OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph(DKG)는 데이터 통제권을 유지하면서도 출처와 근거를 검증할 수 있는 AI 환경을 제공합니다.

AI 시대의 신뢰는 비용이 아니라 활용할 수 있는 자본입니다.

Umanitek은 OriginTrail 기반의 인터넷 ‘면역 시스템’을 구축하며, Guardian Agent를 통해 한 달 만에 500개 이상의 사칭 계정을 차단했습니다.

이번 3부작 아티클의 첫 편에서는 Umanitek의 제품과 $TRAC로 구동되는 OriginTrail 인프라가 어떻게 AI 시대의 온라인 안전을 강화하는지 다룹니다.

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글로벌 공급망부터 AI 안전, 의료·과학, 철도·건축, 제조, 식품, 교육, 스포츠까지 모두 서로 다른 사람과 조직이 데이터를 주고받으며 작동합니다.

OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph(DKG)는 각 데이터에 소유자·출처·변경 여부를 검증할 수 있는 기록을 연결합니다.

2025년에는 회원사들이 감사 결과를 공유해 10,159건의 중복 공장 감사를 줄였으며, 관련 기록은 OriginTrail DKG에 저장됩니다.

각 감사 결과는 출처와 변경 여부를 검증할 수 있고, 민감한 정보는 권한이 있는 참여자만 접근할 수 있습니다.

Deloitte는 미국의 생성형 AI 기반 사기 피해가 2023년 $12.3B에서 2027년 $40B까지 증가할 것으로 전망했습니다.

Umanitek의 Guardian은 사칭 계정·딥페이크·스캠 신호를 OriginTrail DKG에서 연결해 탐지하고, 각 탐지와 차단 과정을 검증 가능한 증거로 기록합니다.

신뢰할 수 있는 AI의 핵심은 모델 자체를 믿는 것이 아니라, 모델이 어떤 지식과 근거를 사용했는지 독립적으로 검증할 수 있는가에 있습니다.

OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph(DKG)는 데이터의 출처와 Provenance를 모델 밖에 저장해, 공급망·의료·제조·금융·연구 등에서 AI의 판단 근거를 직접 확인할 수 있도록 합니다.

Satya Nadella는 최근 가장 신뢰할 수 있는 AI는 모델 자체를 가장 적게 믿어도 되는 시스템이라고 강조했습니다. 모델이 스스로 자신의 판단을 검증하는 구조가 아니라, 외부에서 확인 가능한 증거와 통제가 필요하다는 의미입니다.

OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph(DKG)도 같은 방향을 지향합니다. AI가 활용하는 지식과 출처를 모델 밖에 두고, 누가 만들었고 변경됐는지 독립적으로 검증할 수 있도록 합니다.

EU 건물은 전체 에너지 소비의 약 40%를 차지하고, 85%는 2000년 이전에 지어졌습니다.

BUILDCHAIN 프로젝트는 OriginTrail DKG를 기반으로 EU Digital Building Logbook을 구축해, 건물의 설계·시공·점검·유지보수 기록을 생애주기 전반에 걸쳐 검증 가능한 형태로 남깁니다.

Umanitek의 AI 위협 탐지 플러그인 BlackBox가 Nous Research의 Hermes Agent v0.21.7을 지원합니다.

Hermes Agent는 BlackBox를 통해 OriginTrail DKG에 축적된 Threat Intelligence를 활용해 위협 정보를 확인하고 대응할 수 있습니다.