: 정보를 사고팔고 신뢰도를 평가하고 수익이 나는 새로운 시장을 설명하는 용어
: 유튜브/뉴스/SNS에서 만들어진 정보들이 어떻게 광고/클릭/트래픽으로 가치가 형성되어 왔음
: Web3에서는 이 정보를 개인이 직접 소유하고 보상받을 수 있음.
: ChatGPT 같은 AI가 모든 걸 대체하려는 지금 AI가 잘못된 정보를 배우지 않도록 정확한 데이터 기반이 필요

: Web2 정보 독점 구조
: 유튜브/트위터/네이버 같은 플랫폼이 정보의 소유권/광고 수익을 가져가는 구조.
: 개인이 만든 정보가 개인에게 제대로 보상되지 않는 구조를 비판하는 InfoFi 프로젝트들이 많음.
: 가짜 뉴스, 자극적 컨텐츠가 돈이 되니까 많아지고 있는데 InfoFi는 정확한(신뢰할 수 있는) 정보들을 취합함으로 써 해당 내용들 필터링 가능

: Intuition은 ‘정보 저장소’가 아니라 ‘정보 은행’
: 정보를 맡기면 출처가 남고 신뢰도 점수도 붙고 보상도 생기는 구조
: 정보에 점수를 매기는 ‘신뢰도 시스템’ 존재
: 가짜 정보는 불이익을 받고 정확한 정보는 보상받는 구조
: Intuition이 L3 블록체인 위에 만들어지는 이유는 “빠르고 싸게 작동해야 한다”는 관점이 매우 중요하기 떄문

: 유추해보는 ConsenSys의 Intuition 투자근거
: MetaMask/Infura 같은 이더리움 핵심 인프라를 만든 회사임
: 인튜이션은 “정보 인프라”여서 결이 맞음
: Intuition이 플랫폼인만큼 DID로도 확장 가능성이 있음
: Intuition으로 만들어질 수 있는 서비스 예시로는 신뢰도 높은 뉴스피드/거짓뉴스없는 SNS/ 공급망 인증 서비스 등이 있음
: AI 할루시네이션이 심각한 문제로 손꼽히는데 인튜이션을 사용하는 이용자가 많아질수록 대비가능

: “에이전트 시대, 웹은 왜 다시 설계되어야 하는가?”

: 요즘 AI는 단순히 정보를 검색하거나 대답을 해주는 수준을 넘어 스스로 일을 처리하는 ‘에이전트(Agent)’ 시대로 진입하고 있음.

: 문제는 이 강력한 AI조차 현재의 웹이 갖고 있는 구조적 한계 때문에 제대로 능력을 발휘하지 못한다는 점
: 현재 인터넷은 사람을 위한 구조이지AI가 읽고 이해하고 판단하기 좋은 구조가 아니기 때문.
: 바로 이러한 지점을 해결하려는 프로젝트가 Intuition Systems(인튜이션)

: 현재 웹은 “읽기 좋지만 이해하기 어려운 구조”
: 우리가 보는 웹페이지는 글·사진·표 등으로 구성되어 있어 사람이 보기에는 좋음.
: AI 입장에서는 이렇게 구조화되지 않은 정보가 매우 처리하기 어려움
: 예를 들어 “2023년 애플의 매출은 3830억 달러였다.” 라는 문장을 AI가 정확하게 이해하려면 다음처럼 쪼개야 함.

- 주체 : 애플
- 속성 : 매출
- 값 : 3830억 달러
- 시점 : 2023년

: 플랫폼마다 형식이 전부 다름(데이터 파편화)
: 유튜브·트위터·인스타그램·네이버·웹사이트·온라인 문서 등
: 각 플랫폼이 정보를 저장하는 방식, 표현하는 방식이 전부 달라서 문제.
: AI 입장에서는 “표준이 없는 세상에서 모두 다른 언어를 쓰는 데이터들” 을 일일이 번역해야 하는 상황.
: 이러한 상황은 에이전트 성능을 제한할 뿐 아니라 자동화의 확장성을 크게 떨어뜨림.
: 무엇이 ‘신뢰할 수 있는 정보인지’ 판단도 어려운 시대
: AI는 정보 출처를 자동으로 검증하기 어려움.
: 잘못된 정보, 오래된 데이터, 조작된 자료를 기반으로 의사결정을 내릴 위험이 존재.

: 커뮤할당 있는 종목들은 핸드픽을 더 늘리려고합니다.
: 각 스토리텔링 관련 종목 댓글로 다시는분들이 서치해보고 공부해보고 정리해서 달아주시는 의미가 저평가되는게 아닌가 하는 생각이 들어서 기준을 정리해볼게용

- 추첨 방식
: 총 당첨자 중 60%는 핸드픽, 40%는 완전 랜덤으로 선정
: 핸드픽 선정 기준 (정보성 댓글만 인정)
: 실제 정보 제공, 인사이트 공유, 분석 등 가치 있는 댓글만 핸드픽 후보
: 같은 내용을 복붙한 경우에도 최초 작성자에게 가산점 부여
: 복붙이 많을수록 원작자의 기여도가 높다고 판단
: 인정되지 않는 댓글
: 도배형 / 의미 없는 짧은 댓글
→ 모두 명태챗굴 로 분류하여 추첨 대상 제외
: 각 게시글에 직접 달린 댓글만 인정(단순 채팅은 참여로 인정되지 않음)

: 이러한 문제는 20년 전부터 기술 업계의 숙제였음.
: 웹을 만든 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)는 이를 해결하기 위해 “시맨틱 웹(Semantic Web)” 개념을 제시.

: 모든 데이터를 ‘기계가 이해 가능한 구조’로 만들기
: 웹 전반의 정보 관계를 하나의 그래프로 묶기
: 출처·의미·관계를 명확히 하여 신뢰성 있는 데이터 네트워크를 만들기
: 당시에는 기술적·경제적 한계로 실패.

: 사용자들이 ‘정보 구조화’에 협조해야 할 이유 부족
: 인센티브 부재, 실제 구현 난이도 높음
: AI 에이전트 시대 → 기계가 이해할 수 있는 데이터 구조는 필수 요소
: 블록체인·토큰 경제 → 참여 인센티브 제공 가능
: 온체인 신뢰 구조 → 데이터 출처·기여자를 증명 가능
: 과거의 시맨틱 웹 비전이 이제야 구현 가능한 시대가 되었음.

: 인튜이션은 웹의 핵심 구조를 아예 재정의하려 함.
: ‘기계가 읽기 좋은 인터넷’을 만들기 위해 3단계 구조를 제안.

: 인튜이션은 모든 정보를 아톰(Atom) 이라는 최소 단위 지식으로 쪼갬

: 이 문장은 인튜이션에서는 아래의 아톰으로 분해 됨.
(비트코인, 출시연도, 2009)
(비트코인, 만든 사람, 사토시)
: 모든 정보가 주어 – 속성 – 값 형태로 쪼개져 기계가 쉽게 이해 가능한 형태가 됨.
: 각 아톰은 고유 ID를 가지며 누가 언제 만들었는지까지 기록됨.

: 문제는 어떤 아톰이 정답인가?.
: 사과의 칼로리가 사이트마다 다른 값으로 나올 수 있음.
: 어떤 값이 표준인지 결정할 메커니즘이 필요함.
: 인튜이션은 이를 토큰 기반 투표 시스템(TCR) 으로 해결.

: 잘못된 정보에 베팅한 사람은 토큰을 잃음
: 좋은 정보에 베팅한 사람은 보상을 받음
: 인튜이션은 토큰 인센티브로 표준화 문제를 해결.

: 모든 아톰에는 신뢰도를 나타내는 시그널이 실시간으로 축적.
: 명시적 시그널 = 토큰 스테이킹
: 암묵적 시그널 = 사용 빈도·조회량
: 전이적 시그널 = 신뢰하는 사람이 신뢰한 정보의 전이효과
: 이를 통해 정보는 단순 기록이 아니라 “신뢰도가 관리되는 살아있는 데이터” 가 될 수 있음.

: 에이전트가 진짜 “능력을 발휘”하는 환경
: 현재 AI는“비효율적인 웹 구조” 때문에 능력의 절반도 발휘하지 못함.
: 인튜이션 구조에서라면 모든 정보가 기계가 읽기 쉬운 구조
: 신뢰도까지 자동 판단 가능, 데이터 간 연결성 극대화, 표준 API 없이도 서로 상호작용 가능
: 다양한 에이전트가 하나의 통일된 지식 오픈월드 안에서 협력하게 될 수 있음.