ORA, 이더리움 메인넷에 온체인 AI 오라클 출시

블록웍스에 따르면 검증 가능한 오라클 프로토콜 ORA가 이더리움 메인넷에서 온체인 AI 오라클(OAO)을 출시합니다. 앞으로 몇 주 안에 옵티미즘, 베이스, 폴리곤, 만타에서도 오라클이 출시될 예정입니다. 블록체인에 머신러닝(ML) 또는 AI를 구현하면 블록체인 검증 가능성, 유효성, 공정성, 투명성에 대한 머신러닝 연산 액세스를 제공합니다. 그러나 탈중앙화 요구 사항과 이더리움의 계산 환경이 EVM 스마트 컨트랙트용으로 설계되었기 때문에 AI를 온체인에 도입하는 데 어려움이 있었습니다. ORA의 솔루션은 이더리움의 옵티미스틱 머신러닝(opML)으로 구동되는 OAO를 통해 이루어집니다. opML은 모든 ML 모델을 온체인에서 설계할 수 있지만, 보안 가정이 약합니다. ORA의 문서에 따르면, opML은 낙관적 롤업 시스템에서 사용하는 것과 유사한 "검증 게임"을 사용하여 머신러닝 서비스에 대한 탈중앙화되고 검증 가능한 합의를 가능하게 합니다. 요청자가 머신러닝 서비스 작업을 시작하고 서버가 이를 완료하면 그 결과가 온체인에 커밋됩니다. 그런 다음 검증자는 낙관적 롤업에서 수행되는 것과 유사하게 결과를 검증해야 합니다. 결과가 부정확하면 서버와의 분쟁 게임이 시작되고, 해결을 위해 중재 스마트 컨트랙트로 클레임이 전송됩니다. 생성형 AI 챗봇인 Grok, 딥러닝 텍스트-이미지 AI 모델인 Stable Diffusion, Meta의 오픈 소스 대규모 언어 모델인 Llama2는 이제 ORA의 OAO를 통해 사용할 수 있습니다. ORA의 창립자인 Kartin Wong은 보도 자료에서 "오직 opML만이 Grok을 온체인화할 수 있습니다. 이것이 바로 ORA의 opML 우위입니다."라고 말했습니다. 온체인에서 실험된 또 다른 유형의 머신러닝은 영지식 머신러닝(zkML)입니다. 이 기술은 온체인에서 검증할 수 있을 만큼 간결한 ML 연산에 대한 암호학적 증명을 생성하는 것을 목표로 합니다. 그러나 현재의 컴퓨팅 파워로는 실질적으로 효율적이고 경제적으로 증명을 생성할 수 없습니다. 웡은 zkML과 달리 opML은 Grok의 3,140억 개의 파라미터 모델을 효율적으로 온체인으로 가져와 오버헤드 비용을 1,000,000배 이상 절감할 수 있다고 주장합니다.