2022년 11월 말, OpenAI는 지능형 대화 시스템인 ChatGPT를 출시했고, 이 소식은 빠르게 전 세계의 관심과 열띤 토론을 불러일으켰습니다.

A주, 미국 주식, 암호화폐 등 AI 부문과 관련된 대상은 모두 급등을 경험했습니다. 이후 ChatGPT가 널리 사용되고 사람들이 그것이 전 세계에 미치는 영향을 깨닫게 되면서 동일한 유형의 새로운 ChatGPT 응용 프로그램 시나리오와 제품 반복이 계속 등장했습니다.

마이크로소프트가 OpenAI를 인수하고 ChatGPT를 Bing과 Office 생태계에 탑재하는 것만으로도 투자자들의 무한한 기대를 받으며 주가가 급등했습니다. ChatGPT4가 등장하기 전까지, 그것이 보여준 초인공지능은 사람들을 흥분에서 진정시키고 AI가 자신의 산업에 가져올 변화와 AI의 추가 개발에 따른 잠재적 위험에 대해 생각하기 시작했습니다.

본 글은 이러한 맥락에서 AI와 블록체인이라는 두 산업에 대한 연구와 사고를 통해 이 질문에 대한 답을 찾으려고 작성되었습니다.

AI 산업의 발전현황

생산성 도구

AI는 생산성 도구로 생각할 수 있습니다. 석기, 증기기관, 내연기관, 전기모터, 컴퓨터, 인터넷과 마찬가지로 인류사회의 생산성과 생산관계에 급격한 변화를 가져오는 도구로 활용될 수 있다. AI가 바꾸는 것은 생산성이다.컴퓨터 상호작용의 문턱을 낮추고 반복 생산의 효율성을 높인다. 전자는 인간 삶의 질을 향상시키고, 후자는 인간 발전의 장애물을 완화한다.

특히 AI 기술은 지능형 제조, 의료, 금융, 운송, 교육 및 기타 분야 등 많은 산업에 지대한 영향을 미쳤습니다. AI 기술을 통해 사람들은 기계가 창의적이지 않은 일부 작업을 자율적으로 학습하고 수행할 수 있게 하여 일부 산업에서는 생산 효율성을 향상하고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 신약 개발을 위한 단백질 구조 예측에 활용되는데, Meta AI 팀이 훈련한 ESMFold는 6억 개 이상의 메타게놈 단백질을 예측하여 과거에는 상상할 수 없었던 자연의 단백질의 폭과 다양성을 입증했습니다.

일반인의 관점에서 말하면, AI 기술을 사용하면 과거에는 자연어를 사용하여 복잡한 프로그램을 처리할 수 있었습니다. 복잡한 프로그램의 원리를 이해할 필요도 없고 코드 작성 방법을 알 필요도 없습니다. AI가 원하는 결과는 무엇인지, AI는 이 결과를 바탕으로 중간 단계를 수행해 원하는 결과를 얻을 수 있는 것, 이것이 바로 AI가 가져오는 생산성 향상이다.

(골드만삭스 글로벌 투자 리서치를 통해)

이는 AIGC라고도 하며 지능형 고객 서비스, 가상 인간, 게임 등의 분야에서 더욱 널리 사용될 것입니다. ChatGPT는 기존 말뭉치를 기반으로 가상 인간, 게임 및 기타 분야에 보다 부드럽고 자연스러운 대화 경험을 제공하여 사용자 경험과 제품 시장 경쟁력을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 더 중요한 것은 ChatGPT가 양식화된 보고서, 간단한 정보 수집 및 요약, 번역, 제한된 조건의 일러스트레이션과 같은 일부 반복적인 콘텐츠 생성에서 인간을 대체할 수 있다는 것입니다. 인간의 생산성을 더욱 자유롭게 하고 지침을 반복적으로 실행하는 대신 주요 지침을 입력하거나 창작물을 만드는 데 집중하십시오.

기술 동향 가이드

현재 AI의 핵심 응용분야로는 일반 인공지능, 지식 그래프, 데이터 분석 및 합성, 자율주행, AIGC 등이 있다.

안에:

(국해증권연구소에서)

시장 자금 조달의 수와 금액, 언론의 관심에 대한 통계와 관계없이 2022년은 의심할 여지 없이 AIGC가 폭발적인 해가 될 것입니다. 그러나 AIGC는 여전히 비교적 새로운 기술이며 아직 탐색 및 개발 초기 단계에 있습니다.

구체적으로 AIGC의 개발 단계는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

전반적으로 우리는 이제 연구 단계에서 응용 단계로 넘어갔고, AIGC 개발은 아직 초기 단계입니다.

(국해증권연구소에서)

핵심 요소

데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워는 AI 개발의 세 가지 핵심 요소입니다.

데이터 측면에서는 AI 기술이 계속해서 발전하면서 데이터의 품질과 다양성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 대규모 애플리케이션 시나리오 데이터 외에도 데이터를 효과적으로 정리하고 전처리하고 주석을 달아 알고리즘의 훈련 정확도를 향상시켜야 합니다. 또한 데이터의 가치와 인텔리전스를 더 잘 활용하려면 모델 간 및 도메인 간 데이터 융합 문제도 고려해야 합니다.

알고리즘 측면에서 현재 AI 기술의 발전은 여전히 ​​지속적인 반복과 개선의 과정에 있습니다. 향후 개발 동향은 딥 러닝 알고리즘의 다중 양식 및 대규모 모델뿐만 아니라 자율 학습, 지식 전달 및 증분 학습의 혁신에 주로 반영될 것입니다. 이를 통해 AI 알고리즘의 지능 수준과 적용 범위가 더욱 향상되고 AI 기술의 광범위한 적용이 촉진될 것입니다.

알고리즘 측면에서 현재 AI 기술의 발전은 여전히 ​​지속적인 반복과 개선의 과정에 있습니다. 향후 개발 동향은 딥 러닝 알고리즘의 다중 양식 및 대규모 모델뿐만 아니라 자율 학습, 지식 전달 및 증분 학습의 혁신에 주로 반영될 것입니다. 이를 통해 AI 알고리즘의 지능 수준과 적용 범위가 더욱 향상되고 AI 기술의 광범위한 적용이 촉진될 것입니다.

컴퓨팅 성능 측면에서 AI 컴퓨팅이 지속적으로 가속화되고 최적화됨에 따라 하드웨어 캐리어도 지속적으로 업그레이드되고 개선됩니다. 예를 들어 GPU, TPU 등 전용 칩의 등장으로 AI 컴퓨팅의 효율성과 속도가 크게 향상됐다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 발전으로 AI 컴퓨팅 파워를 위한 보다 유연하고 다양한 컴퓨팅 환경도 제공되었습니다.

(골드만삭스 글로벌 투자 리서치를 통해)

블록체인 산업의 현재 발전 상황

분산 원장

블록체인은 분산형 분산 원장입니다.

우선, 블록체인은 블록체인의 하부에 있는 합의 메커니즘에서 비롯된 변조 방지 특성을 가지고 있으며, 체인의 데이터는 블록 기록과 채굴자/검증 노드에 의해 목격되고 블록은 다시 연결되기 때문에 지속적으로 기록되며 스마트 계약 계정에서 생성된 온체인 데이터가 블록에 기록되면 수정할 수 없습니다.

노드 수가 증가하고, 지리적 위치가 분산되고, 컴퓨팅 성능이 증가하거나 약속된 토큰의 가치가 증가함에 따라 합의를 방해하는 것이 더 어렵고 비용이 많이 듭니다. 따라서 중앙화된 개인이 기록된 내용을 변경하는 것은 어렵습니다.

둘째, 변조될 수 없다는 전제 하에 코드를 기반으로 구축된 스마트 계약을 통해 사용자는 누구도 신뢰하지 않고 상호 작용할 수 있으며, 스마트 계약은 미리 설정된 경로에 따라 코드를 실행하여 해당 작업을 구현합니다. 이를 통해 무신뢰 온체인 거래가 가능해집니다.

동시에, 해당 계정만이 스마트 계약에 속한 자산을 호출할 수 있으며, 다른 계정이 스마트 계약을 통해 원래 계정의 자산을 이전할 수 있는 상황은 없습니다. 그리고 원래 계정의 모든 작업에는 신원 확인을 위한 서명이 필요하고 첫 번째 전송 상호 작용에서는 계정 자산을 검색하기 위해 스마트 계약 승인도 필요하기 때문입니다. 이를 통해 사용자의 지갑 계정은 자신의 신원(DID)과 자산을 가장 잘 보관할 수 있는 수단이 됩니다.

합의 메커니즘과 스마트 계약의 프레임워크 내에서 모든 온체인 자산과 온체인 행동을 기록하고 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 생성된 권리와 이익은 소유자의 계정에 자동으로 수집될 수 있습니다. 이를 통해 '진짜 손오공과 가짜 손오공'과 '이대도지'의 문제를 직접적으로 해결할 수 있으며, 어느 누구도 단순한 복사 붙여넣기로는 타인의 자산을 훔칠 수 없으며, 어느 누구도 권리 소유자를 대신하여 이익을 얻을 수 없습니다.

구체적으로 디지털 자산은 NFT를 사용하여 디지털 그림을 표현하는 등 고유한 스마트 계약 주소를 정의하기 위해 토큰을 사용할 수 있으며, 누구나 작업 내용이나 존재 증명과 같은 거래 불가능한 토큰(SBT)을 통해 누구나 행동을 입증할 수 있습니다. 시간과 공간(작업 증명/출석 증명).

기술 동향 가이드

레이어 0-2는 블록체인 기술 아키텍처의 계층 구조이며 얼라이언스 체인과 프라이빗 체인은 서로 다른 유형의 블록체인 응용 시나리오입니다.

핵심 요소

분산 노드, 암호화, 합의 알고리즘, 스마트 계약 및 암호화폐는 블록체인 개발의 핵심 요소입니다.

분산 노드는 데이터를 분산 방식으로 저장하고 전송할 수 있는 블록체인 기술의 핵심 부분입니다. 암호화는 블록체인의 보안과 개인 정보 보호를 보장하는 중요한 이론적 도구입니다. 또한, 합의 알고리즘은 블록체인에서 분산된 일관성을 달성하는 열쇠입니다. 스마트 계약은 자동으로 실행될 수 있고 블록체인에서 다양한 논리적 명령을 실행할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 마지막으로 암호화폐는 암호화 기술을 사용하여 거래의 보안과 익명성을 보장합니다.

분산 노드를 통해 모든 참가자는 데이터의 완전한 사본을 가질 수 있으므로 데이터 투명성과 보안이 보장됩니다. 블록체인의 핵심 기술인 해시 함수, 디지털 서명 및 비대칭 암호화는 모두 암호화의 응용입니다. 이는 데이터 무결성과 신원 인증을 보장하는 동시에 사용자 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

합의 알고리즘을 통해 모든 노드는 합의에 도달하여 데이터의 일관성과 변조 불가능성을 보장할 수 있습니다. 일반적인 합의 알고리즘에는 PoW, PoS 등이 포함됩니다. 스마트 계약은 제3자의 신뢰 없이 거래를 실현할 수 있으므로 거래의 효율성과 보안이 어느 정도 향상됩니다. 비트코인, 이더리움 등 암호화폐의 출현으로 블록체인 기술의 광범위한 적용과 발전이 촉진되었습니다.

블록체인과 AI의 교차점

AI의 물결 속에서 블록체인 산업의 일환으로 우리도 생각해 볼 필요가 있습니다. AI가 세상으로 변화하는 데 블록체인도 포함되는가? 그렇다면 그 변화는 무엇일까? 그리고 블록체인의 탈중앙화와 권한 확인 기능이 AI에 어떤 영향을 미칠까요?

우선, 생산성 도구로서의 AI는 기술적 한계점을 낮출 수 있으므로 자연스럽게 블록체인 산업의 기술적 한계점을 낮추고 생산 효율성을 높일 수도 있습니다.

둘째, AIGC는 프로그래밍된 설정에서 게임과 메타버스를 자유롭게 하여 새로운 내러티브와 게임플레이를 블록체인에 도입할 것입니다.

블록체인의 스마트 계약은 AI가 참여할 수 있는 분야와 범위를 정의하거나 AI의 권한을 제한하여 과도한 발전을 방지할 수 있습니다.

동시에, 블록체인의 분산화는 AI에게 훈련 모델에 필요한 리소스 공유, 기본 데이터 할당 및 컴퓨팅 능력을 제공할 수 있습니다.

또한 블록체인의 권한 확인 기능은 AI로 인해 발생하는 이해 상충을 방지하기 위해 데이터, 신원 및 소유권에 대한 증거를 제공할 수도 있습니다.

AI가 블록체인에 미치는 영향

또한 블록체인의 권한 확인 기능은 AI로 인해 발생하는 이해 상충을 방지하기 위해 데이터, 신원 및 소유권에 대한 증거를 제공할 수도 있습니다.

AI가 블록체인에 미치는 영향

첫째, 도구로서의 AI는 콘텐츠 제작의 문턱을 낮출 수 있습니다. 일반인이라면 누구나 기술적 한계 없이 창의성을 발휘하여 고품질의 콘텐츠나 NFT 작품을 출력할 수 있습니다. 여기에는 NFT 생성, 게임 자산 생성, 메타버스 모델링, 코드 구성 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

그러나 현재 NFT 분야에서 AIGC를 적용하는 것은 단순한 이미지 출력뿐이며 이는 전통적인 Generative Art와 근본적으로 다르지 않습니다.NFT에서 AIGC의 실제 적용은 Mirror World가 AI를 사용하는 것처럼 NFT의 특성을 더욱 확장하는 것입니다. 건설은 NFT의 영혼에 속합니다.

(A16Z 연구에서)

둘째, 코드 작성의 기술적 문턱을 낮추는 것입니다. 코드는 두 가지 방향으로 나누어져 있는데, 하나는 프로젝트 발행과 스마트 계약 배포를 위한 것이고, 다른 하나는 해커나 해커를 위한 것입니다. 이 두 방향은 대결의 두 가지 목적에 속합니다. 즉, 우리는 자연어 프로그래밍에 AI를 사용하고 필요한 스마트 계약을 배포할 수 있으며, 상대방도 AI를 사용하여 계약 코드를 분석하고 공격을 시작할 수 있다는 의미입니다. 이러한 방식으로 우리는 AI를 사용하여 배포된 계약 코드를 반복함으로써 혁신을 형성하고 전체 산업 코드가 더욱 완전하고 신뢰할 수 있게 되도록 도울 수 있습니다. 이를 바탕으로 모든 사람은 블록체인 아키텍처를 최적화하거나 전체 프로젝트를 설계하거나 경제 모델을 설계하여 프로젝트의 게임 플레이를 풍부하게 하고 전체 비즈니스 수준을 혁신하는 데 더 많은 생각을 할 수 있습니다.

마찬가지로 AI가 전체 기술 임계값을 단순화하면 과거의 복잡한 작업이 널리 적용될 수 있습니다. 예를 들어 회전 대출, 플래시 대출, 최적의 채굴 전략, 자동 수익 획득, 납 광산 출발 시간 판단 등 전체 경로를 AI가 완료할 수 있으며, AI가 독립적으로 프로그래밍하고 경로를 선택하고 직접 배포할 수 있습니다. 유희왕의 스킬카드와 마찬가지로 스킬카드만 사용하면 스킬이 저절로 나타나 효과를 발휘하게 됩니다. 이는 과거에 완료하기 위해 높은 임계값이 필요했던 작업을 일반 사용자에게 위임할 수 있으며, MEV를 예로 들어 MEV의 가치를 얻으려면 MEV의 클립 로봇을 작성해야 하며 일반 사람들이 할 수 있을 때, 모든 사람이 할 수 있게 되면 가스가 앞서기 위해 싸워야 하기 때문에 이익 마진이 없습니다. 게임 이론의 원리로 인해 결국 MEV의 가치는 높은 가스 요금으로 인해 고갈될 것입니다. 결국 수익이 나지 않고 MEV의 영향도 줄어듭니다. . 이는 산업 최적화를 강제하는 기술의 분산화입니다.

혹은 블록체인 기술의 대중화를 촉진하기 위해. Footprint Analytics 데이터에 따르면 현재 Ethereum의 활성 사용자는 320,000명에 불과하며 이는 인터넷 사용자의 일부에도 미치지 못합니다. 가장 큰 문제는 사용자가 블록체인에 들어갈 필요가 없고, 꼭 필요한 소수의 사용자가 복잡한 온체인 상호작용으로 인해 차단된다는 점입니다. 또한, 과거에는 체인에 데이터를 업로드하거나 블록체인 기반 티켓 및 인증서를 사용하려면 블록체인 시스템을 구축하거나 많은 양의 가스 비용을 지불해야 했기 때문에 이 비용이 엄청났습니다. 이제 AI 기술을 기반으로 저렴한 비용으로 블록체인을 구축하거나 체인의 데이터 사용 경로를 최적화하여 가스비를 줄일 수 있으므로, 권리 확인과 정보 투명성이 필요한 곳이라면 어디에서나 블록체인 기술을 활용하고 스마트 계약을 배포할 수 있습니다. 따라서 AI를 통해 단순화된 대화형 시스템은 블록체인 산업에 많은 사용자를 끌어들일 것입니다.

우리가 알아야 할 것은 AI가 가져올 수 있는 변화는 블록체인의 애플리케이션 레이어에만 존재한다는 것입니다. 사용자는 상호 작용에 대한 자신의 인식을 바탕으로 AI를 사용하여 스마트 계약 작성 프로세스를 건너뛰고 애플리케이션을 직접 배포하여 특정 요구 사항을 해결합니다. 유통사업의 핵심은 더 이상 유통이 아닌 혁신과 운영이 될 것입니다. 앞으로 애플리케이션 레이어의 패턴은 엄청난 변화를 겪게 될 것이라고 믿습니다. 그러나 AI는 애플리케이션 레이어 아래의 실행 레이어, 합의 레이어, 데이터 레이어를 변경하는 데 무력합니다. 왜냐하면 이는 기본 메커니즘의 혁신이고, 반복 작업의 단순화가 질적 변화를 가져올 수 있는 영역이 절대 아니기 때문입니다. 런던 업그레이드에서 EIP1559의 구현이 이더리움에 더 많은 자극을 주었던 것처럼, 상하이 업그레이드의 완료는 약속된 ETH의 양을 늘리고, 이더리움의 보안을 향상시키며, LSD 부문이 다시 도약할 수 있도록 할 수 있습니다.

(Crypto.com에서)

AI에서 블록체인의 역할

블록체인의 분산형 특성과 현재 AI 기술의 발전이 보여주는 중앙형 특성 사이에는 일정한 편차가 있지만, AI가 직면한 문제에 대한 해결책을 제시하는 것 역시 바로 이러한 편차입니다.

현대의 AI와 빅데이터 기술은 대체로 중앙집권화되어 있으며, 즉 일반적으로 소수의 대기업이나 조직에 의해 통제됩니다. 이러한 기업은 강력한 기술과 자원을 보유하고 있으며 시장 동향과 사용자 행동을 결정할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 이 중앙 집중식 기능은 사람들이 AI를 사용할 때 AI가 실제로 지침을 정직하게 실행할 것이라고 믿어야 함을 의미합니다. 따라서 AI의 개발 및 적용 과정에는 개인정보 유출, 알고리즘 편향, 데이터 남용 등 특정 위험과 문제가 존재합니다.

그러나 블록체인의 분산화, 탈중앙화 특성이 바로 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 스마트 컨트랙트를 통해 AI가 사용할 수 있는 데이터 세트와 작동 범위를 제한하여 AI가 악행을 저지르는 것을 방지하는 동시에 노드를 구축할 수 있습니다. AI의 행동을 감시하기 위해, 악의적인 행동을 하면 감독자는 이를 보고하고 AI가 사용하는 컴퓨팅 파워를 압수할 수 있으므로 AI는 인간 발전을 촉진하는 일만 할 수 있고 AI가 권한을 과도하게 사용하거나 도용하는 것을 방지할 수 있습니다.

특히, AI 훈련에 필요한 기본 데이터를 공유하고 확인하기 위해 블록체인을 통해 사용자는 AI 모델 훈련을 위해 자신의 데이터를 제공할지 여부를 선택할 수 있으며, 이를 위해서는 개인 데이터의 비공개를 달성하기 위한 zk 기술의 추가 개발이 필요합니다. 정보와 함께 데이터가 제공됩니다. 전체 데이터 수집, 저장 및 공유 프로세스는 데이터 보안과 가용성을 보장하고 데이터 소스를 확인하기 위해 분산형 노드에 구축됩니다. 이렇게, 이러한 데이터를 이용해 훈련된 AI가 수익을 창출하면, 수익의 일부를 해당 데이터를 바탕으로 데이터 소유자에게 배당금으로 지급해 데이터 제공자의 권익을 보장할 수 있다. 앞서 언급한 AI 훈련 데이터의 생성 및 공유는 데이터 개인정보 보호 및 보안을 보장하기 위해 블록체인의 분산화, 보안 및 투명성에 의존할 수도 있습니다.

AI 운영을 위한 프롬프트를 제공하는 사용자는 프롬프트 소유권에 따라 프롬프트 호출을 통해 발생하는 수익의 일부를 얻을 수도 있습니다. 이는 AI 데이터 소유자와 AI 실행 프롬프트 소유자 모두의 이익을 보장합니다.

언급할만한 또 다른 사항은 컴퓨팅 파워 마이닝입니다. AI 모델을 구축하려면 대량의 데이터 외에도 훈련을 위한 컴퓨팅 파워도 필요하지만, 현재 전 세계적으로 컴퓨팅 파워는 부족하다. 그런 다음 컴퓨팅 파워를 중앙 집중화하여 분산 형태로 클라우드 컴퓨팅 마이닝 풀을 구축하고 컴퓨팅 파워 마이닝을 통해 컴퓨팅 파워 공급자에게 보조금을 지급한 다음 AI 모델 훈련을 위해 경매 형식으로 판매하여 제한된 활용도를 극대화할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능. , 동시에 컴퓨팅의 보안과 신뢰성도 보장합니다. 더 중요한 것은 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 성능을 통합하여 AI as a Service 프로토콜을 구축할 수 있으며 자체 분산화 장점과 재사용성을 사용하여 필요한 사용자에게 AI 모델 구축 서비스를 제공할 수 있다는 것입니다. 그런 다음 데이터 수집부터 데이터 처리, 알고리즘 선택 및 컴퓨팅 성능 배포에 이르기까지 모든 것이 중앙 집중화의 위험을 피하면서 공급망의 이점을 보장하는 생태계를 통해 수행됩니다.

AI 모델 구축과 더불어 AI 적용에 집중하다 보면 AI의 슈퍼러닝 능력으로 인해 발생하는 불법복제, 원고세탁, 가상인간 등의 문제가 블록체인 앞에서는 문제가 되지 않음을 알 수 있다. 작품은 NFT 형태로 체인에 기록되며, 고유한 스마트 계약 주소를 통해 작품의 진위 여부를 입증할 수 있습니다. 예술작품의 가치는 작품 자체뿐만 아니라 창작자의 신원에 따라 결정되는데, 마치 미래 세대가 반 고흐의 해바라기를 모방하는 것처럼 한 푼도 가치가 없으며, 블록체인을 통해 어느 해바라기가 진짜인지 증명할 수 있습니다. 1. 반 고흐가 쓴 작품입니다. AI 애플리케이션 중 하나인 지식 그래프는 블록체인을 기반으로 분산 지식 그래프를 구축하고 그 안의 데이터가 변조, 삭제 또는 허위 주장되지 않도록 보장할 수도 있다.

AI가 개인의 과거 데이터를 이용해 가상 페르소나를 구축하는 문제는 OAT나 SBT를 이용해 해결할 수도 있다. 모든 온체인 행위에는 해당 기록이 있으며, 해당 기록에 대해 생성된 OAT 또는 SBT도 고유하며, 계정의 OAT 또는 SBT를 기반으로 해당 신원을 정의할 수 있습니다. 과거에 일어난 일 모든 것은 이후의 모든 블록에 기록되며 과거에 존재하지 않았던 행동은 허공에서 날조될 수 없습니다.

AI가 개인의 과거 데이터를 이용해 가상 페르소나를 구축하는 문제는 OAT나 SBT를 이용해 해결할 수도 있다. 모든 온체인 행위에는 해당 기록이 있으며, 해당 기록에 대해 생성된 OAT 또는 SBT도 고유하며, 계정의 OAT 또는 SBT를 기반으로 해당 신원을 정의할 수 있습니다. 과거에 일어난 일 모든 것은 이후의 모든 블록에 기록되며 과거에 존재하지 않았던 행동은 허공에서 날조될 수 없습니다.

전체적으로 AI는 생산성 도구로서 블록체인 산업의 발전과 대중화를 가속화할 수 있으며, AIGC는 메타버스와 NFT 분야에 새로운 방향과 서사를 가져왔습니다. 핵심 기술을 개선할 수는 없습니다. 따라서 AI가 블록체인에 가져온 변경 사항은 애플리케이션 계층에만 유지됩니다.

AI 산업에서 블록체인은 위험 통제자이자 자원 최적화 도구입니다. 블록체인은 AI의 과도한 개발과 무단 운영을 제한할 수 있으며 데이터 및 자산의 권리 확인 문제를 해결하여 사용자의 권익을 보호하고 AI에 필요한 데이터 할당 및 컴퓨팅 성능을 통합 및 최적화할 수 있습니다. 그러나 이는 AI의 투명성, 분산화 및 데이터 확인을 촉진하는 데 국한됩니다.