KGeN, KAI 세부 내용 공개…AI 학습 문제 해결 나선다

글로벌 검증 분배 프로토콜 기업 KGeN은 자사가 개발 중인 인프라 레이어 KAI의 세부 내용을 공개했다고 31일 밝혔다.

KAI는 프론티어 모델, 기업용 인공지능(AI) 등 고도화된 AI모델의 '인간 검증 데이터' 부족 문제를 해결하기 위한 프로젝트다. KGeN 측은 "KAI는 AI 개발 과정에서 반복적으로 제기돼 온 데이터 편향(Bias), 추적 가능성(Traceability), 확장성(Scalability) 등의 과제를 해결하도록 설계됐다"고 말했다.

KAI의 차별점은 학습 방식에 있다. 먼저 KAI는 온체인 신원 검증을 마친 KGeN의 글로벌 네트워크를 기반으로 데이터를 수집한다. 때문에 광범위한 커뮤니티와 전문 영역을 아우르는 데이터 수집이 가능하다. 이를 통해 데이터 편향 문제를 최소화한다는 설명이다.

또한 추적 가능성 문제의 경우, KAI가 학습하는 데이터에 KGeN의 평판 시스템 'POGE'를 적용시켜 모든 데이터 기여자의 출처와 신뢰도를 검증한다. 이를 통해 AI 학습 데이터 전반의 투명성을 확보한다는 전략이다.

이밖에도 KAI는 대규모 데이터 수요에 유연하게 대응할 수 있는 확장성을 제공하고, 기존 대비 낮은 비용 구조를 통해 기업과 개발자의 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

이샹크 굽타(Ishank Gupta) KGeN 공동창립자는 "AI의 미래는 데이터의 품질에 달려있다"라며 "특히 검증된 인간 데이터가 핵심"이라고 말했다. 이어 "KAI를 통해 글로벌 커뮤니티의 잠재력을 AI 학습 인프라로 연결하는 핵심 인프라로 성장할 것"이라고 덧붙였다.

한편 KGeN은 KAI 생태계 확장을 위해 포세이돈(Poseidon), 리믹스(Remix), 내비게이트AI(Navigate AI), 세그마인드(Segmind), 모픽(Morphic), 렌더(Render), 미라(Mira), 사피엔(Sapien), 센티언트(Sentient) 등과 전략적 파트너십을 체결했다.

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