AI와 블록체인이 융합하는 가운데, OpenLedger는 이 접점에서 선구적인 프로젝트로 부상하며, 모델 훈련의 탈중앙화, 데이터 기여 보상, 그리고 에이전트 경제 활성화를 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 투명하고 커뮤니티가 소유하는 AI의 미래를 지향합니다. 핵심 기여자인 Kamesh와의 인터뷰를 통해 OpenLedger의 원칙, 혁신 및 로드맵을 살펴보았습니다. Kamesh는 Walmart와 Cadbury와 같은 대기업에서 AI/ML 연구개발을 수행하며 쌓은 경험을 바탕으로, 산업이 직면한 주요 문제들인 AI의 블랙박스 문제, 데이터 활용의 투명성 부족, 데이터 기여자에 대한 불공정한 보상 문제를 강조합니다. OpenLedger는 이러한 문제들을 해결하기 위해 추적 가능성과 공정한 보상을 보장합니다. “AI를 위해 만들어진 블록체인”으로 자리매김한 OpenLedger는 중요한 공백을 메우고 있습니다. 중앙집중식 기업들은 사용자 동의나 보상 없이 AI를 훈련시켜막대한 이익을 챙겼지만, OpenLedger는 모든 훈련 과정, 데이터 출처, 모델 업데이트를 공개하여 투명성을 확보하고, 금융 조언이나 건강 분야와 같이 민감한 사례에서도 신뢰를 높입니다.

또한, Proof of Attribution(기여 증명) 메커니즘은 특정 추론 뒤에 숨겨진 데이터 출처를 밝혀내어 오정보로 인한 위험을 낮춥니다. OpenLedger의 야심찬 보상 시스템은 데이터셋과 모델 수정 내역을 계열화된 온체인 기록으로 추적하며, 이와 관련된 네트워크 활동 시 해당 기여자는 투명하고 공개된 수수료의 일부를 받습니다. 기술적으로, OpenLedger는 Model Factory라는 노코드 플랫폼을 제공하여 가볍고 저렴한 LoRA 어댑터를 활용한 언어 모델 미세 조정을 지원하며, OpenLoRA를 통해 이러한 어댑터를 공유 기반 모델에 동적 연결하여 GPU 병목 현상을 극복하고 확장 가능하며 비용 효율적인 모델 반복 학습을 가능하게 합니다. 이는 AI 개발에 폭넓은 참여를 촉진합니다. Proof of Attribution(POA)는 데이터와 그에 따른 추론 간의 연계를 온체인에 측정·기록하여, 기여자들이 공정하게 수익을 배분받도록 보장하며, 모든 사용자가 추적할 수 있습니다. 신뢰를 유지하기 위해, 모델이 포크되거나 프록시가 사용되는 상황에서도 OpenLedger는 모델을 중앙에서 호스팅하며 API를 제외한 외부 접근을 제한합니다. 현재 테스트넷은 400만 개 이상의 활성 노드를 운영하며, 구글 딥마인드 출신 연구자 포함 10개 이상의 프로젝트들이 이 플랫폼 위에서 개발 중입니다. Epoch 2의 최근 완료에 이어, 앞으로의 주요 목표는 토큰 생성 이벤트(TGE)와 메인넷 출시로, 자세한 내용은 곧 공개될 예정입니다. Kamesh는 분산 AI 개발자들에게 단순성에 집중할 것을 조언하며, 제품은 빠르게 이해할 수 있어야 하고, 화제성보다는 원활하고 효과적인 해결책이 우선되어야 한다고 강조합니다. 이 이야기를 좋아요와 공유 부탁드립니다!