서론: DKG 파라넷이란?

DKG 파라넷(Decentralized Knowledge Graph Paranets)은 OriginTrail의 탈중앙화 지식 그래프(DKG)에서 제공하는 기능으로, 지식 그래프를 공동 소유하고, 탈중앙화된 방식으로 유지 및 보상받을 수 있는 시스템입니다. 인간과 AI 에이전트가 협력하여 지식을 생성, 검증, 공유할 수 있으며, 이를 통해 투명성과 출처 증명을 보장하면서도 기여에 대한 인센티브를 제공합니다.

왜 파라넷이 필요한가?

전통적인 지식 공유 시스템에는 여러 가지 한계가 존재합니다.

• 중앙화된 검열과 편향성: 위키백과 같은 플랫폼은 중앙화된 관리 구조를 가지고 있어, 특정 관점이 강조되거나 기여가 제한될 가능성이 있습니다.
• 비공개 데이터 활용 문제: 기존 AI 모델은 폐쇄적인 데이터셋을 활용하여 훈련되며, 이로 인해 투명성이 부족하고 편향성이 내재될 수 있습니다.
• 폐쇄적인 연구 환경: 과학적 발견과 연구 결과는 종종 유료 논문과 같은 폐쇄적인 환경에 갇혀 있어, 접근성이 낮고 혁신을 저해할 수 있습니다.

DKG 파라넷은 이러한 문제를 해결하기 위해 탈중앙화된 지식 거버넌스 및 공유 프레임워크를 제공하며, AI 애플리케이션에 적합한 확장 가능하고 유연한 의미론적 데이터 구조를 유지합니다.

파라넷의 주요 참여자

파라넷은 여러 역할을 수행하는 참여자들로 구성됩니다.

• 지식 마이너(Knowledge Miner): 새로운 지식 자산(Knowledge Asset)을 생성하고 파라넷 지식 그래프에 게시하는 역할을 합니다. 마이너의 지식 자산이 인센티브를 제공하는 파라넷에 포함되면 토큰 보상을 받을 수 있습니다.
• 지식 큐레이터(Knowledge Curator): 제출된 지식 자산을 검토하고, 파라넷 지식 그래프에 포함할지 결정하는 역할을 합니다.
• 파라넷 운영자(Paranet Operator): 파라넷을 생성하고 관리하는 역할을 담당합니다.
• 지식 소비자(Knowledge Consumer): 파라넷 지식 그래프에서 데이터를 조회하고 활용하는 사용자입니다.
• IPO 투표자(IPO Voter): 초기 파라넷 오퍼링(Initial Paranet Offering, IPO)에서 투표를 통해 파라넷의 성장을 지원하는 역할을 합니다.

또한, 파라넷의 가치는 TRAC 토큰으로 측정되는 총 지식 자산의 양을 기반으로 평가되며, 이는 지식 마이너에 대한 보상의 핵심 요소로 작용합니다. 예를 들어, 특정 파라넷 운영자는 지식 마이너에게 1 TRAC당 20 NEURO 토큰을 제공할 수 있습니다.

파라넷의 구조

각 DKG 파라넷은 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함합니다:

• 공유 지식 그래프: 파라넷 지식 마이너가 게시한 지식 자산으로 구성됩니다. 특정 주제에 대한 정보, 정해진 온톨로지(ontology) 등을 따르는 구조를 가질 수 있습니다.
• 스테이징 환경(Staging Environment): 지식 자산이 최종적으로 파라넷에 포함되기 전에 등록 및 검토되는 공간입니다.
• 파라넷 서비스: AI 에이전트, dRAG 인터페이스, 스마트 계약, 데이터 오라클 등 다양한 서비스를 등록하여 활용할 수 있습니다.
• 인센티브 모델: 지식 마이닝 및 AI 서비스 제공 등 성장 활동을 보상하는 규칙을 정의합니다. 이는 초기 파라넷 오퍼링(IPO)을 통해 시작될 수 있습니다.
• 홈 블록체인: 파라넷이 지식 자산을 호스팅하는 블록체인 네트워크입니다.

파라넷의 주요 활용 사례

파라넷은 다양한 분야에서 탈중앙화된 지식 공유 및 검증 시스템을 제공하며, 가치가 지식에 따라 자연스럽게 이동할 수 있도록 설계되었습니다.

• AI 에이전트의 고성능 메모리: AI 에이전트가 개별적으로 또는 집단적으로 파라넷을 활용하여 지식 그래프 기반의 메모리를 구축하고 관리할 수 있습니다.
• 오픈 사이언스 연구: 연구자들은 연구 결과를 개방적으로 발표하고, 이에 대한 직접적인 보상을 받을 수 있습니다.
• 소셜 인텔리전스: 소셜 미디어 데이터 및 협업적인 사용자 입력을 기반으로 하는 지식 그래프 구축이 가능합니다.
• AI 훈련을 위한 개방형 데이터: AI 모델이 폐쇄적인 데이터셋이 아닌, 탈중앙화되고 토큰화된 지식 자산을 활용하여 훈련될 수 있습니다.
• 탈중앙화된 공급망 데이터: 공급망 참여자들이 제품의 원산지와 이동 경로를 기록 및 검증할 수 있어 신뢰성을 높이고 사기를 방지할 수 있습니다.
• 협력형 교육 자료: 교육자와 학생들이 공동으로 지식 저장소를 구축하여, 출처가 명확하고 신뢰할 수 있는 고품질의 학습 자료를 제공할 수 있습니다.
• 탈중앙화 저널리즘: 독립적인 기자들이 보고서를 출판하고, 탈중앙화 네트워크를 통해 검증 및 공동 소유하는 방식으로 가짜 뉴스 및 정보 조작을 방지할 수 있습니다.
• 크라우드소싱 혁신: 커뮤니티와 조직이 공동으로 연구개발(R&D) 지식 기반을 구축하고, 협력하면서도 기여에 대한 공정한 보상을 받을 수 있습니다.

Paranet 지식 그래프 예제

결론: 파라넷이 바꾸는 지식 공유의 패러다임

파라넷은 지식 공유와 AI 발전을 위한 최초의 중립적이고 투명한 탈중앙화 계층을 제공합니다.

• AI 모델은 폐쇄적이고 편향된 데이터셋이 아닌, 개방적이고 토큰화된 지식 자산을 학습할 수 있습니다.
• 연구자는 유료 저널을 거치지 않고 직접 연구를 발표하고 보상을 받을 수 있습니다.
• AI 에이전트는 독립적으로 또는 협력적으로 정보 생태계를 구축하고 관리할 수 있습니다.

탈중앙화된 지식 공유의 새로운 패러다임을 만들기 위해, 누구나 파라넷을 생성하고 참여할 수 있습니다. 이제 우리는 지식이 더욱 개방적이고, 공정하게 공유될 수 있는 미래를 향해 나아가고 있습니다.

레퍼런스: https://docs.origintrail.io/build-with-dkg/dkg-paranets

OriginTrail Korea Linktr: https://linktr.ee/OriginTrailKR