탈중앙화 AI 학습 및 거버넌스 프레임워크 Autonet 오픈소스 공개

작성자가 직접 프로젝트의 화이트페이퍼와 코드를 공개하며 기술적 질문에 답변할 준비가 되었음을 알렸으며, 탈중앙화 AI 아키텍처에 대한 관심이 높다.

• 분산 환경에서 AI 모델을 학습시키고자 할 때 Autonet의 FedAvg 파이프라인과 스마트 컨트랙트 테스트 코드를 참고할 수 있다.
• LLM을 활용한 거버넌스 합의 알고리즘 설계 시 Autonet의 온체인 헌법 평가 모델을 벤치마킹 가능하다.

• Autonet은 AI 정렬 문제를 기술적 제약이 아닌 경제적 인센티브 설계(Mechanism Design)를 통해 해결하려는 시도이다.
• 온체인 거버넌스와 LLM 합의 시스템을 결합하여 95% 찬성 시에만 헌법을 수정할 수 있는 강력한 탈중앙화 통제권을 구현했다.
• FedAvg 기반의 연합 학습 파이프라인과 암호학적 검증을 통해 중앙 서버 없이도 신뢰할 수 있는 분산 학습 환경을 제공한다.