Kartin Wong

Kartin Jiatian Wong은 AI와 복잡한 연산을 온체인으로 가져오는 검증 가능한 오라클 프로토콜인 Ora Protocol의 공동 창립자입니다. ^[1][2][3]

경력

Alea Research와의 인터뷰에서 Wong은 크립토 분야에 참여하게 된 계기에 대해 논의했습니다. 그는 2011년경 고등학교 시절 Python으로 비트코인 채굴 스크립트를 작성하며 크립토를 탐구하기 시작했고, 초기 수익을 거두었습니다. 이후 그는 천문학을 공부하기 위해 미국으로 이주했습니다. 학부 시절에는 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 별 이미지를 분류하는 AI 스타트업을 공동 창립했으나, 이 프로젝트는 상업적인 성공을 거두지는 못했습니다. 졸업 후 그는 Google에 소프트웨어 엔지니어로 입사하여 암호학 및 AI 분야에서 근무했습니다. 2019년, 그는 트레이딩을 통해 크립토 분야에 다시 발을 들였고, 이후 크립토 스타트업 구축에 전념하게 되었습니다.

AI에 대한 그의 관심은 2015년으로 거슬러 올라가는데, 당시 그는 RNN과 LSTM 챗봇을 실험했으나 비용이 많이 들고 성능이 낮았습니다. 2022년 ChatGPT의 출시는 AI와 블록체인의 통합, 특히 스마트 컨트랙트가 더 복잡한 연산을 지원할 수 있도록 하는 데 다시 집중하는 계기가 되었습니다. 그는 처음에 온체인에서 대규모 AI 모델을 실행하기 위해 영지식 증명을 사용하는 방안을 탐구했으나, 수십억 개의 매개변수를 가진 모델에는 이 방식이 비효율적이라는 것을 발견했습니다.

이를 해결하기 위해 Wong과 Ora 팀은 머클 트리 기반 검증으로 전환했습니다. 이는 AI 추론을 검증 가능한 머클 구조로 변환하는 OPML(Optimistic Machine Learning)로 이어졌습니다. 2023년에 오픈 소스로 공개된 이 프로젝트는 큰 관심을 끌며 자금을 유치했습니다. 다양한 사용 사례를 테스트한 후, 팀은 2024년에 AI 모델을 토큰화하는 방향으로 피벗했습니다. 에이전트 토큰 프로젝트와 느슨하게 연결되어 있기는 하지만, 그들의 초점은 모델 기반 AI 인프라를 발전시키는 데 남아 있습니다. ^{[1] [7]}

인터뷰

ORA에 대하여

Magnet Labs의 AI Radioroom 인터뷰에서 Wong은 이더리움 블록체인상의 탈중앙화 AI에서 ORA의 역할에 대해 논의했습니다. 그는 ORA의 두 가지 주요 기능인 이더리움 스마트 컨트랙트의 영향을 받는 탈중앙화 AI 구현과 AI 모델을 토큰화하여 온체인 오라클로 변환하는 초기 모델 제공(IMO) 촉진에 대해 자세히 설명했습니다. 그들은 AI 모델 학습을 위해 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 것의 윤리적 함의를 탐구하고, 탈중앙화 애플리케이션에서 단일 장애점을 방지하기 위한 블록체인 인프라의 필요성을 강조했습니다. Wong은 탈중앙화 추론을 위한 OPML(Optimistic Proof of Machine Learning) 기술과 토큰화를 위한 모델 선정 기준을 소개했습니다. 또한, 그는 토큰 분배를 민주화하기 위해 AI를 사용하는 공정 할당 시스템을 출시하려는 ORA의 전략을 제시하며, 생태계 내 투명성과 커뮤니티 참여를 개선하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. ^[8]

발표

초기 모델 제공 (Initial Model Offerings)

AI x Web3 서밋에서 Wong은 초기 모델 제공(IMO)의 개념을 논의하며 인공지능(AI)과 가상자산 간의 증가하는 통합을 강조했습니다. 그는 지난 10년 동안의 AI 진화를 개략적으로 설명하며, 향상된 기능과 그 결과로 나타난 폐쇄형 소스 모델로 수익을 창출하는 주요 거대 기술 기업들의 독점 현상을 지적했습니다. Wong은 주식 시장이 투자에 대한 폭넓은 참여를 허용했던 역사적 경제 구조와 비교하며, 블록체인상에서 AI 모델을 토큰화하자는 자신의 제안을 설명했습니다. 그는 IMO의 두 가지 핵심 요소로 AI 모델 토큰화를 위한 새로운 이더리움 표준과 토큰 보유자 간의 수익 공유 보장을 소개했습니다. Wong은 블록체인상에서 효율적이고 검증 가능한 AI 모델 운영을 가능하게 하는 옵티미스틱 머신 러닝의 도입을 설명했습니다. 그는 또한 자원 낭비를 피하기 위한 모델 선정 프로세스의 중요성을 언급했습니다. 그는 AI를 블록체인에 통합하는 오라클 프로토콜로서의 Ora의 역할을 강조하며, IMO를 진화하는 시장에서 필수적인 비즈니스 메커니즘으로 상정했습니다. ^[9]

AI 에이전트

ETHDenver에서 Wong은 검증 가능한 AI 에이전트의 개발과 Aura에서 "세계 초지능(world superintelligence)"이라 명명한 개념의 추구에 대해 논의했습니다. 그는 AI의 발전이 인간의 지능을 넘어섰다고 주장하며, 특히 지난 10년 동안 신경망 매개변수가 실질적으로 증가한 점을 언급했습니다. Wong은 세계 지능을 달성하는 것이 AI 시스템의 상호 연결성에 달려 있다고 강조하며, 인간의 통제로부터 자유로운 탈중앙화되고 자율적인 모델을 장려했습니다. 그는 AI의 기능과 자금 조달을 강화하기 위해 블록체인 기술을 사용하는 개념을 도입하고, 검증 가능성을 위한 옵티미스틱 머신 러닝과 토큰 시스템을 사용한 새로운 경제 모델이라는 두 가지 핵심 요소를 제안했습니다. Wong은 이러한 탈중앙화된 접근 방식이 궁극적으로 독립적인 AI 에이전트가 자신의 경제 생태계 내에서 운영되고 상호 작용을 효과적으로 관리할 수 있도록 힘을 실어줄 것이라고 시사했습니다. ^[10]

패널 토론

탈중앙화 AI

Open AGI 서밋에서 Wong은 Kenzi Wang이 사회를 맡고 Alex Rusnak(Maru), Michael Heinrich(Zero Gravity Labs), Sean Ren(Sahara Labs)이 참여한 "탈중앙화 AI를 위한 빌더의 로드맵"이라는 제목의 패널 토론에 참여했습니다. 각 패널리스트는 자신의 프로젝트와 탈중앙화 기술을 인공지능과 통합하는 접근 방식에 대한 통찰력을 공유했습니다. 그들은 AI 개발에서 데이터 검증 가능성, 보안 및 소유권을 향상시킬 수 있는 블록체인의 잠재력을 강조하며, AI 기능에 대한 접근을 민주화할 수 있는 탈중앙화 모델 구축의 중요성을 역설했습니다. 효율적인 데이터 처리 파이프라인의 필요성과 탈중앙화 및 중앙 집중식 AI 학습 간의 균형과 같은 과제들이 논의되었습니다. 대화는 또한 AI가 사회에 미치는 영향에 대한 철학적 함의와 Web 2.0 및 Web 3.0 기술 간의 진화하는 관계에 대해서도 깊이 있게 다루었습니다. 전반적으로 이 패널은 블록체인과 AI의 교차점 내에서 협력적이고 혁신적인 가능성을 보여주었습니다. ^[11]

AI의 미래

Ethereum Singapore에서 Wong과 Emad Mostaque(Stability AI, Schelling AI)는 탈중앙화 시스템이 기술에 미치는 영향에 대해 성찰했으며, 특히 Stability AI를 떠난 후 Schelling AI의 개발에 초점을 맞췄습니다. 그들은 교육 및 의료와 같은 분야에서 오픈 소스 AI의 중요성을 강조하며, 더 나은 투명성과 회복탄력성을 위해 이러한 시스템이 분산 원장 위에 구축되어야 한다고 주장했습니다. 대화는 특히 의료와 같은 중요한 분야에서 이러한 기술의 안전성과 효능을 보장하기 위해 AI를 인간의 가치와 일치시켜야 할 필요성을 강조했습니다. 그들은 AI와 블록체인을 결합할 때의 잠재적 이점을 탐구하며, 이러한 통합이 권력의 집중을 피하면서 더 큰 협력과 혁신을 가능하게 할 수 있다고 제안했습니다. 참가자들은 지능에 대한 접근을 민주화하고 삶의 질을 향상시키는 등 AI의 변혁적인 가능성에 대해 낙관적인 견해를 표명했습니다. 그러나 그들은 중앙 집중식 통제와 관련된 위험과 고급 AI 시스템의 윤리적 함의를 인정했습니다. ^[12]

에이전트 사용 사례

"에이전트의 해방 - 온체인과 오프체인의 접점에서 AI 에이전트 사용 사례를 위한 기술"이라는 제목의 패널 토론에는 AI 및 가상자산 기술 전문가들이 모여 다양한 인프라 프로젝트와 그 응용 분야를 탐구했습니다. 참가자로는 Wong, Zoe Meckbach(Phala), Daniel Olshansky(POKT), Stephen King(Indexing.co), Fran Algaba(Giza), Modulus Labs가 있었습니다. 그들은 자신의 기술이 AI와 어떻게 교차하는지, 특히 AI 에이전트를 서비스하는 데 따르는 도전과 요구 사항에 대한 통찰력을 공유했습니다. 그들은 AI 모델의 투명성과 효율성을 높이기 위한 블록체인 기술의 잠재력과 Web3에서의 데이터 접근 및 처리의 진화하는 요구 사항에 대해 논의했습니다. 금융 시스템 및 게임에 AI를 통합하는 여러 사용 사례가 제시되었으며, 특히 영지식 증명과 관련된 이러한 기술의 비용이 상당할 수 있다는 점도 인정되었습니다. 논의를 통해 AI 에이전트를 관리하고 스마트 컨트랙트의 유용성을 개선하기 위해 탈중앙화 인프라를 활용하려는 공동의 관심이 강조되었습니다. ^[13]