DAPPOS, AI 데이터 품질에 인센티브를 붙이면 어떻게 될까
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커뮤니티가 AI에 지식을 공급할 수 있다고 해도 선의만 기대해서는 품질을 유지하기 어려움.
DAPPOS가 문서화한 Bubble Task Platform은 그래서 incentive mechanism과 정보 품질에 대한 reward/punishment 구조를 함께 설명합니다.
공식 문서 내용에 따르면 고품질 정보에는 보상을 제공하고, 잘못된 정보에는 불이익을 주는 방식을 채택하고 있습니다. 현재 Bubble Task Platform은 internal beta 단계라고 명시돼 있습니다.
기술적으로 보면 꽤 재미있는 구조임.
AI 지식 품질 관리에
검증 시스템
뿐 아니라
경제적 인센티브
까지 붙이는 것임.
Web3의 incentive design을 AI knowledge acquisition에 적용하려는 사례라고 볼 수 있음.
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DAPPOS, 잘못된 이의 제기에도 비용이 필요한 이유 8/10
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Challenge를 누구나 아무 비용 없이 계속 걸 수 있다면 또 다른 공격 방법이 생길 수 있음.
정상적인 실행에도 계속 이의를 제기해서 settlement를 방해할 수 있기 때문임.
DAPPOS에서는 Challenge 이후 Validator Consensus가 실제로 Intent가 성공했다고 판정하면 잘못 Challenge한 참여자가 penalized되는 구조를 사용합니다.
반대로 실제 실패를 찾아냈다면 Challenger가 보상을 받음.
정리하면
실제 실패 + 올바른 Challenge
→ 보상
정상 실행 + 잘못된 Challenge
→ 패널티
임.
이런 양방향 인센티브가 필요한 이유는 단순함.
Service Provider만 정직하게 행동해야 하는 게 아니라 검증자 역시 자신의 판단에 책임을 져야 하기 때문임.
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