블록체인과 오픈소스 분야에서는 효율적인 자금 배분이 늘 문제가 되어 왔습니다. 오늘날 딥 펀딩(Deep Funding)이라는 혁신적인 프로젝트는 이 문제를 해결하기 위해 인공 지능과 분산 검토를 사용하려고 노력하고 있습니다. Vitalik Buterin의 초기 자본금 US$250,000로 지원되는 이 프로젝트는 현재 이더리움 생태계의 자원 할당 문제를 해결할 뿐만 아니라 향후 공공재를 위한 자금 할당을 위한 새로운 모델을 창출할 계획입니다.

01. 딥펀딩

딥펀딩이란 무엇인가요?

Deep Funding은 이더리움 생태계의 비효율적인 자원 배분 문제를 해결하기 위해 AI와 분산 검토 메커니즘을 통해 공공재 자금 배분을 최적화하는 혁신적인 프로젝트입니다. 프로젝트 목표는 이더리움과 이더리움이 장기적으로 지속 가능한 개발을 달성하기 위해 의존하는 주요 오픈 소스 프로젝트를 지원하기 위한 공정하고 투명하며 효율적인 자금 분배 시스템을 구축하는 것입니다.

공식 홈페이지: https://deepfunding.org/

어떤 문제를 해결하고 싶나요?

현재 이더리움의 공공재 자금 할당에는 다음과 같은 문제가 있습니다.

  1. 인간 의사결정의 비합리성: 복잡하고 추상적인 문제에 직면했을 때 인간이 합리적인 판단을 내리기 어려운 경우가 많습니다.
  2. 표면적 수준의 프로젝트 선호: 선거 기반 자금 조달 메커니즘은 깊은 기술적 의존성과 복잡한 기여를 무시하면서 표면적으로 명백한 프로젝트에 자금을 지원하는 경향이 있습니다.

이로 인해 Ethereum 생태계에 중요한 일부 "숨겨진" 인프라가 적절한 지원을 받지 못하게 되고, 단기적으로 중요해 보이지만 장기적 가치가 제한적인 프로젝트에 자원을 낭비할 수도 있습니다.

문제를 해결하기 위해 어떤 종류의 사고가 사용됩니까?

Deep Funding이 제안하는 솔루션은 다음과 같습니다.

1. 딥 그래프 구축

Deep Graph는 프로젝트 간의 종속성을 표시하고 각 종속성에 가중치를 할당하는 동적 종속성 그래프입니다. 이를 통해 공공재의 기여도와 실제 가치를 시각화할 수 있어 측정하기 어려운 '보이지 않는 기여도' 문제를 해결할 수 있습니다.

2. AI 모델 가중치 및 평가

  • 데이터 입력: 오픈소스 프로젝트 기반의 다양한 정보(별 수, 기여자 활동, 업데이트 시간 등). 이를 위해서는 오픈 소스 프로젝트의 가치에 대한 상상력과 이해가 필요합니다.
  • 가중치 할당: AI 모델은 종속성의 중요성과 실제 영향을 기반으로 가중치를 할당하고 자금 할당을 동적으로 조정합니다.
  • 검증 및 최적화: 심사위원단은 가중치의 합리성을 보장하기 위해 모델에 대한 무작위 점검을 수행합니다.

3. 심사위원단의 검토 메커니즘

  • 심사위원단은 "프로젝트 A와 B 중 어느 것이 더 중요합니까?"와 같은 질문에 답하여 모델에 대한 훈련 데이터를 제공하는 전문가로 구성됩니다. 이러한 유형의 질문을 선택한 이유는 인간이 식별하고 대답하기가 더 쉽기 때문입니다.
  • 인간과 AI의 협력 모델: 인간은 방향과 가치 판단을 담당하고, AI는 데이터 분석 지원을 제공합니다. 그 후, 인간의 합의에 더 잘 부합하는 여러 모델이 선택되어 적용됩니다.

4. 자금을 공평하게 분배

프로젝트의 기여 비율에 따라 자금이 할당되며, 우승 모델에게는 인센티브도 제공됩니다.

Deep Funding은 오픈 소스 소프트웨어의 가중치 구성 및 배포에만 사용될 뿐만 아니라 종속성 및 배포가 있는 모든 시나리오에서 사용됩니다. 예: 논문, 음악, 영화 및 TV 작품 등 오픈소스 소프트웨어는 단지 초기 시도일 뿐이며, Deep Funding은 이를 다양한 시나리오에 적합한 솔루션으로 전환하기를 희망합니다.

02. 딥펀딩 공모전

현재 Deep Funding의 첫 번째 대회는 GitHub repo와 오픈소스 프로젝트에 중점을 두고 있으며, 각 창고가 받아야 할 기부 금액을 얻기 위해 오픈소스 프로젝트의 종속성을 통해 가중치 그래프를 구성합니다. 그런 다음 Ethereum 레이블 아래의 오픈 소스 프로젝트, 특히 클라이언트에 집중하세요.

Deep Funding 프로젝트의 현재 진행 상황은 다음과 같습니다.

  1. 후원 및 자금: Vitalik Buterin은 250,000달러의 초기 후원을 제공했습니다.
  2. 데이터 준비: 약 40,000개 이상의 에지 데이터와 관련된 Ethereum 종속성 그래프를 수집합니다. 이제 준비가 되었습니다.
  3. 메커니즘 설계 : AI 모델 대회를 개최하고(Kaggle에서 개최 예정) 현재 AI 모델을 모집 중입니다.
  4. 파일럿 평가: 심사위원단의 무작위 점검을 통해 모델의 효율성을 검증하고, 이더리움 관련 프로젝트에 종속성 가중치 모델을 적용하고 실제 효과를 확인합니다.

250,000 보너스 중 $170,000는 종속성 그래프의 가중치를 기준으로 프로젝트에 할당되고, $40,000는 검토 즉석 점검에서 최고의 성능을 보인 모델에, $40,000는 공개에 제출된 모델에 수여됩니다. 해당 모델의 혁신성은 전문가의 검토를 거쳐 그룹의 평가를 거쳐 결정됩니다.

아직 해결해야 할 과제가 많다

  1. 심사위원 공정성과 인센티브 메커니즘: 심사위원단의 중립성과 장기적인 참여 열정을 보장하는 방법은 무엇입니까? 공정하고 효과적인 배심원단을 구성하는 방법은 무엇입니까?
  2. AI 모델 효율성: 모델 남용이나 게임화를 방지하기 위해 깊은 종속성에 정확하게 가중치를 부여하는 방법은 무엇입니까?
  3. 동적 조정 메커니즘: 편견을 피하기 위해 자체 평가와 외부 검토의 균형을 맞추는 방법은 무엇입니까?
  4. 자금 출처 및 인센티브: 특히 비코드 기여를 위해 배포에 참여하기 위해 더 많은 자금을 유치하는 방법은 무엇입니까?

우리는 단계별로 논의하고 탐구할 것입니다.