Block AI는 인공 지능 도구를 블록체인 기술과 통합하여 다양한 AI 서비스에 대한 분산형 액세스 지점을 제공하는 것을 목표로 하는 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 최종 사용자와 분산형 애플리케이션(dApp) 모두가 단일 인터페이스와 토큰 기반 결제 시스템을 통해 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. ^[1]

개요

Block AI (BAI)는 다양한 AI 도구를 탈중앙화된 인터페이스 내에 통합하는 멀티체인 플랫폼입니다. 사용자 등록 및 구독료가 필요 없으며, 개인과 조직이 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 중앙 집중식 데이터 저장을 피함으로써 플랫폼은 데이터 보안 및 사용자 소유권에 대한 우려도 해결합니다.

이 시스템은 블록체인 기술을 사용하여 AI 생성 결과물을 영구적이고 투명하게 저장합니다. 핵심 기능은 스마트 계약 내에 콜백 메커니즘을 통합하여 AI 작업을 요청하고 추가 처리를 위해 결과를 자동으로 수신할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 블록체인 환경 내에서 자동화 및 실시간 의사 결정에 대한 새로운 가능성을 창출합니다.

Block AI는 YouTube 요약 도구 및 브레인스토밍 도우미와 같은 작고 작업별 도구를 제공합니다. 또한 플랫폼 내에서 서비스 요금을 지불하기 위한 기본 토큰을 도입할 계획입니다. BAI에 대한 의사 결정은 토큰 보유자가 아닌 활성 사용자가 주도하여 개발이 도구와 정기적으로 상호 작용하는 사람들에 의해 형성되도록 합니다. ^[2]

특징

거버넌스

BAI DAO는 전통적인 토큰 기반 DAO와는 다른 사용자 중심 거버넌스 모델을 사용합니다. 의사 결정 권한을 토큰 보유량에 의존하는 대신, 플랫폼의 실제 사용자로부터의 의견을 강조합니다. 거버넌스 참여는 플랫폼 도구의 실제 사용량에 기반하며, 플랫폼을 더 자주 사용하는 사용자가 더 큰 영향력을 갖도록 합니다.

거버넌스는 주기적인 설문 조사를 통해 진행되며, 투표권은 사용자가 플랫폼을 사용한 빈도에 따라 가중됩니다. 예를 들어, 도구를 500번 사용한 사람은 한 번 사용한 사람보다 더 큰 영향력을 갖습니다. 이러한 설문 조사는 도구 개발 우선 순위, 인터페이스 조정, 토큰 분배 변경, 성장 이니셔티브 및 나머지 4,000,000개의 BAI 토큰 할당을 다룰 수 있습니다.

개발팀은 설문 조사 결과를 검토하고 플랫폼의 방향을 알립니다. 이 구조는 변경 사항이 활성 사용자 기반의 요구와 선호도를 반영하여 보다 실용적이고 포괄적인 개발을 지원하도록 설계되었습니다. ^{[3] [4]}

서비스

YouTube 요약기

YouTube 요약기는 긴 비디오를 간결하고 읽기 쉬운 텍스트 요약으로 압축합니다. 사용자가 전체 실행 시간을 보지 않고도 비디오 콘텐츠에서 핵심 정보를 추출할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도구는 학술 연구, 경쟁 분석, 교육 목적 또는 일반적인 지식 수집에 사용할 수 있습니다. 특히 사용자가 많은 양의 콘텐츠를 신속하게 처리해야 하는 시간에 민감한 환경에서 유용합니다. ^[5]

브레인스토밍 도구

브레인스토밍 및 계획 도구는 구조화된 아이디어 생성과 초기 단계 계획을 지원합니다. 콘텐츠 제작, 제품 개발 또는 프로젝트 관리에 관련된 개인을 대상으로 합니다. 사용자는 프롬프트나 테마를 입력할 수 있으며, 도구는 개요, 목록 또는 확장된 개념을 반환합니다. 이 도구는 기술적 배경이 없는 사람들도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 생각을 정리하고, 새로운 방향을 탐색하거나, 더 복잡한 작업을 준비할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공합니다. ^[5]

OpenAI API

OpenAI API 접근 서비스를 통해 사용자는 Block AI 플랫폼을 통해 GPT-4와 같은 고급 언어 모델을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 OpenAI에 직접 계정을 만들거나 별도의 결제 방식을 관리할 필요가 없습니다. 접근은 플랫폼의 기본 토큰을 사용하여 처리되므로 코딩 지원, 자연어 쿼리, 문서 요약 등과 같은 사용 사례에 고성능 AI 모델과 더 쉽게 상호 작용할 수 있습니다. ^[5]

LLM 접근

대체 언어 모델 접근 서비스를 통해 사용자는 gpt4all 및 Orca Mini와 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 감정 분석, Q&A 지원 및 챗봇 개발을 포함하여 OpenAI의 도구와 유사한 기능을 제공합니다. 대안을 제공함으로써 플랫폼은 단일 공급자에 대한 의존도를 줄이고 성능, 라이선스 또는 개인 정보 보호 요구 사항이 다른 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션 범위를 넓힙니다. ^[5]

이미지 생성

프롬프트-이미지 워크플로우 기능을 통해 사용자는 언어 모델로 텍스트 프롬프트를 생성한 다음 해당 프롬프트를 이미지 생성 도구와 함께 사용하여 사용자 정의 시각적 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 OpenAI API를 통해 자연어로 개념을 설명하고 호환 가능한 이미지 생성 서비스를 사용하여 출력물을 활용하여 삽화, 제품 모형 또는 홍보 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 모듈식 워크플로우를 통해 비 디자이너도 최소한의 노력으로 미디어 자산을 제작할 수 있습니다. ^[5]

스마트 컨트랙트 통합

스마트 컨트랙트 AI 통합 기능을 사용하면 블록체인 기반 스마트 컨트랙트가 AI 작업을 트리거하고 자동으로 응답을 받을 수 있습니다. 이를 통해 컨트랙트는 실시간 데이터 또는 AI 생성 통찰력을 기반으로 적응할 수 있습니다. 예를 들어 스마트 컨트랙트는 감정 분석 작업을 시작하고 결과를 받아 해당 분석을 기반으로 동작을 조정할 수 있습니다. 이 기능은 분산 시스템 내에서 더 복잡한 로직과 더 큰 적응성을 지원합니다. ^[5]

커뮤니티 주도 개발

커뮤니티 주도 도구 개발 프로세스는 플랫폼 사용자로부터 피드백을 수집하기 위해 주기적인 설문 조사를 활용합니다. 토큰 가중 모델과는 달리, 참여는 사용 가중 방식으로 이루어지며, 이는 플랫폼과 더 많이 상호 작용하는 사용자가 더 큰 영향력을 갖는다는 의미입니다. 설문 조사는 도구 제안, 사용자 인터페이스 업데이트, 토큰 분배 전략 및 플랫폼 확장 노력과 같은 문제를 다룰 수 있습니다. 이 접근 방식은 새로운 기능과 도구가 참여 사용자의 실제 요구 사항과 일치하도록 보장합니다. ^[5]

에이전트

Block AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 비디오 요약 및 협업 도구를 전반에 걸쳐 다양한 작업을 처리하도록 설계된 특수 에이전트 프레임워크를 포함합니다. 이러한 에이전트는 분산 시스템 내에서 작동하며 작업에 최적화된 설계를 통해 특정 사용자 요구를 충족하도록 맞춤화됩니다. 모든 에이전트는 블록체인 인프라를 사용하여 분산 프레임워크에서 작동하도록 구축되었습니다. 이 설계는 데이터 투명성, 보안 및 사용자 소유권을 보장합니다. 에이전트 프레임워크는 다재다능하며 다양한 작업을 포괄하는 동시에 혁신적인 요약 및 협업 문제 해결 방법을 도입합니다. ^[6]

LLM 에이전트

LLM (Large Language Model) 에이전트는 여러 개의 개별 모델을 포함합니다. GPT-4를 기반으로 하는 ChatGPT 에이전트는 질문에 답변하고 서면 콘텐츠를 생성하는 등 다양한 텍스트 기반 작업을 처리할 수 있는 범용 모델입니다. Orca 2 Mini는 효율적이고 빠른 응답을 제공하는 오픈 소스 모델로, 속도가 우선시되는 사용 사례에 적합합니다. Gemini 1.5는 더 복잡하거나 미묘한 작업을 위해 설계되었으며, 더 심층적인 분석 기능을 제공합니다. Llama 3.1은 비용 효율적인 옵션을 제공하여 확장 가능한 애플리케이션을 위한 성능과 경제성의 균형을 맞춥니다. ^[6]

이미지 생성 에이전트

이 플랫폼은 이미지 생성을 위해 DALL-E 3와 Stable Diffusion 3를 지원합니다. DALL-E 3는 텍스트 설명에서 고품질의 상세한 이미지를 생성할 수 있으며, 이는 디자인이나 광고와 같은 창의적인 분야에서 유용합니다. Stable Diffusion 3는 생성 프로세스에 대한 더 많은 제어를 추가하여 사용자가 시각적 결과물에 대한 목표 조정 또는 개선을 할 수 있도록 합니다.

YouTube 요약 에이전트

YouTube 요약 에이전트는 비디오 링크를 처리하여 짧은 텍스트 요약으로 변환합니다. 이 기능은 사용자가 비디오를 전체 시청하지 않고도 비디오의 관련성을 빠르게 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 계획된 확장 기능에는 선택한 YouTube 채널에서 요약을 자동 배달하여 정기적인 콘텐츠 소비의 편의성을 향상시키는 것이 포함됩니다. ^[6]

토론 도구 에이전트

토론 도구 에이전트는 GPT-4를 사용하여 특정 주제에 대한 양방향 대화를 시뮬레이션합니다. 이 에이전트는 사용자가 다양한 관점을 제시하여 복잡한 문제를 탐색하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 향후 개발에는 이러한 토론 중에 더 다양한 관점을 제공하기 위해 다양한 언어 모델을 통합하는 것이 포함됩니다. ^[8]

브레인스토밍 도구 에이전트

브레인스토밍 도구 에이전트는 여러 이해 관계자의 참여를 시뮬레이션하여 그룹 아이디어를 촉진합니다. 이들은 주제에 대한 에이전트 중심의 토론을 생성하고 결과를 시각적으로 요약하는 마인드 맵으로 세션을 마무리합니다. 이 도구는 구조화된 아이디어 탐색을 지원하며 초기 단계 계획 또는 전략 개발에 적용됩니다. ^[6]

질문-옵션-기준 (QOC) 모델

Block AI는 AI가 생성한 답변의 구체성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 질문-옵션-기준(QOC) 프레임워크를 통합합니다. 전통적으로 구조화된 의사 결정 분석에 사용되는 이 프레임워크는 AI 시스템이 광범위한 가능성을 제공하는 것을 넘어 구체적이고 맞춤화된 권장 사항을 제공하도록 돕습니다. ^[9]

QOC란 무엇인가?

QOC 프레임워크는 UI/UX 디자인에서 시작하여 일반적인 의사 결정 지원, 특히 그룹 환경으로 확장된 구조화된 방법론입니다. 잠재적인 옵션 식별, 관련 기준, 기준 중요도 평가, 기준에 따른 옵션 평가, 선호 옵션 계산을 포함합니다. 유연성 덕분에 여러 이해 관계자가 기여하고 평가하는 분산 시나리오에서 효과적이며, 중복을 피하기 위해 기여 내용이 통합됩니다. 이 프레임워크는 본질적으로 의사 결정 과정을 문서화하여 투명성을 보장합니다. ^[9]

BlockAI의 QOC 구현

Block AI는 지능형 에이전트를 사용하여 QOC 프레임워크를 구현합니다. 시스템은 질문에 답하기 위해 관련 이해 관계자를 에이전트로 인스턴스화하여 사용자가 적절한 이해 관계자 식별을 위한 컨텍스트를 제공할 수 있도록 합니다. 에이전트는 옵션과 기준을 제안하고 시스템은 이를 자동으로 통합합니다. 그런 다음 에이전트는 기준 중요도와 옵션이 기준을 얼마나 잘 지원하는지 평가합니다. 이 이중 평가는 공식을 사용하여 선호하는 옵션을 계산하고 명확한 권장 사항을 제공합니다. ^[9]

설명 가능한 AI에 대한 기여

Block AI의 QOC 사용은 투명성을 높여 설명 가능한 AI(XAI)에 기여합니다. QOC의 구조화된 특성은 정의된 질문, 옵션 및 기준을 통해 의사 결정을 체계화하여 프로세스를 추적 가능하게 만듭니다. 아키텍처는 구조화된 QOC 레이어를 LLM과 통합합니다. QOC 레이어는 에이전트 기반 프로세스를 오케스트레이션하여 투명성을 향상시키는 반면, LLM 레이어는 초기 입력을 생성하지만 설명 가능성은 떨어집니다. QOC 레이어를 통해 통계 분석이 가능하고, 중요한 기준을 식별하며, 유사하게 좋은 옵션을 식별할 수 있습니다. 목표는 설명 가능한 QOC 레이어에 대한 의존도를 높이는 것입니다. ^[9]

통계 분석 및 설명 가능성

QOC 프레임워크는 추천을 설명하기 위한 통계적 평가를 가능하게 합니다. 결과는 기준에 따른 옵션과 점수를 보여주는 그래프를 통해 시각화하여 성능과 유사하게 좋은 대안을 강조할 수 있습니다. 시스템은 투명성을 위해 참여 에이전트와 역할을 나열합니다. 통합된 입력 대 초기 제안 분석은 기여가 어떻게 병합되었는지 보여줍니다. 표준 편차를 사용한 일관성 분석은 에이전트 간의 합의를 나타냅니다. 중요도와 표준 편차를 분석하여 중요한 기준을 식별합니다. 선호하는 옵션과 통계적으로 구별할 수 없는 옵션은 유사하게 좋은 대안으로 식별됩니다. ^[9]

BAI

BAI 토큰은 Block AI 플랫폼 내에서 다양한 서비스와 도구에 접근할 수 있게 하는 유틸리티 토큰입니다. 사용자는 암호화폐 거래소에서 BAI 토큰을 구매하거나 도구 개발, 버그 식별, 홍보 및 에이전트 운영에 기여할 수 있습니다.

토큰 경제는 장기적인 지속 가능성과 공정성을 지원하도록 구성되어 있습니다. 6,000,000개의 BAI 토큰은 공급 안정성을 유지하기 위해 수년에 걸쳐 점진적으로 출시될 예정입니다. 초기 토큰 판매는 스마트 계약을 통해 이루어졌으며, 첫 해 동안 각 토큰은 1달러의 고정 가격으로 판매되었습니다. BAI는 다음과 같이 할당됩니다: ^[7]

• BAI DAO: 80%
• 팀: 10%
• 1년차 판매: 5%
• 2년차 판매: 3%
• 3년차 판매: 2%

파트너십

• DDAI
• Aster AI
• ChimpX
• CodeHound
• PAAL AI