작성자: 캘빈
- 암호화폐 거래소(CEX)의 인공지능 활용은 이용자의 의도를 주문으로 바꾸는 실행 계층과, 무엇을 사고팔지 판단하는 데 필요한 정보와 해석을 만드는 판단 계층으로 나눌 수 있다. 판단 계층은 다시 모델의 답을 그대로 돌려주는 대화형과, 거래소가 근거와 검증을 정해 자기 이름으로 내보내는 발행형으로 나뉜다. 실행을 외부 에이전트에 개방할수록 이용자의 판단과 신뢰는 거래소 밖에서 만들어지며, 거래소가 발행형 판단 계층을 직접 세울 유인은 여기에서 나온다.
- 기성 금융이 언어모델을 컴플라이언스 안에서 배포할 수 있었던 것은 모델을 신뢰해서가 아니라 모델을 신뢰하지 않아도 되는 체계를 만들었기 때문이다. 언어 모델이 컴플라이언스를 준수하며 금융에 활용되기 위해서는 참조할 자료를 고르고, 모델이 하지 않을 일을 정하고, 결과를 전문가 기준으로 평가하고, 송출 전에 마지막 관문을 두는 네 가지의 조치를 필요로 한다.
- 빗썸과 서프(Surf)가 공동 개발한 빗썸 AI는 이 네 가지를 시점 고정 스냅샷, 계산과 설명의 분리, 검수자 라벨로 학습한 평가기, 발행 보류를 통해 구현했다. 빗썸 AI의 사례는 거래소 인텔리전스의 경쟁력이 분석의 유형이 아니라 자료 선별에서 발행까지를 관리하는 기준에 있음을 보여준다.
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