기존 AI의 문제 1. 데이터 제공자 소외
- 개인·커뮤니티가 만든 데이터가 익명 처리되며 가치 창출 과정에서 철저히 배제됨
- AI 모델의 성능의 핵심은 데이터인데, 정작 제공자에게는 보상이 돌아가지않음.
OpenLedger의 해법: 실시간 데이터 영향 추적 & 보상 분배
- LoRA 등으로 파인튜닝된 compact model에는 gradient-based 영향 추정 기법 적용
- 대규모 LLM에는 Infini-gram 기반 토큰 단위 데이터 매칭 방식 사용
- 모델이 추론할 때마다 실제 영향 준 기여자에게 자동 보상
기존 AI의 문제 2: 데이터 투명성 부족
- 어떤 데이터로 학습했는지 확인할 수 없음
- 편향되거나 오염된 정보, 규정을 위반한 데이터도 추적이 어려움
- 사용된 데이터의 이력을 검토하거나 결과를 재현하는 것, 문제 발생 시 책임을 따지는 것 모두 제한적임
OpenLedger의 해법: DataNet + 온체인기반 기록시스템
- 의료, 법률 등 분야별 특화된 온체인 데이터셋 구축
- 기여자, 업로드 시점, 라이선스 등 모든 메타데이터 완전하게 기록
- 수조 단위 대규모 학습 데이터도 지연 없이 추적 가능
OpenLedger의 추구점: 데이터 중심의 인센티브 생태계
- 데이터가 활용될 때마다 기여자에게 보상이 누적되는 구조
- 고품질 데이터를 가진 각 분야의 전문 인력들이 주체로 참여
- 사용자 참여 기반의 검증된 데이터셋 구축
✍️ AI가 일상이 될수록, 데이터에 대한 권리와 투명성은 더 중요해질 수밖에 없음. OpenLedger는 이 문제를 기술적으로, 경제적으로 풀어내며 보상 가능한 AI 생태계의 서막을 열고 있음
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