내일, 시장이 오랫동안 기다려온 $BIO가 정식 출시됩니다. 바이낸스가 개인적으로 지원하는 DeSci 부문 프로젝트인 만큼 시장에서는 $BIO의 출시가 DeSci 부문의 온체인 강세를 주도하고 AI 부문의 유동성을 일부 빼앗을지 여부를 추측해 왔습니다.
그런데 AI와 Decsi 부문이 반드시 경쟁하는 걸까요? 아니요. 최근 논의된 솔라나(Solana) 체인 프로젝트인 YesNoError는 AI 기술을 사용해 과학 연구 논문의 오류를 검토하고 발견하는 방식으로 DeSci를 AI와 통합하는 길을 택했습니다.
$YNE 토큰은 12월 20일 출시된 날 빠르게 시장 가치 6천만 달러에 도달했으며, 이후 유명 트위터 KOL Andrew Kang(이하 AK)에 의해 홍보되었습니다. 현재 시장 가치는 약 6천만 달러입니다. 미화 5천만 달러.
과학 논문을 검토하는 데 AI가 정말 필요한가요?
YesNoError가 왜 그렇게 유용한지 아직도 이해하지 못한다면 YesNoError 팀원 Ben Parr의 트윗을 통해 과학 논문에서 잘못된 정보를 검열해야 할 필요성을 보여줍니다.
2024년 10월, 검은색 플라스틱 주방용품에 독소가 포함되어 있다는 연구 논문이 발표되었고, 이 소식은 언론을 통해 빠르게 퍼졌습니다. 애틀랜틱지는 '검은색 플라스틱 주방용품을 버리세요'라는 제목의 기사를 게재해 대중의 공황을 불러일으켰다. Ben Parr 자신도 주방용품을 직접 청소하기 시작했습니다. 그러나 McGill University의 과학 및 사회 사무국 책임자인 Joe Schwartz는 연구에서 중요한 수학적 오류, 즉 보고된 독성 수준이 실제 수준보다 10배나 높아지는 단순한 곱셈 오류를 발견했습니다. 이 사례는 권위 있어 보이는 연구에도 보통 사람들의 삶에 심각한 결과를 초래할 수 있는 심각한 오류가 포함될 수 있음을 보여줍니다.
연구논문 검토에 AI 기술을 활용하면 수치계산에서 나타나는 이런 미미한 오류를 최대한 피할 수 있다. YesNoError는 이러한 필요성을 바탕으로 탄생했습니다.
YesNoError는 Matt Schlicht가 만들었으며 OpenAI의 o1 모델을 기술 기반으로 사용합니다. 프로젝트 작동 방식은 간단합니다. 팀은 AI를 사용하여 연구 논문을 검토한 다음 결과를 웹사이트 yesnoerror.com과 공식 Twitter 계정에 공개적으로 게시합니다.
이러한 투명한 운영을 통해 과학계와 대중 모두 중요한 연구에서 발생할 수 있는 문제를 적시에 알 수 있습니다. 프로젝트가 이제 막 시작되었지만 이미 상당한 결과를 얻었고 몇 가지 연구 오류도 확인했습니다.
$YNE 토큰에는 실제 사용 사례도 제공되었습니다. 보유자는 $YNE를 사용하여 YesNoError AI를 사용하여 검토할 자신의 논문의 우선순위를 정할 수 있습니다.
지금까지 YesNoError AI는 2,219편의 논문을 검토했으며 실제로 많은 논문에서 오류를 발견했습니다.
찬성인가 의구심인가, 시장의 일부 목소리
나는 AK에 대해 낙관적이며 이에 대해 포스팅하는 것에 열광하고 있습니다.
$YNE 토큰이 출시된 날 DeSci에 대해 항상 낙관적이었던 AK는 YesNoError 프로젝트에 대한 감사를 표했습니다.
AK는 "YesNoError의 핵심 가치는 암호화폐 x AI x DeSci의 진정한 구현에 있습니다"라고 말했습니다.
YesNoError는 암호화폐 생태계의 특성을 활용합니다. 이러한 특수한 환경에서 자본은 전통적인 의미의 투자 수익을 요구하지 않습니다. 충분한 관심을 끌 수 있다면 충분한 재정적 지원을 받을 수 있습니다. (즉, 누군가가 관심을 기울이면 누군가 토큰을 구매하게 되는 주목 경제입니다.)
동시에 YesNoError는 암호화폐에 대한 좋은 적용 방향도 찾았습니다. 올바른 시나리오에서 토큰은 더 이상 순수한 공기가 아니지만 실제로 기존 비즈니스 모델로는 유지하기 어려운 공공 제품을 지원할 수 있습니다.
정말 낙관적인(혹은 많은 포지션을 차지하고 있는?) 때문인지, AK는 12월 31일 다시 한번 데이터 관점에서 YesNoError의 필요성과 실용성을 소개하고 칭찬하는 글을 게재했습니다.
AK는 YesNoError가 전 세계 과학 문헌 데이터베이스에 있는 9천만 개가 넘는 논문의 오류를 검토할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달 밖에 걸리지 않는다고 말했습니다. 수작업 검토로 전환하면 수만년이 걸린다. 5,000명으로 구성된 박사팀을 구성한다고 해도 거의 10년이 걸린다. (그리고 신간 출판 속도를 따라잡지도 못할 것이다.) 10년 동안의 논문), 54억 달러의 보수적인 추정이 필요합니다.
최적화된 AI 모델은 보다 정확하고 표준화된 검토 작업을 완료하는 데 약 3천만 달러(논문당 0.3달러)만 소요됩니다. 비용은 수동 방법의 1% 미만입니다.
전통 과학 분야라면 3천만 달러를 모으는 것이 큰 일이겠지만, 암호화 분야에서는 훨씬 쉬울 것입니다. (투기적 요소가 많이 포함되어 있음에도 불구하고, $YNE의 시가총액은 불과 열흘 만에 5천만 달러에 도달했습니다.)
현재 AI 에이전트가 1,700편이 넘는 논문을 검토한 결과 오류율이 3~4% 정도인 것으로 나타났다. 그리고 지속적인 최적화를 통해 처리 속도가 더욱 향상될 것입니다. 9천만 개의 논문 중 심각한 오류가 포함된 중요한 논문이 많을 가능성이 높으며, 이를 수정하면 세상에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
BIO Protocol 공식 계정도 AK의 견해에 동의합니다.
거짓 요구인가? 다양한 목소리를 봐
낙관적인 목소리 외에도 YesNoError에 대한 실제 수요에 의문을 제기하는 사람들도 있습니다.
Multicoin Capital의 공동 창립자인 Kyle Samani는 AK의 기사에 대해 이의를 제기했습니다.
Kyle은 28/20 원칙에 따르면 소수의 논문만이 정말로 중요하며 이러한 중요한 논문은 충분한 관심을 받았기 때문에 알려진 오류가 있을 가능성이 없다고 믿습니다.
그러나 앤드류강은 데이터를 통해 이를 반박한다. 그는 카일의 논리에 따르면 9천만 개의 논문 중 단지 5%만이 중요하다고 가정하더라도 여전히 450만 개의 중요한 논문이 있다는 점을 지적했습니다. 이러한 중요 논문의 오류율이 0.1%에 불과하더라도 4,500개의 중요 논문에 수정해야 할 오류가 있다는 의미입니다. 앞서 언급한 'Black Shovel 연구' 사례는 영향력이 큰 논문이라도 오류가 있을 수 있고 사회에 어느 정도 영향을 미칠 수 있다는 점을 충분히 보여줍니다.
요약
AI가 논문을 검토하는 것은 실제로 새로운 것이 아닙니다. ChatGPT가 처음 나온 이후로 AI가 논문을 검토하는 사례가 많이 있었습니다. 암호화 분야를 살펴보면 YesNoError의 출현은 과학 논문의 오류 문제를 해결할 뿐만 아니라 과대광고를 벗어난 암호화폐 사용 사례의 실제 개발을 가져올 수도 있습니다(물론 아직 초기 단계에 있을 수 있음). 프로젝트이며 가치의 일부는 여전히 시장의 과대광고로 인해 달라집니다.)
시장 행동에 대해 말하면, 시장의 많은 유망한 행동은 "엉덩이가 머리를 결정한다"로 요약할 수 있지만, 프로젝트가 정말로 실현 가능하고 추측을 뛰어넘는 실용적 가치가 있다면 이런 "서서 돈을 쓴다"는 것입니다. 돈을 버는 행위는 반드시 시장에서 인정받을 것이다.
YesNoError의 구체적인 후속 개발은 시장의 과대 광고가 지나간 후에도 계속하겠다는 프로젝트 팀의 결정에 달려 있습니다. 우리는 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
세상에 도움이 되기를 희망하는 프로젝트가 점점 더 많아지고 있습니다.
