KGeN이 AI 학습용 인프라 레이어 KAI의 세부 내용을 공개했다고 하네요. (참고 기사)
🔍 KAI가 해결하려는 문제
- 고도화 AI 모델의 검증된 인간 데이터 부족
- 기존 AI 학습의 한계
1) 데이터 편향(Bias)
2) 추적 불가(Traceability)
3) 확장성 부족(Scalability)
📦 KAI의 차별점
1. 온체인 신원 검증을 거친 KGeN 글로벌 커뮤니티 기반 데이터 수집
→ 다양한 배경의 데이터 확보 → 편향 최소화
2. KGeN 평판 시스템 POGE 적용
→ 모든 데이터의 출처·기여자 신뢰도 추적 가능
3. 확장성 높은 구조 + 낮은 비용
→ 기업·개발자 부담 감소
* KAI = ‘검증된 인간 데이터’를 중심으로 AI 학습의 신뢰성과 확장성을 동시에 해결하려는 인프라 레이어