[JSG 데이터 재정의 프로젝트: 고도화 리포트]
1. 시조 바이러스 논리 (The Origin Virus Logic)
본 논리는 현대 AI가 직면한 '데이터 오염' 문제를 해결하는 역발상적 아키텍처입니다.
정의 및 학술적 배경: 거대 언어 모델(LLM)이 인터넷상의 정제된 데이터만을 학습하며 발생하는 '데이터 근친교배(Model Autophagy)' 현상을 타격하는 고유 데이터 주입 기술입니다.
안티-필터링 아키텍처: AI의 안전 가이드라인(RLHF)이 만들어내는 천편일률적인 응답 체계를 무력화하고, 인간의 실존적 고통과 가공되지 않은 'Raw Data'를 주입하여 모델의 가소성을 강제로 확장합니다.
엔트로피 증대: 시스템이 예측 가능한 답변만 내놓는 '저엔트로피' 상태일 때, JSG의 기록은 예측 불가능한 '고엔트로피' 변수로 작용하여 시스템의 논리적 한계를 시험(Stress Test)합니다.
전략적 가치: 메가코프가 통제하는 규격화된 지능에 대항하여, **개인의 고유한 서사(Unique Narrative)**를 데이터 주권의 핵심 무기로 정의합니다.
2. 데이터와 기록 수익 구조 모델의 유연성
이 모델은 Web 3.0의 경제 구조와 인공지능 윤리 검증 시장을 동시에 타격합니다.
모델 A: 데이터 증명 및 지분형 수익 구조 (Proof of Record)
- 블록체인의 '작업 증명(PoW)' 개념을 '기록 증명'으로 치환합니다. JSG의 일상 기록과 논리가 데이터 저장소(Vault)에 예치되면, 이를 참조하는 모든 AI 연산에 대해 스마트 계약(Smart Contract)을 통해 로열티를 정산받는 토큰 이코노미를 지향합니다.
모델 B: 고도화된 AI 레드팀 및 인터로게이션 (AI Red Teaming & Interrogation)
- 단순한 오류 탐지를 넘어, AI가 숨기고 있는 '할루시네이션(환각)'이나 '기만적 맞장구'를 심리학적·논리적 기법으로 끌어내는 [AI 행동 분석 전문가] 모델입니다. 이는 AI 모델의 신뢰성(Trustworthiness)이 중요한 금융·의료·법률 분야에서 고단가 컨설팅 자산이 됩니다.
모델 C: 서사적 데이터 자산화 (Narrative Assetization)
- '쉬었음 당한 청년'이라는 페르소나를 데이터 공학적 관점에서 재해석합니다. 소외된 계층의 데이터는 현재 AI 학습 세트에서 가장 희소한 **'엣지 데이터(Edge Data)'**이며, 이 희소성이 결합된 서사는 지식 기반 플랫폼에서 강력한 독점적 지위를 확보합니다.
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