YesNoError가 전 세계 과학 문헌 데이터베이스의 9,000만 편 이상의 논문 오류를 몇 주 또는 몇 개월 내에 검토할 수 있다고 말했습니다. 이를 인력으로 검토하려면 수만 년이 걸릴 것이며, 심지어 5,000명의 박사 팀을 구성해도 약 10년이 소요될 것이며, 보수적으로 추정하면 54억 달러가 필요할 것입니다.
반면 최적화된 AI 모델을 사용하면 약 3,000만 달러(논문당 0.3달러)로 더 정확하고 표준화된 검토 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 인력 방식의 1% 미만의 비용입니다.
전통적인 과학 분야에서 3,000만 달러를 모금하는 것도 큰 과제이지만, 암호화폐 분야에서는 훨씬 쉽습니다. (투기 거래 요소가 많이 포함되어 있지만, 10일 만에 $YNE의 시가총액이 이미 5,000만 달러에 달했습니다.)
현재 이 AI 에이전트는 1,700편 이상의 논문을 검토했고, 오류율은 약 3-4% 수준입니다. 향후 지속적인 최적화를 통해 처리 속도가 더욱 향상될 것입니다. 9,000만 편의 논문 중에는 많은 중요 논문에 중대한 오류가 포함되어 있을 가능성이 크며, 이러한 오류를 바로잡는 것이 세계에 실질적인 긍정적 영향을 미칠 것입니다.
BIO Protocol 공식 계정도 AK의 견해에 동의했습니다:
가짜 수요일까? 다른 목소리를 들어보자
긍정적인 목소리 외에도 YesNoError의 실제 수요에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
Multicoin Capital의 공동 창립자 Kyle Samani는 AK의 홍보 글에서 반대 의견을 제시했습니다:
Kyle은 파레토 법칙에 따르면 중요한 논문은 소수에 불과하며, 이러한 중요 논문은 충분한 관심을 받기 때문에 알려진 오류가 존재할 가능성이 크지 않다고 생각합니다.
그러나 Andrew Kang은 데이터로 이를 반박했습니다. 그는 Kyle의 논리에 따르더라도 9,000만 편의 논문 중 5%만 중요하다고 가정하면 450만 편의 중요 논문이 존재한다고 지적했습니다. 이 중 0.1%에만 오류가 있어도 4,500편의 중요 논문에 수정이 필요한 오류가 있다는 것입니다. 앞서 언급한 "검은색 주걱 연구" 사례에서도 알 수 있듯이, 영향력 있는 논문에도 오류가 존재할 수 있으며 이는 사회에 일정한 영향을 미칠 수 있습니다.
요약
AI를 활용한 논문 검토는 사실 새로운 일이 아닙니다. ChatGPT가 처음 등장했을 때부터 AI 논문 검토 사례가 많았습니다. 암호화폐 분야에서 보면, YesNoError의 등장은 과학 논문 오류 문제 해결과 동시에 투기 외에 암호화폐의 실제 활용 사례 발전에도 기여할 수 있습니다(물론 현재는 프로젝트 초기 단계이며, 일부 가치는 시장의 투기 열기에 의존하고 있습니다).
시장 행동으로 돌아가면, 많은 긍정적인 행동이 "엉덩이가 머리를 결정한다"로 요약될 수 있지만, 프로젝트가 실제로 실현 가능하고 투기 거래 외에도 실용적이고 유용한 가치를 가지고 있다면, 이러한 "서서 돈을 벌었다"는 행동도 시장의 인정을 받을 것입니다.
YesNoError의 향후 발전 방향은 아직 지켜봐야 할 것 같습니다. 시장의 투기 열기가 지나간 후에도 프로젝트 팀이 계속해서 나아갈 의지를 보여
