원제: d/acc: 1년 후
원저자: 이더리움 창시자 Vitalik Buterin
원편 : 리크, 포사이트뉴스
개요: 이 기사는 분산형 가속기(d/acc)의 개념에 초점을 맞추고 인공 지능 보안 및 감독, 암호화폐 및 공공재 자금 조달과의 연관성 등을 포함한 기술 개발에서의 적용 및 과제에 대해 논의하며 d의 중요성을 강조합니다. /acc는 더 안전하고 더 나은 세상을 만들고 미래 발전을 위한 기회와 도전을 제시합니다. 저자는 d/acc의 의미를 깊이 있게 설명하고, 다양한 전략을 비교하여 인공지능 위험을 처리하는 데 있어 d/acc의 역할을 분석하고, 암호화폐의 가치와 공공재 자금 조달 메커니즘 탐색에 대해 논의합니다. 마지막으로 그는 d/acc의 과제를 기대합니다. 미래의 기술 발전 인류에게는 기존의 도구와 아이디어로 더 나은 세상을 만들 수 있는 기회가 아직 남아 있습니다.
머리말
피드백과 리뷰를 주신 Liraz Siri, Janine Leger 및 Balvi와 같은 자원봉사자들에게 특별히 감사드립니다.
약 1년 전, 나는 기술 낙관주의에 관한 기사를 썼습니다. 이 기사에서는 기술에 대한 나의 전반적인 열정과 그것이 가져올 수 있는 엄청난 이점을 설명하는 한편, 이러한 질문은 주로 초지능 인공 지능에 초점을 맞춘 몇 가지 특정 문제에 대한 주의를 표명했습니다. 이 기술이 제대로 구축되지 않으면 지능과 파괴의 위험, 또는 돌이킬 수 없는 인간력의 손실이 발생합니다.
그 글에서 제가 강조한 핵심 포인트 중 하나는 분산화, 민주화, 차별화된 방어 가속의 철학이었습니다. 기술 개발을 가속화하는 동시에 피해를 입히기보다는 방어 능력을 향상시키는 기술에 차등적으로 집중해야 하며, 소수 엘리트의 손에 권력을 집중하고 대표자의 소유권을 피하는 대신 권력의 분산을 촉진해야 합니다. 사람들은 무엇이 옳고 그른지, 선과 악을 결정합니다. 방어 모델은 중세 봉건제로 대표되는 영주와 성의 모델이 아니라 민주주의 스위스와 역사적으로 준무정부주의 지역인 조미아의 모델이어야 합니다.
그 이후로 1년 동안 이러한 개념과 아이디어는 크게 발전하고 성숙해졌습니다. 나는 직업 선택에 초점을 맞춘 조직인 80,000 Hours에 이러한 생각을 공유했고, 대부분 긍정적이었지만 일부는 비판적인 반응을 받았습니다.
작업 자체는 계속해서 발전하고 있으며 가시적인 결과를 낳고 있습니다. 우리는 검증 가능한 오픈 소스 백신 분야의 진전을 목격하고 있습니다. a 정보 도구에는 무지식 간결 비대화형 지식 논증(ZK - SNARK는 정부 식별 및 소셜 미디어(및 계정 추상화를 통한 보안 이더리움 지갑)에 사용되며 오픈 소스 이미징 도구는 의학 및 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 등에 사용됩니다.
작년 가을, 우리는 첫 번째 중요한 d/acc 행사인 d/acc Discovery Day(d/aDDy)를 Devcon에서 개최했습니다. 이 행사에는 d/acc(생물학, 생물학, 물리학, 네트워크, 정보 방어, 신경 기술) 행사는 하루 종일 지속되었습니다. 수년간 이러한 기술을 연구해 온 사람들은 서로의 작업에 대해 더 많이 인식하게 되고, 외부인들은 이더리움과 암호화폐를 이끄는 동일한 가치가 더 넓은 세계로 확장될 수 있다는 더 큰 비전을 더 많이 인식하게 됩니다.
d/acc의 의미와 표기
시간은 2042년으로 흘러간다. 당신은 당신의 도시에서 발생할 수 있는 새로운 발병에 대한 언론 보도에서 뉴스를 봅니다. 당신은 그것에 익숙합니다. 사람들은 대부분의 경우 실제 위기를 일으키지 않는 모든 동물 질병 돌연변이에 과잉 반응하는 경향이 있습니다. 이전에 발생한 두 가지 잠재적 발병 사례는 조기에 감지되었으며 폐수 모니터링 및 소셜 미디어의 오픈 소스 분석을 통해 성공적으로 제거되었습니다. 하지만 이번에는 상황이 다르다. 예측시장에서는 최소 1만 건이 나올 확률이 60%에 달해 걱정이 된다.
바로 어제, 바이러스의 유전자 서열이 결정되었습니다. 주머니 속의 공기 테스터에 대한 소프트웨어 업데이트가 곧 출시될 예정이며, 테스터는 단일 호흡 테스트를 통해 또는 실내 공기에 15분 동안 노출된 후 새로운 바이러스를 감지할 수 있습니다. 한편, 전 세계 모든 현대 의료 시설에서 접근할 수 있는 장비를 사용하여 백신을 생성하기 위한 오픈 소스 지침과 코드가 몇 주 안에 공개될 것으로 예상됩니다. 대부분의 사람들은 아직 아무런 조치도 취하지 않고 있으며 주로 자신의 안전을 유지하기 위해 광범위한 공기 여과 및 환기 조치에 의존하고 있습니다.
당신은 자신의 면역 문제 때문에 더욱 조심해야 합니다. 당신이 사용하고 있는 오픈 소스, 로컬 실행 개인 비서 AI는 내비게이션, 레스토랑 및 업무와 같은 일반적인 작업 외에도 실시간 공기 테스트 데이터와 CO2 데이터를 고려합니다. 활동 추천.가장 안전한 장소만 추천해 드립니다. 이 데이터는 수천 명의 참가자와 장치에서 제공되며 ZK-SNARK 및 차등 개인 정보 보호 기술의 도움으로 데이터가 유출되거나 다른 목적으로 오용될 위험이 최소화됩니다. 이러한 암호화 도구가 실제로 작동하는지 확인하는 다른 개인 비서 AI가 있습니다.
두 달 후 전염병은 기적적으로 사라졌습니다. 60%의 사람들은 공기 테스터가 경보를 울리고 바이러스의 존재를 보여줄 때 마스크를 착용하고 개인이 양성 반응을 보일 경우 집에 머무르는 기본 프로토콜을 따르는 것으로 보였습니다. 수동적인 강력한 공기 여과로 인해 크게 감소한 전송률을 1 이하로 더욱 낮추기에 충분한 움직임입니다. 시뮬레이션에 따르면 20년 전 코로나바이러스 대유행보다 5배나 더 심했을 수 있는 질병이 오늘날에는 심각한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다.
Devcon의 d/acc 데이
Devcon에서 열린 d/acc 이벤트의 매우 긍정적인 결과 중 하나는 d/acc 개념이 성공적으로 다양한 분야의 사람들을 하나로 모으고 실제로 서로의 작업에 대한 강한 관심을 불러일으켰다는 것입니다.
다양성을 갖춘 행사를 여는 것은 어렵지 않지만, 서로 다른 배경과 관심을 가진 사람들 사이의 긴밀한 관계를 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 중학교, 고등학교 때 개인적으로 지루하다고 느꼈던 긴 오페라를 억지로 보게 되었던 기억이 아직도 생생합니다. 그렇지 않으면 나는 교육받지 못한 컴퓨터 과학 바보로 간주될 것이기 때문에 그것을 즐겨야 한다는 것을 알았지만 더 깊은 수준에서 오페라의 내용을 연결하는 데는 실패했습니다. 하지만 d/acc day의 분위기는 전혀 달랐습니다. 사람들이 다양한 분야의 다양한 직업에 대해 배우는 것을 정말 좋아하는 것 같았습니다.
우리가 지배, 둔화, 파괴보다 더 밝은 미래를 열망한다면 이러한 광범위한 연합 구축이 필요합니다. d/acc는 이와 관련하여 놀라운 결과를 달성한 것으로 보이며, 이것만으로도 이 개념의 가치가 강조됩니다.
d/acc의 핵심 아이디어는 간단하고 명확합니다: 분산화, 민주화, 차별화된 방어 가속입니다. 방어에 유리하게 공격과 방어의 균형을 맞추는 기술을 구축하고 중앙 기관에 더 많은 권한을 넘겨주지 않고도 이를 수행할 수 있습니다. 이 두 가지 측면 사이에는 본질적으로 긴밀한 연관성이 있습니다. 모든 종류의 분권화, 민주적 또는 자유로운 정치 구조는 방어가 구현하기 쉬울 때 번영하는 경향이 있으며 방어가 구현하기 어려울 때 심각한 문제에 직면하게 됩니다. 더 가능성 있는 결과는 모든 사람이 서로 대결하여 가장 강한 자가 지배하는 균형 상태에 이르게 되는 혼돈의 기간입니다.
분권화, 방어성, 가속화를 동시에 달성하려는 노력의 중요성을 이해하는 한 가지 방법은 이를 이 세 가지 측면 중 하나를 포기함으로써 발생하는 철학과 대조하는 것입니다.
작년 My Tech Optimism의 차트
탈중앙화 가속화되나 차별화된 방어 부분은 무시
본질적으로 이는 효과적인 가속주의자(e/acc)이면서 동시에 탈중앙화를 추구하는 것과 유사합니다. 이러한 접근 방식을 취하는 사람들이 많이 있으며, 그 중 일부는 스스로를 d/acc라고 부르지만, 그들은 자신의 초점을 공격적이라고 유용하게 설명합니다. 또한 탈중앙화 인공지능 및 이와 유사한 주제에 대해 좀 더 온건한 열의를 표명하는 사람들도 많이 있지만, 제 생각에는 방어 측면에 대해서는 뚜렷한 관심이 부족합니다.
내 생각에 이 접근 방식은 특정 집단이 전 세계 인류에 독재를 가하는 위험을 피할 수는 있지만 근본적인 구조적 문제를 해결하는 데는 실패합니다. 아니면 누군가가 스스로를 보호자로 자리매김하고 영구적으로 지배하게 될 것입니다. AI의 경우, 인류 전체가 AI에 비해 힘을 잃게 될 위험을 적절하게 해결하지 못합니다.
차별화 국방은 가속하지만 분권·민주화 무시
보안 목표를 달성하기 위해 중앙 집중식 제어를 수용하는 것은 항상 어떤 사람들에게는 어떤 매력을 느끼게 될 것이며 독자들은 의심할 바 없이 이러한 많은 예와 그로 인한 단점에 익숙할 것입니다. 최근 일부 사람들은 극단적인 중앙 집중식 제어가 미래의 극단적인 기술을 처리하는 유일한 방법일 수 있다는 우려를 표명했습니다. 예를 들어, 모든 사람이 무료 태그를 달고 있다는 가상의 시나리오를 생각해 보십시오. 여러 나라에서 감옥 대신 사용하는 발목 태그와 유사한 후속 제품…암호화된 영상과 음성이 지속적으로 업로드되고 기계가 실시간으로 해석한다.” 그러나 중앙집권적 통제에는 어느 정도 문제가 있다. 종종 간과되지만 그럼에도 불구하고 유해한 상대적으로 온건한 형태의 중앙 집중식 제어는 생명공학 분야(예: 식품, 백신)의 공개 조사에 대한 저항과 그러한 저항이 도전받지 않도록 허용하는 비공개 소스 규범에서 나타납니다.
이 접근 방식의 위험은 명백합니다. 즉, 센터 자체가 위험의 원인이 되는 경우가 많습니다. 우리는 코로나19 팬데믹 기간 동안 이를 목격했습니다. 여러 주요 세계 정부가 자금을 지원하는 기능 획득 연구가 팬데믹의 근원일 수 있으며, 중앙화된 인식론으로 인해 세계보건기구(WHO)는 수년간 코로나19 사실을 인정하는 것을 거부했습니다. -19는 공중에 떠 있으며, 의무적인 사회적 거리두기 및 백신 의무화는 수십 년 동안 지속될 수 있는 정치적 반발을 불러일으켰습니다. 인공지능이나 기타 위험한 기술과 관련된 위험 시나리오에서는 유사한 상황이 다시 발생할 가능성이 높습니다. 대조적으로, 분산화된 접근 방식은 센터 자체의 위험을 보다 효과적으로 처리합니다.
방어를 분산하되 가속은 제외
본질적으로 이는 기술 진보를 늦추거나 경제 쇠퇴를 촉진하려는 시도입니다.
이 전략의 과제는 두 가지입니다. 첫째, 일반적으로 기술 및 경제 성장은 인류에게 매우 유익하며, 지연이 발생하면 헤아릴 수 없는 비용이 발생합니다. 둘째, 비전체주의 세계에서는 정체가 불안정을 초래합니다. 가장 많이 속임수를 사용하고 계속해서 발전할 수 있는 합리적인 방법을 찾는 사람들이 우위를 점할 것입니다. 감속주의 전략은 특정 상황에서 어느 정도 작동할 수 있습니다. 예를 들어 유럽 식품은 미국 식품보다 건강하며 지금까지의 핵 비확산 성공도 마찬가지입니다. 그러나 이러한 전략이 항상 효과가 있는 것은 아닙니다.
d/acc를 통해 우리는 다음과 같은 목표를 달성하기 위해 노력합니다.
점점 더 부족해지는 세상에서 우리의 원칙에 충실하면서 맹목적으로 무언가를 만드는 것이 아니라, 대신에 우리는 세상을 더 안전하고 더 나은 곳으로 만들 수 있는 구체적인 것을 만들기 위해 노력합니다.
기하급수적인 기술 진보는 세상이 극도로 이상해지고 우주에서 인류의 전반적인 발자국이 필연적으로 증가한다는 것을 의미한다는 것을 인식하십시오. 취약한 동물, 식물, 사람을 위험으로부터 보호하는 우리의 능력은 계속해서 향상되어야 하며, 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 길은 앞으로 나아가는 것입니다.
좋은 사람(또는 좋은 AI)이 책임을 진다는 가정에 기반하기보다는 실제로 우리를 보호하는 기술을 구축하세요. 우리는 파괴하는 데 사용할 때보다 건설하고 보호하는 데 사용할 때 자연스럽게 더 효과적인 도구를 구축함으로써 이를 수행합니다.
d/acc에 대해 생각하는 또 다른 방법은 2000년대 후반 유럽 해적당 운동에 영향을 준 프레임워크인 권한 부여로 돌아가는 것입니다.
우리의 목표는 인간의 선택 의지를 보존하고 부정적인 자유를 달성하는 세상, 즉 우리 자신의 운명을 형성하는 능력에 대해 다른 사람(개인 시민, 정부 또는 초지능 로봇)의 적극적인 간섭을 피하는 동시에 긍정적인 자유를 달성하는 세상을 구축하는 것입니다. 이 기능을 실행하기 위한 지식과 자원이 있는지 확인하십시오. 이는 스튜어트 브랜드(Stuart Brand)의 도구적 획득에 초점을 맞추고 존 스튜어트 밀(John Stuart Mill)이 인간 진보의 핵심 요소로서 교육과 자유를 병치한다는 점을 강조하는 고전 자유주의의 수세기에 걸친 전통을 반영합니다. 버크민스터 풀러의 비전에 글로벌 문제를 추가할 수도 있습니다. - 해결 과정은 참여적이고 널리 배포되어야 합니다. 21세기 기술 환경을 고려할 때 d/acc는 이와 동일한 목표를 달성하는 방법으로 생각할 수 있습니다.
세 번째 차원: 생존과 번영의 조화로운 발전
작년에 제가 쓴 기사에서 d/acc는 물리적 방어, 생물 방어, 사이버 방어, 정보 방어 등 방어 기술에 특히 중점을 두었습니다. 그러나 분산형 방어만으로는 위대한 세상을 건설하기에 충분하지 않습니다. 또한 인류가 새로운 분산화와 보안을 통해 무엇을 달성할 수 있는지에 대한 미래지향적이고 긍정적인 비전도 필요합니다.
작년 기사에는 두 가지 측면에서 긍정적인 비전이 포함되어 있었습니다.
1. 초지능의 도전에 초점을 맞추면서 나는 우리가 권력을 잃지 않고 초지능을 달성할 수 있는 방법에 대한 길(나에게 독창적이지 않은)을 제안했습니다.
오늘날 인공 지능은 고도로 자율적인 에이전트가 아닌 도구로 구축되었습니다.
미래에는 가상현실, 근전위 기술, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등의 도구를 사용해 인공지능과 인간 사이에 더욱 긴밀한 피드백 메커니즘을 구축하게 될 것입니다.
시간이 지날수록 점차 최종 결과를 향해 나아가게 됩니다. 즉, 초지능은 기계와 인간의 긴밀한 통합의 산물입니다.
2. 정보 방어에 관해 이야기하면서 커뮤니티가 결속력을 유지하고 공격자에 맞서 고품질의 토론을 수행하도록 돕는 방어적인 소셜 기술 외에도 진보적인 소셜 기술도 있다는 점을 언급했습니다. 보다 쉽게 고품질 판단을 내릴 수 있습니다. Pol.is가 한 예이며 예측 시장에서도 마찬가지입니다.
그러나 당시 이 두 가지 사항은 d/acc의 핵심 주장과 단절된 것으로 느껴졌습니다. “여기에 근본적인 수준에서 보다 민주적이고 국방 친화적인 세계를 구축하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어가 있습니다. 거기에 초지능의 관련없는 생각이 있습니다.”
그러나 나는 실제로 위에서 방어적과 진보적이라고 표시된 d/acc 기술 사이에 몇 가지 중요한 연결이 있다고 믿습니다. 작년 기사의 d/acc 차트를 확장하여 이 축을 차트에 추가하고 생존 및 번영이라는 레이블을 다시 지정하여 결과가 어떤지 살펴보겠습니다.
다양한 분야에는 일관된 패턴이 있습니다. 즉, 특정 분야에서 우리가 생존하는 데 도움이 되는 과학, 아이디어 및 도구는 우리가 번성하는 데 도움이 되는 과학, 아이디어 및 도구와 밀접하게 관련되어 있습니다. 다음은 몇 가지 구체적인 예입니다.
최근 많은 항COVID-19 연구는 체내 바이러스의 지속성에 초점을 맞춰 왔으며, 이는 코로나19 문제의 핵심 메커니즘으로 간주됩니다. 최근에는 바이러스 지속성이 알츠하이머병의 원인이 될 수 있다는 제안도 있었습니다. 이것이 사실이라면 모든 조직 유형에서 바이러스 지속성을 해결하는 것이 노화 문제를 극복하는 데 핵심이 될 수 있습니다.
Openwater에서 개발 중인 것과 같은 저비용의 작은 이미징 도구는 미세혈전증, 바이러스 지속성, 암을 치료할 수 있는 강력한 잠재력을 갖고 있으며 뇌-컴퓨터 인터페이스에도 응용될 수 있습니다.
매우 적대적인 환경에 적합한 소셜 도구(예: 커뮤니티 노트)와 합리적으로 협력적인 환경에 적합한 소셜 도구(예: Pol.is)의 구축을 주도하는 개념은 매우 유사합니다.
예측 시장은 높은 협력과 높은 대립 환경 모두에서 가치가 있습니다.
영지식 증명 및 유사 기술은 개인 정보를 보호하면서 데이터에 대한 계산을 수행하므로 과학 연구와 같은 유용한 작업에 사용할 수 있는 데이터의 양이 늘어날 뿐만 아니라 개인 정보 보호도 강화됩니다.
태양 에너지와 배터리는 차세대 청정 경제 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 하는 동시에 분산화와 물리적 탄력성 측면에서도 뛰어납니다.
이 외에도 다양한 주제 영역 간에는 중요한 상호 의존성이 있습니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 우리의 생각과 의도를 보다 정교하게 전달할 수 있기 때문에 정보 방어 및 협업 기술로서 매우 중요합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 로봇과 의식 사이의 단순한 연결 이상입니다. 또한 의식-로봇-의식 상호 작용일 수도 있습니다. 이는 다원주의 개념에서 뇌-컴퓨터 인터페이스의 가치를 반영합니다.
많은 생명공학은 정보 공유에 의존하고 있으며 많은 경우 사람들은 정보가 특정 응용 분야에만 사용될 것이라는 확신이 있는 경우에만 정보를 공유하려고 합니다. 이는 개인 정보 보호 기술(예: 영지식 증명, 완전 동형 암호화, 난독화 기술 등)에 의존합니다.
협업 기술은 다른 기술 분야에 대한 자금 조달을 조정하는 데 사용될 수 있습니다.
어려운 질문: AI 안전, 촉박한 일정, 규제 딜레마
사람마다 AI 타임라인이 매우 다릅니다. 2023년 몬테네그로 자주루의 차트.
작년에 제가 쓴 기사에 대해 가장 설득력 있는 반대 의견은 AI 안전 커뮤니티에서 나왔습니다. “물론 강력한 AI를 개발하는 데 반세기가 있다면 이 모든 유익한 것들을 구축하는 데 집중할 수 있지만 실제로는 일반 AI를 개발하는 데 3년밖에 걸리지 않을 것 같습니다. 초지능으로 발전하려면 앞으로 3년이 더 필요합니다. 따라서 세상이 파괴되거나 돌이킬 수 없는 문제에 빠지는 것을 원하지 않는다면 유익한 기술의 개발 속도를 높일 뿐 아니라 기술의 개발도 늦춰야 합니다. 이는 권력자들을 화나게 할 수 있는 강력한 규제 조치를 의미합니다. 작년 기사에서 나는 위험한 형태의 초지능을 구축하지 말라는 막연한 호소 외에는 “유해한 기술의 발전을 늦추기” 위한 구체적인 전략을 제안하지 않았습니다. 따라서 여기서 질문에 바로 답할 가치가 있습니다. AI의 위험이 극도로 높고 일정이 5년 정도로 짧은 가장 이상적인 세계에 있다면 어떤 규제 조치를 지원해야 할까요?
새로운 규제에 주의해야 하는 이유
지난해 주요 AI 규제 제안은 캘리포니아의 SB-1047 법안이었습니다. SB-1047은 가장 강력한 모델(훈련에 1억 달러 이상, 미세 조정에 1천만 달러 이상)의 개발자가 출시 전에 일련의 보안 테스트 조치를 수행하도록 요구합니다. 또한 AI 모델 개발자가 충분한 주의를 기울이지 않을 경우 책임을 지게 됩니다. 많은 비평가들은 이 법안이 오픈 소스에 위협이 된다고 주장합니다. 비용 임계값은 가장 강력한 모델에만 영향을 미치기 때문에 이 법안이 문제가 된다고 생각합니다. Llama 3 모델도 아마도 해당 임계값보다 낮을 것입니다. 그러나 돌이켜보면 이 법안에도 더 심각한 문제가 있었던 것 같다. 대부분의 규정이 그렇듯이 이 법안도 현 상황에 지나치게 적응했다는 점이다. 교육 비용에 대한 초점은 새로운 기술에 직면하여 취약한 것으로 입증되었습니다. 최신 최첨단 DeepSeek v3 모델의 교육 비용은 600만 달러에 불과하며 O1과 같은 최신 모델에서는 교육 비용이 더 많이 증가하는 경우가 많습니다. 추론 단계로 넘어갔습니다.
인공지능 초지능 파괴 시나리오에 책임이 있을 가능성이 가장 높은 행위자
실제로 AI 초지능 파괴 시나리오에 책임이 있을 가능성이 가장 높은 행위자는 군대입니다. 지난 반세기 동안 차단방역(및 그 이전)에서 목격했듯이, 군대는 기꺼이 끔찍한 조치를 취하려고 하며 이는 극도로 오류가 많습니다. 오늘날 군사 분야에서의 인공지능 적용은 빠르게 발전하고 있다(우크라이나, 가자지구에서의 적용 등). 그리고 정부가 통과시킨 모든 보안 규정은 기본적으로 자국 군대와 군대와 긴밀히 협력하는 기업을 면제합니다.
대처 전략
그럼에도 불구하고 이러한 주장은 무기력할 이유가 되지 않습니다. 대신, 우리는 이를 지침으로 사용하여 이러한 우려를 최소화하는 규칙을 만들려고 노력할 수 있습니다.
전략 1: 책임
어떤 사람의 행동이 어떤 식으로든 법적 조치가 가능한 피해를 야기하는 경우 소송을 당할 수 있습니다. 이는 군대 및 기타 법을 초월하는 행위자가 제기하는 위험 문제를 해결하지 못하지만 과적합을 피하고 따라서 자유주의 쪽으로 기울어지는 매우 일반적인 접근 방식입니다. 경제학자들은 일반적으로 이 접근 방식을 지지합니다.
지금까지 고려된 주요 책임 목표는 다음과 같습니다.
사용자 : 인공지능을 사용하는 사람.
배포자(Deployer): 사용자에게 인공지능 서비스를 제공하는 중개자.
개발자: 인공지능을 만드는 사람.
사용자에게 책임을 지우는 것이 인센티브와 가장 잘 어울리는 것 같습니다. 모델이 개발되는 방식과 최종적으로 사용되는 방식 사이의 연관성이 불분명한 경우가 많지만, AI가 어떻게 사용되는지는 사용자가 정확하게 결정합니다. 사용자에게 책임을 묻는 것은 제가 생각하는 올바른 방식으로 AI를 사용하라는 강력한 압력을 생성합니다. 즉, 새로운 자립형 지능형 생명체를 만드는 것보다 인간의 마음을 위한 기계 슈트를 만드는 데 집중하는 것입니다. 전자는 사용자 의도에 정기적으로 응답하므로 사용자가 원하지 않는 한 치명적인 작업이 발생하지 않습니다. 후자는 가장 큰 위험을 안고 있습니다. 즉, 통제력을 상실하고 전형적인 인공지능 통제 불능 시나리오를 촉발할 수 있습니다. 책임을 최종 사용 목적에 최대한 가깝게 두는 것의 또 다른 이점은 사람들이 해로운 행동(예: 폐쇄 소스, 고객 파악(KYC) 및 감시, 국가/기업 공모)을 취하도록 유도하는 책임의 위험을 최소화한다는 것입니다. 세계의 넓은 지역을 제외하고 특정 고객에게 서비스 제공을 거부하는 은행 등의 사용자).
전적으로 사용자에게 책임을 전가하는 것에 대한 고전적인 반대 의견이 있습니다. 사용자는 돈이 많지 않은 평범한 개인일 수도 있고 심지어 익명일 수도 있으므로 실제로 아무도 치명적인 피해에 대해 비용을 지불할 수 없습니다. 이 견해는 과장될 수 있습니다. 일부 사용자가 책임을 질 수 없을 정도로 작더라도 AI 개발자의 일반 고객은 그렇지 않으므로 AI 개발자는 여전히 높은 책임을 부담하지 않을 것임을 사용자에게 확신시키는 시스템을 구축하도록 인센티브를 받을 것입니다. 즉, 이는 여전히 유효한 요점이며 해결해야 할 문제입니다. 이를 위해 적절한 주의를 기울일 리소스가 있는 파이프라인의 누군가에게 인센티브를 제공해야 하며, 배포자와 개발자 모두 여전히 모델 보안에 큰 영향을 미치는 쉬운 대상입니다.
배포자의 책임은 합리적으로 보입니다. 일반적인 우려는 오픈 소스 모델에서는 작동하지 않는다는 것입니다. 그러나 이는 관리 가능한 것으로 보입니다. 특히 가장 강력한 모델은 폐쇄 소스일 가능성이 높기 때문입니다(오픈 소스로 밝혀지면 배포자의 책임은 궁극적으로 별로 좋지 않을 수도 있음) 유용하지만 너무 해롭지도 않습니다). 개발자 책임에 대해서도 동일한 우려가 존재하지만(오픈 소스 모델의 경우 다른 방법으로는 허용되지 않는 작업을 수행하기 위해 모델을 미세 조정하는 데 특정 장벽이 있지만) 동일한 반론이 적용됩니다. 일반적으로 통제에 세금을 부과합니다. 즉, 통제할 수 없는 것을 만들 수 있거나 통제할 수 있는 것을 만들 수 있지만 통제할 수 있는 것을 만들면 20%의 통제가 반드시 필요합니다라고 말합니다. 우리의 목적을 위해 사용됩니다. 이는 법률 시스템에 있어서 합리적인 입장인 것 같습니다.
충분히 탐구되지 않은 아이디어 중 하나는 적절한 리소스를 보유할 가능성이 더 높은 파이프라인의 다른 행위자에게 책임을 돌리는 것입니다. d/acc 철학에 잘 맞는 한 가지 아이디어는 AI가 치명적인 유해 작업을 수행하는 과정에서 (예: 해킹을 통해) 인수한 모든 장치의 소유자 또는 운영자에게 책임을 묻는 것입니다. 이는 세계의 인프라(특히 컴퓨팅 및 생물학)를 가능한 한 안전하게 만들기 위해 노력하는 매우 광범위한 인센티브를 창출할 것입니다.
전략 2: 산업용 규모 하드웨어의 전역 소프트 일시 중지 버튼
책임 규칙보다 더 강력한 것이 필요하다고 확신한다면 나는 이 전략을 선택할 것입니다. 목표는 1~2년 동안 지속되는 중요한 기간 동안 전 세계에서 사용 가능한 컴퓨팅 성능을 약 90%~99%까지 줄여 인간에게 더 많은 준비 시간을 확보할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 1~2년의 가치는 과대평가되어서는 안 됩니다. 안주한다면 1년의 전시 모드는 쉽게 100년의 정규 작업 가치가 될 수 있습니다. 하드웨어가 위치를 등록하고 확인하도록 요구하는 것과 같은 구체적인 제안을 포함하여 일시 중지를 구현하는 방법이 이미 연구되고 있습니다.
보다 발전된 접근 방식은 영리한 암호화 수단을 사용하는 것입니다. 예를 들어 제조된 산업 규모(소비자 등급은 아님) AI 하드웨어에는 다음을 포함하여 매주 주요 국제 기관으로부터 데이터만 수신하는 신뢰할 수 있는 하드웨어 칩이 장착될 수 있습니다. 적어도 비군사 계열사 3/3)이 서명한 경우에만 계속 운영이 허용됩니다. 이러한 서명은 장치에 구애받지 않습니다(원하는 경우 블록체인에 게시하기 위해 영지식 증명을 요구할 수도 있음). 따라서 전부 아니면 전무가 될 것입니다. 다른 모든 장치를 승인하지 않고 한 장치가 계속 작동하도록 승인할 수 있는 실질적인 방법은 없습니다. 장비.
이는 이점을 최대화하고 위험을 최소화한다는 측면에서 적절한 것으로 보입니다.
이것은 유용한 능력입니다. 초지능에 가까운 AI가 치명적인 손상을 일으킬 수 있는 일을 시작한다는 신호를 받으면 전환을 더 천천히 진행하고 싶을 것입니다.
그러한 중요한 순간이 올 때까지 단순히 일시 정지 기능을 갖는 것만으로는 개발자에게 거의 해를 끼치지 않을 것입니다.
산업용 규모의 하드웨어에 초점을 맞추고 90% - 99%의 목표만 설정하면 소비자용 노트북에 스파이 칩이나 강제 종료 스위치를 설치하거나 소규모 국가가 이에 대한 조치를 취하도록 강요하는 디스토피아적인 접근 방식을 피할 수 있습니다. 엄격한 조치를 취하겠습니다.
하드웨어에 초점을 맞추는 것은 기술 변화에 대한 적응력이 뛰어난 것으로 보입니다. 우리는 AI의 품질이 사용 가능한 컴퓨팅 성능에 크게 좌우된다는 점을 여러 세대에 걸쳐 보아 왔으며, 특히 새로운 패러다임의 초기 버전에서는 더욱 그렇습니다. 따라서 사용 가능한 컴퓨팅 성능을 10~100배로 줄이면 이를 막으려는 인간과의 급속한 전투에서 도망치는 초지능 AI 사이의 차이를 쉽게 만들 수 있습니다.
매주 서명을 받기 위해 온라인에 접속해야 하는 본질적인 번거로움은 이 체계를 소비자급 하드웨어로 확장하려는 아이디어를 강력하게 방해합니다.
무작위 검사를 통해 확인할 수 있으며, 하드웨어 수준에서 이를 수행하면 특정 사용자를 제외하기가 어렵습니다(기술적 수단이 아닌 법적 강제 종료에 기반한 접근 방식은 이러한 전부 아니면 전무 속성이 없으므로 사용자가 더 쉽게 통과). 군대 면제 등).
일반적으로 수출 통제의 틀 내에서 하드웨어 규제가 강력하게 고려되고 있습니다. 이는 기본적으로 우리는 한쪽을 신뢰하지만 다른 쪽은 신뢰하지 않습니다라는 철학을 가지고 있습니다. Leopold Aschenbrenner는 미국이 결정적인 이점을 얻기 위해 경쟁하고 중국이 운용할 수 있는 장비의 양을 제한하는 협정에 서명하도록 강요해야 한다고 유명하게 주장했습니다. 이러한 접근 방식은 제가 보기에는 위험해 보이며 다극 경쟁과 중앙 집중화의 함정이 결합될 수 있습니다. 사람을 제한해야 한다면, 한 쪽이 모든 사람을 지배하려는 것보다 모든 사람을 동등하게 제한하고 실제로 협력하여 실행을 조직하는 것이 더 좋을 것 같습니다.
AI 위험에 대한 d/acc 기술의 역할
두 가지 전략(책임 및 하드웨어 일시 중지 버튼) 모두 구멍이 있으며 일시적인 임시방편일 뿐임이 분명합니다. 시간 T에 슈퍼컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있다면 시간 T + 5년에 랩톱에서 수행하는 것이 아마도 가능할 것입니다. 컴퓨터에서도요. 따라서 시간을 벌기 위해서는 보다 안정적인 대책이 필요하다. 여기에는 많은 d/acc 기술이 관련됩니다. d/acc 기술의 역할을 다음과 같이 살펴볼 수 있다. 만약 인공지능이 세상을 지배한다면 어떻게 할 것인가?
우리 컴퓨터에 침입한다 → 사이버방어
슈퍼 전염병 → 생물 방어를 생성합니다
우리를 설득합니다(서로를 믿거나 믿지 않거나) → 정보 방어
위에서 간략히 언급했듯이 책임 규칙은 d/acc 철학에 자연스럽게 맞는 규제 접근 방식입니다. 왜냐하면 이러한 방어 조치가 전 세계적으로 채택되고 심각하게 받아들여지도록 장려하는 데 매우 효과적일 수 있기 때문입니다. 대만은 최근 허위 광고에 대해 책임을 부과하는 실험을 진행해 왔으며, 이는 정보 보호를 장려하기 위해 책임을 이용하는 사례로 볼 수 있습니다. 우리는 어디에서나 책임을 부과하는 데 너무 열중해서는 안 되며 소규모 사람들이 소송에 대한 두려움 없이 혁신에 참여할 수 있도록 하는 일반적인 자유의 이점을 기억해야 합니다. 그러나 안전에 대한 더 강력한 추진을 원하는 경우 책임은 상당히 유연하고 효율적일 수 있습니다. .
d/acc에서 암호화폐의 역할
d/acc의 많은 측면은 일반적인 블록체인 주제를 훨씬 뛰어넘습니다. 생물학적 보안, 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 협업 담론 도구는 암호화폐 전문가들이 일반적으로 이야기하는 것과는 거리가 먼 것처럼 보입니다. 그러나 저는 암호화폐와 d/acc 사이에 몇 가지 중요한 연관성이 있다고 생각합니다. 특히 다음과 같습니다.
d/acc는 암호화폐의 기본 가치(분권화, 검열 저항, 개방형 글로벌 경제 및 사회)를 다른 기술 영역으로 확장한 것입니다.
암호화폐 사용자는 자연스러운 얼리 어답터이고 가치관의 일치가 있기 때문에 암호화폐 커뮤니티는 d/acc 기술의 자연스러운 얼리 어답터입니다. 커뮤니티(이벤트 및 팝업 이벤트와 같은 온라인 및 오프라인 모두)에 대한 강한 강조와 이러한 커뮤니티가 실제로 서로 대화하는 것이 아니라 실제로 고위험 작업을 수행한다는 사실은 d/acc에게 암호화폐 커뮤니티를 특히 흥미롭게 만듭니다. 기술 개인이 아닌 집단을 대상으로 근본적으로 작동하는 기술(예: 대부분의 정보 방어 및 생물 방어 기술)을 위한 매력적인 인큐베이터 및 입증 기반입니다. 암호화폐 사람들은 함께 일을 합니다.
많은 암호화폐 기술이 d/acc 주제 영역에서 사용될 수 있습니다: 보다 강력하고 분산된 금융, 거버넌스 및 소셜 미디어 인프라 구축을 위한 블록체인, 개인정보 보호를 위한 영지식 증명 등. 오늘날 대규모 예측 시장 중 다수는 블록체인을 기반으로 구축되었으며 점차 더 복잡해지고 분산화되고 민주화되고 있습니다.
암호화폐 프로젝트에 유용하고 d/acc의 목표 달성에 핵심인 암호화폐 인접 기술(공식 검증, 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어 보안, 적대적인 강력한 거버넌스 기술)에도 상생 협업 기회가 존재합니다. 이는 이더리움 블록체인, 지갑 및 분산형 자율 조직(DAO)을 더욱 안전하고 강력하게 만들고, 초지능 인공 지능에서 발생할 수 있는 공격을 포함하여 사이버 공격에 대한 취약성을 줄이는 등 중요한 문명 방어 목표도 달성합니다. .
Cursive는 FHE(완전동형암호)를 사용하는 애플리케이션으로, 이를 통해 사용자는 개인정보를 보호하면서 다른 사용자와 공통 관심 영역을 식별할 수 있습니다. 치앙마이의 Edge City(Zuzalu의 여러 지점 중 하나)에서 이 앱을 사용합니다.
d/acc 및 공공재 자금 조달
제가 관심을 가졌던 한 가지 질문은 공공재 자금 조달을 위한 더 나은 메커니즘, 즉 매우 많은 사람들에게 가치가 있지만 자연스럽게 접근할 수 있는 비즈니스 모델이 없는 프로젝트를 고안하는 것입니다. 이 분야에서의 나의 과거 작업에는 Quadratic Funding에 대한 기여와 Gitcoin Grants, Retroactive Public Goods Funding(retro PGF) 및 가장 최근의 Deep Funding에 대한 기여가 포함됩니다.
많은 사람들이 공공재 개념에 회의적입니다. 이러한 의심은 일반적으로 두 가지 측면에서 발생합니다.
공공재는 역사적으로 정부의 강력한 중앙 계획과 사회 및 경제 개입을 정당화하는 데 사용되어 왔습니다.
일반적인 인식은 공공재 자금 조달이 엄격하지 않고 사회적 바람직성 편향(즉, 실제로 좋은 것보다는 좋게 들리는 것)을 기반으로 운영되며 소셜 게임을 할 수 있는 내부자를 선호한다는 것입니다.
이것은 중요한 비판이자 타당한 비판이다. 그러나 나는 d/acc(중앙 제어 지점 최소화)의 주요 목표 자체가 많은 전통적인 비즈니스 모델을 방해하기 때문에 공공재에 대한 강력한 분산 자금 조달이 d/acc 비전에 매우 중요하다고 믿습니다. 오픈 소스에서 성공적인 비즈니스를 구축하는 것은 가능합니다. 여러 Balvi 수혜자가 바로 그렇게 하고 있습니다. 그러나 어떤 경우에는 중요한 프로젝트에 추가 지속적인 지원이 필요할 정도로 어렵습니다. 따라서 우리는 위의 두 가지 비판을 해결하는 방식으로 공공재에 자금을 지원하는 방법을 알아내는 어려운 일을 해야 합니다.
첫 번째 문제에 대한 해결책은 기본적으로 신뢰받는 중립성과 탈중앙화입니다. 중앙 계획은 폭력을 행사할 수 있는 엘리트에게 통제권을 넘겨주고 종종 현재 상황에 과도하게 적응하여 시간이 지남에 따라 점점 더 비효율적이 되기 때문에 문제가 됩니다. 2차 자금 지원 및 이와 유사한 메커니즘은 가장 신뢰할 수 있을 만큼 중립적이고 (구조적으로나 정치적으로) 분산된 방식으로 공공재에 자금을 지원하는 것입니다.
두 번째 질문은 더 어렵습니다. 2차 자금 조달에 대한 일반적인 비판은 프로젝트 자금 제공자가 홍보에 상당한 노력을 기울여야 하는 인기 콘테스트가 된다는 것입니다. 더욱이 사람들의 눈 앞에 있는 프로젝트(예: 최종 사용자 응용 프로그램)는 자금을 지원받는 반면, 더 뒤에 있는 프로젝트(일반적으로 네브래스카에 있는 사람이 유지 관리하는 종속성)는 자금을 받지 않습니다. 모든 자금. 낙관 소급적 자금은 소수의 전문가 배지 보유자에 의존하는데, 여기서 인기경쟁 효과는 감소하지만 배지 보유자와 친밀한 개인적 관계를 갖는 사회적 효과는 증폭된다.
Deep Funding은 이 문제를 해결하기 위한 저의 최근 노력입니다. 심층 자금 조달에는 두 가지 주요 혁신이 있습니다.
종속성 그래프. 각 심사위원에게 포괄적인 질문(인류에 대한 프로젝트 A의 가치는 무엇입니까?)을 묻는 대신, 우리는 지역적 질문(프로젝트 A 또는 프로젝트 B가 결과 C에 더 가치가 있습니까? 얼마입니까?)을 묻습니다. 인간은 세계적인 질문에 답하는 데 매우 서툴기로 악명이 높습니다. 한 유명한 연구에서 N개의 새를 구하기 위해 얼마를 지출할 것인지 묻는 질문에 응답자는 N = 2,000, N = 20,000이라고 답했으며 N = 200,000에 대한 답은 대략 $80입니다. 지역적인 문제는 다루기가 더 쉽습니다. 그런 다음 종속성 그래프를 유지하여 로컬 답변을 전역 답변으로 결합합니다. 즉, 각 프로젝트에 대해 다른 프로젝트가 성공에 기여하는 정도는 어느 정도입니까?
인간의 세련된 판단으로서의 인공지능. 배심원들에게는 모든 질문 중 작은 무작위 샘플만 할당됩니다. 그래프의 모든 모서리를 효율적으로 채우려는 인공 지능 모델을 누구나 제출할 수 있는 공개 경쟁이 있습니다. 최종 답변은 심사위원의 답변과 가장 잘 맞는 모델의 가중치 합계입니다. 코드 예제는 여기를 참조하세요. 이 접근 방식을 사용하면 배심원이 적은 수의 정보 비트만 제출하도록 요구하면서 메커니즘을 매우 큰 규모로 확장할 수 있습니다. 이렇게 하면 부패 가능성이 줄어들고 모든 정보의 품질이 높아집니다. 배심원은 수백 개의 질문을 빠르게 클릭하는 대신 각 질문에 대해 오랫동안 생각하는 데 시간을 보낼 수 있습니다. AI에 대한 공개 경쟁을 사용하여 단일 AI 교육 및 큐레이션 프로세스에서 편견을 줄입니다. 인공지능의 공개시장은 엔진 역할을 하고, 인간은 운전대 역할을 합니다.
그러나 심층 자금 지원은 최근의 예일 뿐입니다. 이전에도 공공재에 대한 자금 조달 메커니즘에 대한 다른 아이디어가 있었고 앞으로도 더 많아질 것입니다. allo.expert는 이러한 항목을 잘 분류합니다. 근본적인 목표는 적어도 민간 재화의 시장 자금 조달에 가까운 수준의 정확성, 공정성 및 개방형 액세스를 통해 공공재에 자금을 지원할 수 있는 사회적 도구를 만드는 것입니다. 완벽할 필요는 없습니다. 결국 시장 자체는 완벽함과는 거리가 멀습니다. 그러나 모든 사람에게 이익이 되는 고품질 오픈 소스 프로젝트를 진행하는 개발자가 용납할 수 없는 타협의 필요성을 느끼지 않고도 계속해서 작업할 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 합니다.
오늘날 백신, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 손목 근전도 검사 및 안구 추적과 같은 엣지 뇌-컴퓨터 인터페이스, 노화 방지 약물, 하드웨어 등 d/acc 주제 영역의 주요 프로젝트 대부분은 독점 프로젝트입니다. 위에서 언급한 많은 영역에서 볼 수 있듯이 이는 대중의 신뢰를 보장한다는 측면에서 심각한 단점을 가지고 있습니다. 또한 경쟁 역학(“우리 팀은 이 중요한 산업에서 승리해야 합니다!”)에 관심을 집중시키고 더 큰 경쟁에서 벗어나 이러한 기술이 초지능 AI 세계에서 우리를 보호할 수 있을 만큼 빠르게 등장할 수 있도록 합니다. 이러한 이유로 강력한 공공재 자금 지원은 개방성과 자유를 촉진하는 강력한 원동력이 될 수 있습니다. 이는 암호화폐 커뮤니티가 d/acc를 도울 수 있는 또 다른 방법입니다. 즉, 이러한 자금 조달 메커니즘을 탐색하고 자체 상황에서 잘 작동하도록 진지하게 노력하여 오픈 소스 과학 및 기술에 더 폭넓게 적용할 수 있도록 준비하는 것입니다.
미래
앞으로 수십 년은 중요한 과제를 안겨줍니다. 저는 최근 두 가지 과제에 대해 생각해 왔습니다.
강력한 신기술, 특히 강력한 인공 지능의 물결이 빠르게 다가오고 있으며, 그와 함께 우리가 피해야 할 중요한 함정이 다가오고 있습니다. 인공 초지능이 완성되기까지 5년이 걸릴 수도 있고, 50년이 걸릴 수도 있습니다. 두 경우 모두 기본 결과가 자동으로 긍정적인지 여부는 확실하지 않으며 이 게시물과 이전 게시물에서 설명한 것처럼 피해야 할 여러 가지 함정이 있습니다.
세상은 점점 덜 협력적이 되어가고 있습니다. 이전에는 적어도 가끔은 높은 원칙(세계주의, 자유, 공동 인류애 등)을 바탕으로 행동하는 것처럼 보였던 많은 강력한 행위자들이 이제는 더 공개적이고 공격적으로 개인 또는 부족의 자기 이익을 추구합니다.
그러나 이러한 각 과제에는 희소성이 있습니다. 첫째, 이제 우리는 나머지 작업을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있는 매우 강력한 도구를 갖게 되었습니다.
현재 및 단기 AI는 다른 기술을 구축하는 데 사용될 수 있으며 거버넌스(예: 심층 자금 조달 또는 정보 금융)의 요소로 사용될 수 있습니다. 이는 또한 추가적인 생산성 향상을 제공할 수 있는 뇌-컴퓨터 인터페이스와도 매우 관련이 있습니다.
이제 이전보다 훨씬 더 큰 규모로 대량 조율이 가능해졌습니다. 인터넷과 소셜 미디어는 조정 범위를 확장했고, 글로벌 금융(암호화폐 포함)은 그 힘을 강화했으며 이제 정보 방어 및 협업 도구의 품질을 높일 수 있으며 머지않아 인간-컴퓨터-인간 형태의 두뇌-컴퓨터 인터페이스가 될 수도 있습니다. 깊이를 높일 수 있습니다.
공식 검증, 샌드박싱 기술(웹 브라우저, Docker, Qubes, GrapheneOS 등), 보안 하드웨어 모듈 등의 기술이 향상되어 더 나은 네트워크 보안이 가능해졌습니다.
모든 종류의 소프트웨어를 작성하는 것은 2년 전보다 훨씬 쉽습니다.
바이러스의 작동 방식을 이해하기 위한 최근의 기초 연구, 특히 가장 중요한 전염 형태가 공기를 통해 전파된다는 단순한 이해는 생물 방어를 개선하는 방법에 대한 보다 명확한 경로를 보여주고 있습니다.
최근 생명공학의 발전(예: CRISPR, 바이오이미징의 발전)으로 인해 방어, 장수, 초웰빙, 여러 가지 새로운 생물학적 가설 탐구 또는 정말 멋진 일을 하는 등 모든 종류의 생명공학을 더 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다.
컴퓨팅과 생명공학의 발전으로 건강에 적응하고, 모니터링하고, 개선하는 데 사용할 수 있는 합성 생물학적 도구가 탄생하고 있습니다. 암호화와 같은 사이버 방어 기술은 이러한 차원의 개인화를 더욱 실현 가능하게 만듭니다.
둘째, 이제 우리가 소중히 여기는 많은 원칙은 더 이상 소수의 구세력에 의해 유지되지 않으며, 전 세계 누구나 가입할 수 있는 광범위한 연합에 의해 이를 탈환할 수 있습니다. 이는 최근 전 세계적으로 일어나는 정치적 재편성의 가장 큰 이점일 수 있으며 활용할 가치가 있습니다. 암호화폐는 이를 활용하는 데 큰 역할을 했으며 d/acc도 같은 일을 할 수 있습니다.
도구를 획득한다는 것은 우리가 생물학과 환경에 적응하고 개선할 수 있음을 의미하며, d/acc의 방어 부분은 다른 사람의 자유를 침해하지 않고 이를 수행할 수 있음을 의미합니다. 자유주의 다원주의 원칙은 우리가 이를 수행하는 방법에 큰 다양성이 있을 수 있음을 의미하며, 공통된 인간 목표에 대한 우리의 헌신은 그것이 달성되어야 함을 의미합니다.
우리 인간은 여전히 가장 빛나는 별이다. 별에 도달하면서 인간의 생존과 자유, 선택 의지를 보호하는 더 밝은 21세기를 건설하기 위해 우리 앞에 놓인 과제는 어려운 일입니다. 하지만 저는 우리가 해낼 수 있다고 믿습니다.
