Bluwhale은 분산형 개인화 프로토콜로, 웹3와 AI, 컨텍스트 데이터를 통합합니다. 이들의 목표는 dApp을 위한 가장 사용자 중심적인 개방형 AI 데이터 네트워크를 개발하는 것입니다. ^[1] Bluwhale의 현재 CEO는 Han Jin입니다. ^[2]

개요

Bluwhale의 분산형 개인화 프로토콜은 사용자 정보를 쿼리 가능한 벡터 그래프 기반 레이어로 변환하여 다양한 블록체인 네트워크의 데이터를 통합하고 개별 사용자 프로필을 중심으로 구성합니다. 이를 통해 분산형 애플리케이션(dApp) 전반에서 사용자 경험이 간소화되어 사용자는 자신이 사용하는 dApp과 기본 설정 프로필을 선택적으로 공유할 수 있습니다. ^[3]

사용자가 데이터를 공유하기로 선택하면 수익 분배 시스템의 일부가 되어 가치 창출 프로세스를 통해 보상을 받습니다. 반대로 개인 데이터 공유를 거부하면 개인 정보 보호를 유지하고 애플리케이션 레이어 내에서 다른 익명 사용자와 동일하게 취급됩니다. 이러한 이중 접근 방식은 사용자 자율성을 존중하면서 보다 사용자 중심적이고 포용적인 웹3 생태계를 조성합니다. ^[3]

BluWhale은 상호 운용성을 촉진하여 애플리케이션 간의 협업 및 데이터 공유를 장려합니다. 보안이 우선 순위이며, BluWhale AI는 허용된 대로 검증되고 안전한 사용자 데이터 사용을 보장합니다. 이 플랫폼은 시장 수요에 따라 사용자 데이터를 평가합니다. ^[4]

디자인

Bluwhale은 다음과 같은 특징을 가진 사용자 중심 데이터 액세스 레이어를 만드는 것을 목표로 합니다. ^[4][3]

• 상호 운용성: 상호 운용성을 유지하려면 개방형 네트워크의 이점에 대한 충성도를 장려하기 위해 최종 사용자 이점을 우선시해야 합니다. 또한 장기적인 기업 협업을 촉진하는 두 번째 목표가 있습니다. 여기에는 네트워크 고유 데이터의 가용성을 보장하고, 초기 도입자를 위한 가격 인센티브를 제공하고, 생태계 참여를 위한 수익 공유 메커니즘을 구현하는 것이 포함됩니다.
• 신뢰: 사용자 및 컨텍스트 데이터의 검증 프로세스는 수동 및 능동적 방법 모두를 통해 달성할 수 있습니다. 능동적 검증에는 토큰과 소셜 행동을 사용하여 사용자가 오프체인 데이터로 프로필을 인증하도록 장려하고, 검증된 상호 작용에 대한 보상을 제공하는 것이 포함됩니다. 수동적 측면에서는 AI를 사용하여 봇 또는 악성 프로필로부터 진정한 사용자 활동을 수집, 분석 및 구별할 수 있습니다.
• 공정 시장 가치: 데이터 액세스는 사용자 승인에 따라 결정되며 공정 시장 원칙에 따라 평가됩니다. 특정 사용자의 데이터 액세스 비용은 기업 수요에 영향을 받으며 가격은 수요와 공급의 시장 역학을 따릅니다. 사용자 데이터에 대한 관심이 높아짐에 따라 액세스를 원하는 엔터티 수가 증가하여 가격이 상승합니다. 전체 생태계 안정성을 보장하기 위해 네트워크는 각 트랜잭션에 명목 수수료를 부과합니다.
• 데이터 가용성: 기업은 데이터 액세스 비용을 지불할 의향이 있을 수 있지만 소비자는 데이터 가용성을 허용하거나 거부할 수 있는 궁극적인 권한을 갖습니다. 네트워크는 액세스가 허용되면 결제가 계속되는 한 데이터를 쿼리할 수 있도록 보장합니다.
• 인플레이션/디플레이션: 가능한 디플레이션 효과를 해결하기 위해 토큰 소각 메커니즘이 구현되어 각 기업 쿼리마다 토큰이 제거됩니다. 이 메커니즘은 네트워크 경제의 균형을 유지하고 토큰 가치를 유지하는 데 필수적입니다.