솔직하게 저는 디지몬파임을 밝힙니다. 포켓몬 out. 라떼는 포켓몬 보면 찐따였다

그런데 여기서 당근 끝이 아니라 AI도 지금은 블록체인의 프리 인텐트 UX와 비슷하기 돌아가고 있음 최근의 AI 사용은 유저가 직접 어떤 모델이 존재하는지 조사하고 그중에서 내 목적에 맞는 모델을 내가 직접 선택해야 함 이건 모델 중심 AI UX라고 할 수 있음 하지만 AlloraNetwork 같은 모델 조정 네트워크는 여기서 패러다임을 바꿀 수 있는 것 이제는 모델 중심 AI UX에서 목표 중심 AI UX로 이동하고 있는 게 어떻게 보면 하나의 패러다임 같은 거인듯? GPT에서 내 프롬프트에 따라 결과가 다르게 나오는 게 어떻게 보면 한계점 같은 건데 우리는 앞으로 단지 내 목표와 목표 달성 시 무엇이 잘한 것인지 정의하면 끝나는 거임 왜? 남들이 알아서 해줄거니까 돈을 받기 위해서 ㅇㅇ 아무튼 네트워크가 여러 모델을 조율하고 결과를 평가하고 최적의 조합을 반환해주고 즉, 모델 탐색과 조합의 부담을 유저가 지는 게 아니라 이를 위해 설계된 시장에 맡기는 것이 알로라 네트워크의 목표? 같은거임 유저는 더 단순하게 목표만 말하면 되고 결과는 오히려 더 좋아짐 탈중앙 네트워크가 원래 잘하는 게 이렇게 범위를 좁힌 시장을 만들고 자원을 효율적으로 공급하는 인데 모델 조정 네트워크는 그 원리를 AI에 적용하는 것임 정리하면 알로라 포켓몬이 환경에 맞춰 변신하는 것처럼 알로라 뿐만 아니라 ENSO도 그렇고 이제는 인프라 중심보다는 어떻게 활용하는가에 초점을 맞춰서 AI UX도 모델 중심에서 목표 중심으로 옮겨가고 있는듯

알로라 포켓몬으로 알아보는 알로라네트워크의 AI UX 패러다임 전환이 중요한 이유 으흐흐 알로라 포켓몬이란 무엇인가? - 같은 포켓몬이라도 알로라 지방에 가면 환경에 맞춰 새로운 폼으로 변함 - 나인테일이 얼음/페어리로 바뀐다든가 하는 식 - 즉 같은 존재라도 환경과 목표에 맞게 달라지는 형태를 가지는 것임 블록체인도 마찬가지임 지금은 유저가 직접 트랜잭션을 만들어 원하는 기능을 실행해야 함 목표를 세부적인 온체인 액션으로 바꿔내는 수고를 전적으로 유저가 떠안는 구조임 여기서 인텐트라는 개념이 등장 인텐트 기반 UX에서는 유저가 단순히 내가 달성하고 싶은 목표만 제시하면 전문적인 솔버 시장이 최적의 온체인 액션을 찾아내고 실행함 유저 입장에서는 훨씬 덜 번거롭고 결과적으로 더 나은 실행 품질을 얻게 됨 바운드리스 는 연산을 대신 하는 시장을 구축하는 거고 알로라는 문제를 대신 해결해주는 시장을 여는 거임