AI 성능은 데이터를 더 투입해 끌어올려 왔지만, 인터넷의 고품질 텍스트는 2028년 전후로 고갈될 것으로 예측된다. 합성 데이터로 학습을 반복하면 출력의 다양성이 무너지고, 봇과 AI 생성물이 웹을 채우면서 출처가 확인되는 사람의 데이터는 희소해진다. AI에 데이터를 공급하려면 사람의 규모와 실재 검증, 지역 다양성을 한꺼번에 갖춰야 한다. KGeN은 이 셋을 갖춘 검증된 인간 네트워크다.
KGeN의 평판 엔진은 60여 개국 6,190만 명이 실재하는 고유한 개인인지, 어떤 분야에서 실력을 쌓았는지를 점수로 산출한다. 이 검증이 값으로 환산되는 곳은 물리적 세계의 데이터다. 로봇이 현실에서 작동하려면 사람이 움직인 기록을 학습해야 하는데, 같은 작업이라도 인도와 브라질의 손동작과 도구를 다루는 습관은 다르다. KGeN은 실재와 자격이 확인된 각지의 사용자에게 과제를 맡겨 에고센트릭 영상을 수집하고, 이를 프론티어 연구소에 공급했다.
이 데이터 사업의 성과는 토큰으로 돌아온다. KGeN 2.0은 유통 물량의 약 10%인 2,200만 개를 태운 제네시스 번으로 출발해, AI 사업 공헌이익의 일부로 공개 시장에서 $KGEN을 매수해 소각하는 구조를 가동했다. 매출과 소각 내역은 독립 감사를 거쳐 온체인에 공개할 예정이다. 검증된 인간이 AI 데이터 공급원이 되고 그 매출이 토큰 가치로 돌아오는 미래를 KGeN이 그려가고 있다.
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