체인피드 가이드:
AI와 암호화폐는 자연스러운 조합은 아니지만, 서로에게 부족한 능력을 제공합니다: AI는 유용성과 지능적 의사결정을 강화하고, 암호화폐는 구조적 신뢰와 공정한 조정 메커니즘을 부여합니다. 그들의 교차점은 바로 Web3와 기계 지능이 융합되는 새로운 출발점입니다.
기사 출처:
https://chainofthought.xyz/p/mental-frameworks-for-ai-crypto
기사 작성자:
텡 얀
관점:
텡 얀: AI는 세 가지 방향에서 빠르게 초기 응용 잠재력을 형성하고 있습니다: 1) 거래 에이전트: AI는 실시간으로 온체인 및 시장 데이터를 수집하고, 가격 차이를 포착하며 차익 거래 로직을 실행할 수 있어 빠르게 변화하는 시장에 적응할 수 있습니다; 2) 보안 및 위협 감지: AI 에이전트는 실시간으로 온체인 활동을 스캔하여 피싱 공격이나 계약 취약점을 탐지하여 지속적으로 진화하는 온체인 방어층이 될 수 있습니다; 3) 개발자 지원 도구: 언어 모델을 활용하여 AI는 이제 솔리디티 스마트 계약 코드를 자동으로 작성, 감사, 심지어 최적화할 수 있어 배포 속도를 크게 높이고 오류율을 낮출 수 있습니다. 이러한 도구는 개발 효율성을 높일 뿐만 아니라 초보자들의 개발 참여를 더 쉽게 만듭니다. 전반적으로 AI는 암호화 분야의 다음 사용자 성장과 개발 효율성 향상을 촉진하는 기본 촉매제가 되고 있습니다 - 먼저 기술 전문가 그룹에서 혜택을 받기 시작해 점차 일반 사용자에게 침투하여 궁극적으로 온체인 상호작용 경험을 재정의할 것입니다. AI 모델 능력이 향상되고 자율적 의사결정 능력을 점차 갖추면서, 많은 초기 학술 토론 주제들이 빠르게 현실적 도전 과제가 되고 있습니다. 예를 들어: 누가 훈련 데이터를 소유하고 있는가? 모델 출력이 신뢰할 수 있는지 어떻게 검증할 것인가? 감독되지 않은 시스템에서 행동이 예상과 벗어나지 않도록 어떻게 보장할 것인가? 이는 암호화 기술이 해결하는 데 탁월한 문제 영역입니다. 암호화 세계의 핵심 원리들이 AI의 규정 준수와 설명 가능성의 핵심 지원이 되고 있습니다. 예를 들어, 제로 지식 증명(ZK) 기술을 통해 개발자는 데이터 자체를 노출하지 않고도 특정 입력에서 특정 출력을 생성한 모델을 증명할 수 있습니다; 모델 소스 검증 시스템은 여러 노드 간 비교를 통해 결과의 일관성을 확인하여 중앙화된 모델의 출력 조작을 방지합니다; 프라이버시 컴퓨팅 프로토콜(Nillion, Atoma 등)은 모델이 암호화된 데이터 위에서 실행되어 사용자 프라이버시를 보호하면서 훈련 및 추론 능력에 영향을 주지 않습니다; 그리고 비트텐서와 같은 탈중앙화 AI 네트워크는 온체인 경제적 인센티브 메커니즘을 통해 데이터 제공자, 컴퓨팅 노드, 훈련자를 연결하여 모델 구축의 개방형 협업과 수익 공유를 실현합니다. AI와 암호화 기술이 교차할 때, 이는 단순한 결합이 아니라 일련의 이차 효과를 촉발합니다. 예를 들어, 온체인 시장의 자동화: 기계 간 직접 거래, AI 에이전트가 스마트 계약과 자동으로 상호작용하는 시나리오를 보기 시작했으며, 가치 흐름은 인간 개입 없이 진행됩니다; 새로운 협업 모드: 암호화 기술을 통해 여러 노드가 단일 플랫폼에 의존하지 않고 모델 훈련이나 작업 실행에 합의할 수 있습니다; 플랫폼 신뢰 이전: 과거에 대형 기술 기업의 모델과 인터페이스에 의존했던 것에서, 미래에는 온체인 검증 메커니즘과 암호화 경제 인센티브가 지원하는 프로토콜과 네트워크로 전환될 것입니다. 이러한 변화의 가장 큰 핵심은 신뢰 시스템의 이전입니다. 전통적인 AI 시스템은 플랫폼 제공자(OpenAI, Google)를 기본적으로 신뢰하지만, 암호화 원생 AI는 검증 가능하고, 귀속 가능하며, 검열 저항적으로 설계되어 신뢰 없는 AI 상호작용 구조를 구축합니다. 이러한 모델은 개방형 컴퓨팅, 데이터 시장, 자동화된 경제를 재정의할 가능성이 있습니다.
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