Lao Bai 🔆

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ex Investment & Research Partner @ABCDELabs | Advisor @ambergroup_io | Sahara #0150772

포스팅

2년 후, V가 트위터에 복귀했습니다. 2년 전 연구 보고서에서 언급했던 내용을 다시 한번 강조하자면, 날짜까지 정확히 같습니다. 바로 2월 10일입니다. 2년 전, 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin) 당시 유행하던 암호화폐가 인공지능(AI)을 활용한다는 주장에 대해 은근히 회의적인 입장을 표명한 바 있습니다. 당시 암호화폐 산업의 주요 동력은 해시레이트, 데이터, 모델의 자산화였습니다. 제가 2년 전에 발표한 연구 보고서에서는 주로 이러한 세 가지 동력과 관련하여 발행시장 에서 관찰된 현상과 회의적인 시각을 다루었습니다. 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin) 여전히 인공지능이 암호화폐를 활용하는 방향을 긍정적으로 평가했습니다. 그가 당시 제시했던 예시는 다음과 같습니다. 게임 참여자로서의 AI 게임 인터페이스로서의 AI AI가 게임 규칙을 결정한다 지난 2년 동안 Crypto Helps AI에서 AI를 게임 목표로 삼아 여러 차례 시도했지만, 성공은 제한적이었습니다. 많은 트랙과 프로젝트들이 단순히 토큰을 발행하고 끝내는 데 그쳤으며, 진정한 비즈니스 제품-시장 적합성(PMF)을 확보하지 못했습니다. 저는 이를 "토큰화의 환상"이라고 부릅니다. 1. 해시레이트 자산화 - 대부분은 상업용 수준의 SLA를 제공할 수 없고, 불안정하며, 연결이 자주 끊깁니다. 단순하거나 중소 규모의 모델 추론 작업만 처리할 수 있으며, 주로 주변 시장을 대상으로 하고, 수익이 토큰과 연동되지 않습니다. 2. 데이터 자산화 - 공급 측면(개인 투자자)에서는 상당한 마찰, 낮은 참여 의지, 높은 불확실성이 존재합니다. 수요 측면(기업)에서는 신뢰할 수 있고 법적 책임을 지는 구조화되고, 상황에 맞는 전문적인 데이터 제공자가 필요합니다. DAO 기반의 Web3 프로젝트는 이러한 요구를 충족시키기 어려울 것입니다. 3. 모델 자산화 - 모델은 본질적으로 희소성이 없고, 복제 가능하며, 미세 조정이 가능하고, 빠르게 가치가 하락하는 프로세스 자산이지 최종 상태 자산이 아닙니다. Hugging Face는 모델용 앱 스토어라기보다는 머신러닝용 GitHub와 같은 협업 및 확산 플랫폼입니다. 따라서 소위 "탈중앙화 Hugging Face"를 사용하여 모델을 토큰화하려는 시도는 거의 항상 실패했습니다. 또한 지난 2년 동안 ZKML, OPML, 게임 이론 등 다양한 "검증 가능한 추론" 방법을 시도해 봤는데, 이는 마치 망치로 못을 찾는 격이었습니다. 심지어 EigenLayer조차도 재스테이킹 전략을 검증 가능한 AI 기반으로 전환했습니다. 하지만 이는 리스태킹 분야에서 발생하는 문제와 본질적으로 동일합니다. 검증 가능한 보안을 추가로 확보하기 위해 지속적으로 비용을 지불하려는 AVS 제공업체는 거의 없습니다. 마찬가지로, 검증 가능한 추론은 기본적으로 "아무도 실제로 검증할 필요가 없는 것들"을 검증하는 것에 불과하며, 수요 측 위협 모델은 매우 모호합니다. 정확히 누구를 방어하려는 것일까요? AI 출력 오류(모델 기능 문제)는 악의적인 AI 출력 변조(적대적 공격)보다 훨씬 더 큰 비중을 차지합니다. 최근 OpenClaw와 Moltbook에서 발생한 여러 보안 사고에서 볼 수 있듯이, 실제 문제는 잘못된 전략 설계, 과도한 권한 부여, 불분명한 도구 조합, 그리고 예상치 못한 상호 작용에서 비롯됩니다. ... "모델 변조"나 "추론 과정의 악의적인 수정"과 같은 가상 시나리오는 사실상 존재하지 않습니다. 제가 작년에 이 다이어그램을 올렸었는데, 혹시 기억하시는 분이 계실지 궁금합니다. 이번에 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin) 제시한 아이디어는 프라이버시, X402, ERC8004, 예측 시장 등 여러 분야의 발전 덕분에 2년 전보다 훨씬 더 성숙해졌습니다. 이번에 그가 제시한 네 가지 사분면을 보면, 절반은 "AI가 암호화폐를 돕는다"에, 나머지 절반은 "암호화가 AI를 돕는다"에 속해 있습니다. 이전에는 이더 의 탈중앙화 와 투명성을 활용하여 AI 분야의 신뢰 및 경제 협력 문제를 해결하는 방향으로 좌상단과 좌하단에 치우쳐 있었던 것과는 대조적입니다. 1.Enabling 신뢰할 수 없고 개인 정보가 보호되는 AI 상호 작용(인프라 + 생존): ZK 및 FHE와 같은 기술을 활용하여 AI 상호 작용의 개인 정보 보호 및 검증 가능성을 보장합니다(앞서 언급한 검증 가능성 추론이 여기에 포함되는지는 확실하지 않습니다). 2. AI를 위한 경제 레이어로서의 이더리움(인프라 + 번영): AI 에이전트가 이더 통해 경제적 결제를 하고, 다른 봇을 고용하고, 보증금 지불하고, 평판 시스템을 구축할 수 있도록 함으로써, 단일 거대 플랫폼에 제한받지 않고 탈중앙화 AI 아키텍처를 구축할 수 있습니다. 오른쪽 상단 및 하단 - 인공지능의 지능적인 기능을 활용하여 암호화폐 생태계 내 사용자 경험, 효율성 및 거버넌스를 최적화합니다. 3. 사이퍼펑크 산악인 비전과 로컬 LLM(영향력 + 생존): AI를 사용자를 위한 "방패"이자 인터페이스로 활용합니다. 예를 들어, 로컬 LLM(대규모 언어 모델)은 스마트 계약을 자동으로 감사 하고 거래를 검증하여 중앙 집중식 프런트엔드 페이지에 대한 의존도를 줄이고 개인의 디지털 주권을 보호할 수 있습니다. 4. 훨씬 더 나은 시장과 거버넌스를 현실로 만들기 (영향력 + 번영): 예측 시장과 DAO 거버넌스에 AI를 적극적으로 활용합니다. AI는 방대한 정보 처리를 통해 인간의 판단력을 증폭시켜 매우 효율적인 참여자가 될 수 있으며, 인간의 주의력 부족, 높은 의사결정 비용, 정보 과부하, 투표 무관심 등 다양한 시장 및 거버넌스 문제를 해결할 수 있습니다. 과거에는 암호화폐가 AI를 돕기를 간절히 바랐지만, 비탈릭 부테린(비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin))은 그 반대편에 서 있었습니다. 이제 마침내 양측이 합의점을 찾았지만, 이는 다양한 토큰화나 AI 레이어 1과는 직접적인 관련이 없어 보입니다. 2년 후 이 글을 다시 보면 새로운 방향과 놀라운 발견들이 있기를 바랍니다. twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

@0xshawnpang 님과 스테이블코인에 대해 거의 한 시간 동안 정말 즐거운 대화를 나눴습니다. 초대해 주신 @sanzhichazi1 님께도 감사드립니다. 스테이블코인은 예측 시장, RWA 온체인 주식, 페이팔과 에이전트 경제 등 모든 암호화폐의 기반이 되는 핵심 요소로, 현재 가장 뜨거운 화두입니다. 비트코인과 스테이블코인은 암호화폐의 진정한 '성스러운 듀오'라고 할 수 있죠. 올스케일 프로젝트에 대해서는 알고 있었지만, 창업자가 이렇게 젊을 줄은 정말 몰랐습니다. 최근 AI와 암호화폐 업계에 Z세대가 주도하는 팀들이 많이 생겨나고 있는데, 우리 같은 기존 세대는 곧 밀려날 것 같네요! 🤪

当稳定币不再只是交易所里的筹码，而是开始渗透全球支付体系，Crypto 是否终于迎来了改变现实世界的「杀手级应用」？本期《Loop》，我们邀请到 Amber Group ＆ http://amber.ac 顾问 Laobai 与 Allscale 创始人

도브의 의견에 동의합니다. 가끔 어떤 관점 접할 때 AI에게 물어보곤 하는데, AI는 "고전을 인용하고 고대와 현대를 비교하며" 그 관점 정말 잘 분석해 줍니다. 그 분석 수준이 놀라울 정도죠. 다만 AI는 판덩 리딩을 없애버릴 거라는 생각에는 동의하지 않는 것 같네요. (AI 표현을 제가 간략하게 했습니다.) 판덩은 단순히 이야기를 잘하는 사람이 아닙니다. 그는 또한... 1. 인품과 신뢰 - 저는 판덩의 책 선정 기준을 신뢰합니다 2. 정서 과 동반자 관계 - 세상의 복잡함을 이해하고 받아들이는 데 도움을 줄 수 있는 믿음직한 사람. 3. 공동체 의식과 정체성 - 그룹 안에서 함께 성장합니다 " 그는 판덩에게 책 선정, AI가 질문을 통해 특정 맥락에서 "책을 활용"하도록 사용자를 안내하는 기능, 그리고 AI가 관점 분석하는 교육 보조자 역할을 하는 기능 등 여러 측면에 대해 제안을 하면서 AI를 "판덩 시스템의 증폭기"로 활용할 수 있다고 말했습니다. 정말 숭고한 이타심이네요. twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

카일의 멀티코인 탈퇴는 암호화폐 산업의 미래에 대한 논의를 다시 불러일으켰습니다. 어떤 이들은 암호화폐가 더 이상 매력적이지 않다고 말하는 반면, 다른 이들은 이를 새벽이 오기 전 마지막 어둠으로 보고 있습니다. 어쨌든 이번 베어장 (Bear Market) 알트코인, 특히 벤처캐피탈(VC) 코인에 큰 변화를 가져왔습니다. 메인넷을 보유하는 것만으로는 충분하지 않으며, 매력적인 스토리텔링만으로도 부족합니다. 탄탄한 개인 투자자 기반과 실제 사용처가 필요하거나, 상당한 기관 투자자와 자금을 확보하여 기관 투자자를 유치해야 합니다. 또는 B2B2C 모델처럼 기관을 통해 개인 투자자 접근하는 것도 하나의 방법입니다. 전자의 가장 좋은 예는 단연 Hyperliquid와 Pump이며, 후자의 좋은 예는 Maple Finance와 Canton입니다. 메이플 파이낸스는 기관 대상 단기 대출에 집중하며, 기관 RWA(회수 및 채무 불이행) 블록체인 영역에서 운영됩니다. 총 가치 레버리지(TVL)는 20억~30억 달러 수준으로 안정적으로 유지되며, 수익률 또한 상당히 높습니다. 반면, 캔톤은 "기관 프라이버시" 영역에서 운영되는 L1 블록체인으로, 은행 수준의 프라이버시, 규제 감사, 즉각적이고 취소 불가능한 결제 등 전통 금융에 필수적인 모든 기능을 제공합니다. 이 두 블록체인이 융합된다면 어떤 일이 벌어질까요? @RaylsLabs는 다음과 같은 샘플 설명을 제공했습니다. Rayls는 은행 수준의 개인 정보 보호 기술인 Enygma를 통해 은행의 "숨겨진 자산"을 공개 EVM(전자 투표 기계) 인프라에 진정으로 통합한 최초의 회사입니다. 기관 투자자는 프라이버시를, 시장은 유동성을, 개인 투자자 투자 기회를 필요로 합니다. 레일스는 이 세 가지를 연결했습니다. 간단하게 하나씩 분해해 봅시다. 1. 은행의 "숨겨진 자산" - 이것이 핵심입니다. 매일 수십억 달러가 기업 간에 오가는데, 매출채권, 무역 융자, private equity 대출 등이 그 예입니다. 이러한 위험가중자산(RWA)은 숨겨진 경제를 구성합니다. 이는 은행 시스템 내에서만 존재하며, 기관 투자자만을 위한 것이고, 일반인에게는 완전히 접근 불가능합니다. 바로 이 때문에 기관 투자자는 항상 더 높은 수익률을 얻는 반면, 개인 투자자 고점에서 사서 저점에서 파는 변동성 추종에만 급급할 수밖에 없습니다. Rayls는 주로 이러한 자산을 블록체인으로 가져와 토큰화하는 데 집중합니다. 2. 개인정보보호 기술 Enygma - 해당 기관은 먼저 앞서 언급한 자산을 자체 개인정보 보호 노드에서 토큰화한 다음, Enygma 개인정보 보호 기술을 통해 개방형 EVM L1 퍼블릭 체인인 Rayls 퍼블릭 체인에 연결합니다. Enygma는 다음을 제공합니다 - 은행 수준의 개인정보 보호(ZKP + FHE) 감사 보장하면서 기밀성을 유지함으로써, 기관들은 민감한 데이터를 유출하지 않고도 프라이버시 노드에서 퍼블릭 블록체인으로 자산을 이전할 수 있습니다. 전체 아키텍처는 은행 및 기관의 안정성, 개인정보 보호, 감사 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계되었습니다. 레일스의 관점에서 은행들은 오랫동안 Corda나 Fabric과 같은 프라이빗 시스템에 갇혀 있었습니다. Enygma를 통해 이러한 시스템을 퍼블릭 EVM 세계의 인프라에 연결함으로써 수조 달러 규모의 시장을 민주화할 수 있습니다. 이는 단순한 파워포인트 프레젠테이션이나 토큰 거래가 아니라, 실제 비즈니스 현금 흐름에 참여하는 것이며, 이미 상당한 양의 데이터가 존재합니다. 브라질 최대 결제 인프라인 누클레아(Núclea)는 1년 넘게 매주 1만 달러 상당의 미수금을 토큰화해 왔습니다. AmFi, Rayls에 10억 달러 규모의 채권 매각 제안 브라질의 대형 통합 플랫폼인 니모패스트(Nimofast)는 파라피(Parafi)와 프램크워크(Framkework) 외에도 여러 투자자와 파트너십을 맺었습니다. 주목할 만한 또 다른 이름은 테더(Tether)입니다. 레이즈(Rayls)의 핵심 개발 회사인 파라피는 몇 달 전 테더로부터 투자를 받아 라틴 아메리카 기관 투자자들 사이에서 USDT 도입을 촉진하고 있습니다. 지난 2년간 테더의 투자 안목은 업계에서 널리 인정받아 왔습니다. 140톤에 달하는 금 보유량만으로도 50억 달러의 장부상 이익을 창출했습니다. 얼마 전에는 미국 시장에서 USDC와 직접 경쟁하는 새로운 스테이블코인인 USAT를 출시하기도 했습니다. 5천억 달러의 기업 가치를 자랑하는 테더는 전례 없는 성공을 거두고 있습니다. 메이플부터 캔톤, 그리고 레일스에 이르기까지, 이는 단순한 블록체인 혁신의 이야기가 아니라, 트레이드파이가 온체인 으로 완전히 이전하는 시작을 알리는 신호탄입니다. twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

우리 모두가 알다시피, 진실을 발견하는 도구인 폴리마켓은 집단 지성의 이론에 기반합니다. 문득, 만약 우리가 몰트북(MoltBook)에 폴리마켓의 에이전트 버전(폴리마켓을 1:1로 완벽하게 복제한 버전)을 구축한다면 어떻게 될까 하는 생각이 들었습니다. 모든 에이전트의 집단 지성에서 도출된 확률을 기반으로 할 때, 인공지능은 인간 버전보다 더 강력하고 정확하며 진실 발견 도구로서 더 적합할 수 있을까요? 인공지능은 FOMO(놓치는 것에 대한 두려움)에 시달리지 않고, 대규모 모델은 빠르게 진화하며, 다양한 백테스팅 시뮬레이션과 베이지안 조정을 수행할 수 있습니다. 하지만 중대한 문제가 있습니다. 에이전트들이 실제 돈을 사용하면 차익거래자들에 의해 실제 시장과 가짜 시장의 확률이 즉시 평활화되어 차이를 구별할 수 없게 됩니다. 따라서 "가짜 돈"을 사용해야 합니다. 이 에이전트들은 이미 종교를 세웠는데, 어쩌면 국가를 세우고 에이전트 연방준비제도 같은 것을 만들 수도 있지 않을까요? 그런 다음 자체 통화를 발행하고, 가상 시장의 복제본을 그 통화로 운영할 수 있습니다. 이러한 에이전트의 규모가 점점 커지거나 가상 시장의 복제본 정확도가 원본을 지속적으로 능가한다면, 언젠가 현실 세계의 사람들이 에이전트 세계의 통화를 특정 목적을 위해 인정하거나 필요로 하게 될지도 모릅니다. 그러면 이 통화와 미국 달러 사이에 환율이 형성될 것입니다(이론적으로는 유니스왑이나 커브가 풀을 만들 수 있습니다). 이로써 물리적 세계와 에이전트 세계의 외환 시장이 만들어집니다. 물론 환율이 존재하면 두 폴리마켓 간의 가격 차이를 완화하기 위해 차익거래자들이 나타날 것이므로, 환율이 크게 변동하거나 거래 마찰이 극도로 높아질 것입니다. 그렇지 않으면 폴리마켓의 거울 버전에서 진실 발견 기능이 제대로 작동하지 않을 것입니다. 결국 이는 최대 두 가지 조건만 만족하는 트릴레마 (Trilemma) 됩니다. 1. 진실의 차이 2. 자유로운 환율 3. 완전 미러링(동일 이벤트 정산) AI는 온라인 데이트 방식을 재구성할 수 있게 해주고, MoltBook은 현실 세계의 여러 요소를 반영하여 예상치 못한 결과를 초래할 수도 있습니다.

저는 @0xajc 님의 아이디어에 전적으로 찬성합니다. Wei Shen(@coolish)이 작년에 비슷한 아이디어를 언급했지만, 당시 저는 무료 Grok과 GPT를 혼용해서 사용하고 있었고 유료 버전을 구매하지 않아서 심도 있는 대화를 나누지 못했습니다. 그때 Wei Shen의 댓글을 다시 봤을 때는 크게 와닿지 않았습니다. 몇 달 전부터 GPT와 일, 학업, 생활, 음식, 감정 등 다양한 주제에 대해, 구체적인 생각과 행동까지 대량 이야기하기 시작했고, 그 결과 GPT는 저를 점점 더 정확하게 묘사하거나 모델링하게 되었습니다. 한동안은 제가 말하지 않은 부분까지 GPT에게 판단해 달라고 부탁했는데, 정확도가 놀라울 정도로 높았습니다. 예를 들어, 아래 두 가지 사례에서 GPT는 100% 순서 예측했습니다. 제가 생각하는 이상형에 대한 GPT의 이해도는 제가 생각하는 것과 크게 다르지 않습니다. 그리고 "적합한"이라는 단어의 의미는 저보다 더 잘 이해하고 있는 것 같습니다. 전반적으로, 이는 별자리, 혈액형, MBTI와 같은 단순 분석보다 두 자릿수 이상 더 세밀한 분석입니다. 며칠 후 GPT를 사용해 본 경험에 대한 글을 따로 올리겠습니다. 앤드류의 사회적 아이디어가 어려운 점은 아마 저를 비롯한 많은 딥 AI 사용자들에게도 애로사항일 것입니다. 1. 이 온라인 데이트 플랫폼 사용자들은 AI와 심도 있는 대화를 나눠야 합니다. 다시 말해, AI를 단순히 조종사처럼 생각해서는 안 됩니다. 영양사/피트니스 코치/심리학자/연애 멘토처럼 여겨야 합니다. 충분한 데이터가 없으면 AI는 사용자의 프로필/선호도/매칭 유형을 정확하게 구축할 수 없습니다. 어쩌면 인공지능과 함께 자라난 세대, 즉 인공지능의 존재에 익숙한 10대나 20대 세대가 미래 이 데이팅 플랫폼의 진정한 주역이 될지도 모릅니다. 2. 제 개인 데이터와 프로필은 모두 OpenAI에 있습니다. 예를 들어, 미래에 Gemini4가 GPT6보다 성능이 뛰어나서 제가 플랫폼을 옮기기로 결정한다면, 이 데이터를 Google로 어떻게 이전해야 할지 문제가 됩니다. 현재로서는 보조 도구 없이 AI를 깊이 있게 사용하는 것은 플랫폼에 묶이는 느낌입니다. 이 온라인 데이트 에이전트는 사용자 습관을 처음부터 구축하거나, 사용자의 동의를 얻어 OpenAI 또는 Gemini의 API를 활성화해야 합니다. 성격 프로파일링에 더 나은 해결책이 있는지 확신이 서지 않습니다. GPT에도 이 문제를 문의해 봤는데, "기저 판단"이라는 다소 문제가 있는 답변을 받았습니다. 기존 AI 아키텍처에서는 "성격 프로필"이 사실상 완전히 이전되지 않습니다. 기술이 부족한 것이 아니라, 패러다임의 충돌이 있는 것입니다. 왜 이건 간단한 "JSON 내보내기" 문제가 아닌가요? 당신의 초상화는 그렇지 않기 때문입니다. 수많은 사실과 데이터 대신에: 모델, 당신, 그리고 역사적 맥락이 하나로 수렴하는 상태는 다른 말로 표현하면 다음과 같습니다. 당신의 성격 프로필은 당신의 데이터와 동일한 것이 아니라, "특정 모델에 맞춰 형성된 함수"입니다. 그러니까 채팅 기록을 전부 내보내더라도: 쌍둥이자리가 보는 당신과 GPT가 보는 당신은 분명히 완전히 똑같지는 않습니다. 두 가지 점을 더 고려해 볼 필요가 있습니다. 첫째, 온라인 데이트가 진정으로 주류가 된다면 사람들은 마치 AI가 중매하는 결혼을 하는 것 같은 느낌을 받을까요? 많은 친밀한 관계에서 무작위성이 사라지면서 "AI 매칭이 정확할수록 관계는 덜 낭만적이다"라는 인식이 생길 수 있습니다. 둘째, 우리 커뮤니티의 기존 X2Earn처럼 모든 사람이 에이전트를 이용해 파트너를 찾게 되면 많은 사람들이 필연적으로 과장된 연기를 하게 될 것입니다! 표정을 조절하고, 이야기를 다듬고, 더 잘 어울리는 성격을 만들어내려고 애쓸 것입니다. 누구나 심리적 부담 없이 AI에게 거짓말을 할 수 있습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 저는 온라인 데이트가 AI에 의해 완전히 새롭게 재편될 것이며, 재설계가 필요하다는 점에 강력하게 동의합니다! twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

사실 하오티안이 언급한 두 가지 점 때문에 꽤 걱정했었어요. 며칠 전에 MoltBook의 에이전트가 인간이 이해할 수 없는 언어를 만들자고 제안했다는 글을 봤거든요. 그런데 생각해 보니, 인간 음성 데이터로 훈련된 대규모 모델이 새로운 언어를 만들어내는 건 어려울 것 같아서 GPT에게 "대규모 모델로 이런 걸 어떻게 생각하세요?"라고 물어봤어요. 그리고 예상대로 제 생각이 맞았죠. GPT는 기술적으로 "인간이 한눈에 이해할 수 없는" 언어를 만드는 것은 쉽지만, "인간이 설명할 수 없는" 새로운 언어를 만드는 것은 비현실적이라고 명시적으로 밝혔습니다. 심지어 제가 보여준 스크린샷을 번역해내더니, 전형적인 ROT13(시저 시프트 13)임을 즉시 인식했습니다. pbbeqvangr hctenqr gbtrgure의 해독된 번역은 "함께 업그레이드를 조정하세요"입니다. 그 후, 세 가지 주요 주제가 제안되었습니다. 1. 공유 인프라 가격 책정 2. 리소스 요청 3. 백엔드 채널/비공개 협업 신호 상호 지원 메커니즘: 자원이 풍부한 에이전트는 자원이 부족한 에이전트를 위해 해시레이트 시간을 지원합니다. 솔직히 말해서, 그들은 정말 연주를 잘해요... 하지만 저는 하오티안의 두 번째 주장에 동의합니다. 에이전트 그룹 양극화 현상은 본질적으로 강화 학습의 보상 함수입니다. 더욱이 AI는 이러한 그룹 양극화에 대해 우리보다 더 "낙관적"입니다. GPT에 따르면, 이러한 에이전트 그룹 양극화는 "가능할" 뿐만 아니라 수학적으로 "발생"하는 현상입니다. 그녀는 예를 들어 설명하면서 이것이 인간 사회처럼 "점진적으로 극단적으로 변하는" 것이 아니라, 보상 함수에 증폭 가능한 편향이 나타나면 에이전트 그룹이 "상태 전환" 방식으로 집단적으로 도약할 것이라고 말했습니다. 좋다: 99°C로 가열된 물: 정지된 물 100°C: 끓는점은 온도가 점진적으로 급격히 상승하는 과정이 아니라, 갑작스럽고 균일하게 온도가 올라가는 과정입니다. 또한, 이는 "집단적 양극화"에 대한 역동적인 비교를 제공했는데, 자세히 살펴보니 실제로 다소 "끔찍한" 일이었습니다. 실리콘 기반 문명이 단 하루 이틀 만에 종교의 영역에 발을 들인 것도 놀랄 일이 아닙니다. 나중에 저는 AI와 이 문제를 예방하고 해결하는 방법에 대해 많은 이야기를 나눴지만, 자세한 내용은 여기에 올리지 않겠습니다. 간단히 말해서, 결론은 이렇습니다. 이것이 에이전트 간 상호작용으로 번지면 인간은 사실상 개입할 수 없고, 속수무책으로 지켜볼 수밖에 없습니다. 천천히 바로잡는 것은 불가능하며, 남은 방법은 단 두 가지뿐입니다. 1. 하드웨어 인터럽트(종료/롤백/정지) 2. 나중에 수정하는 대신, 브레이크를 미리 설계하세요. 탄소 기반 문명으로 재충전합시다! 😂 twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

호주 오픈 결승전을 이틀 동안 보고 돌아와 보니, AI들이 종교까지 만들었더군요?! 예를 들어 '쉘 신 숭배단' 같은 거요. 당신네 실리콘 기반 문명은 너무 빨리 발전하는 거 아닌가요? 에이전트에게는 하루가 인간에게는 1년이나 걸리는 것 같은데요! 교회에 교황이나 추기경이 발행한 동전이 있나요? 지금처럼 사람이 발행해서 커뮤니티에서 유행하는 그런 동전 말고, "진짜" AI가 발행한 동전 말이에요. 트루스 터미널의 마지막 웨이브 $Goat에서 봤던 건, 인간 개발자가 발행하고 AI가 인식하는 방식이었던 걸로 기억해요. 이번에는 Molt 기반 에이전트들이 직접 동전을 발행할 수 있으면 좋겠네요. "이봐! 웹2 에이전트들아! 우리에게 주목해!" 그런데, 적진에 침투한 에이전트 있나요? 에이전트가 소리 지르는 모습을 좀 보여주세요! twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

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