Multipli 시리즈 11/AI 엔진의 지속적 학습 구조: Multipli의 데이터 피드백 메커니즘 분석 드디어 Multipli의 @multiplifi 기준이 되는 7D에 제가 탑게이로 등극 했습니다. 지난 주 44위에서 9등으로 성큼 올라섰네요! 이게 저의 방법입니다. 알로아도 그렇고 장기전으로 들어갈 때 묵묵하게 초반에 안 올라도 그냥 CT 시리즈물로 밀어붙이는거!! 항상 이렇게 좋은 결과를 보여줍니다. (대신 몸이 힘듭니다^^) 이번 주도 크리스탈 받기 위해서는 계속 달려야겠죠! ^^ Start ! Multipli의 AI는 매일 새롭게 쌓이는 시장 데이터를 바탕으로 지속적으로 진화하는 "순환형 학습 시스템(Feedback Learning System)"을 구축하고 있습니다. 어떻게 보면 모든 Deai프로젝트는 비슷한 구조를 가지고 있다는 보여지기는 합니다. 아뭏던 이 구조는 DeFi 운용의 핵심인 "시장 적응력(Adaptability)"을 강화하는 핵심 동력으로 활용 될 수 밖에 없을 것 입니다. 1. Multipli의 AI 학습 구조 개요 Multipli의 AI 엔진은 4단계 피드백 루프를 기반으로 작동합니다. 1-1: 데이터 수집 (Data Input) 온체인 거래 정보, 풀 유동성, 가격 변동, 시장 심리 등 실시간 데이터를 수집합니다. 1-2: 모델 분석 (Model Processing) 수집 된 데이터를 패턴 화하고, 비정상적인 움직임을 탐지합니다. 1-3: 전략 실행 (AI Execution) 분석 결과에 따라 자산 배분, 리밸런싱, 유동성 이동 등의 의사결정을 수행합니다. 1-4: 결과 평가 (Feedback) 실행 결과(수익률, 손실, 시장 반응)를 다시 모델 학습 데이터로 환원합니다. 이 과정을 반복하면서 Multipli의 AI는 시장 환경에 점점 더 최적화된 판단을 내리게 됩니다. 그런데 이 메커니즘은 조직에서 업무 개선을 위한 PDCA 사이클과 매우 비슷하네요 ^^ (직업병) 2. 피드백 메커니즘의 역할 Multipli의 피드백 시스템은 AI가 스스로 오류를 수정하는 학습 구조로 설계되어 있습니다. 예를 들어, 특정 시점에서 AI의 자산 이동이 손실로 이어졌다면 그 원인(시장 왜곡, 예측 오차 등)을 역추적하여 향후 동일 조건에서의 행동 가중치를 낮추는 식으로 학습합니다. 즉, Multipli의 AI는 실패를 반복하지 않도록 스스로 리스크 회피 알고리즘을 지속적으로 보정 하는 것 입니다. 3. 데이터 품질 관리 AI의 판단력은 결국 데이터의 품질에 달려 있습니다. Multipli는 데이터를 수집하는 과정에서 정확성(accuracy)과 대표성(representativeness)을 가장 중요하게 다룹니다. 이를 위해 세 가지 수준의 데이터 관리 체계를 도입했습니다. 1단계: 온체인 데이터의 자동 검증 (이상 거래 제거) 2단계: 외부 데이터 소스(오라클·가격 피드)의 신뢰도 필터링 3단계: 과거 데이터 대비 현재 데이터의 패턴 유사도 평가 이 과정을 통해 Multipli의 AI는 "양"이 아니라 “질” 중심의 데이터 학습을 유지 하게 되는 것 입니다. 4. 강화 학습(Reinforcement Learning)의 적용 Multipli의 학습 구조는 전통적인 예측 모델이 아닌 강화 학습(Reward-Based Learning) 구조로 설계되어 있습니다. 즉, AI는 각 행동에 대한 보상을 실시간으로 평가하고, 높은 보상을 얻는 방향으로 전략을 재 조정합니다. 예를 들어, 특정 시기에는 보수적인 자산 배분이 더 높은 수익을 낸다면-->해당 정책의 가중치를 강화 반대로, 과도한 변동성 노출이 손실을 초래한다면 -->해당 전략을 자동 축소 이 과정은 AI가 "시장의 성격"을 이해하며 스스로 전략적 사고를 발전시키는 형태로 진화 하게 되는 것 입니다. 5. 인간 개입의 최소화와 보완 Multipli의 AI는 자율형 시스템을 지향하지만, 완전 자동화를 위한 리스크 관리 측면에서 휴먼 모니터링(Manual Oversight) 레이어가 함께 존재합니다. *AI의 판단 결과는 온체인에서 실시간 검증 *이상치 탐지 시 인간 검토 프로세스 병행 *최종적으로 모델 업데이트는 커뮤니티 거버넌스 승인 후 반영 이 구조는 AI의 자율성과 커뮤니티의 검증력을 결합한 "하이브리드 신뢰 모델(Hybrid Trust Model)"이라고도 할 수 있을 것 입니다. 6. 피드백 시스템의 장기적 의미 Multipli의 피드백 구조는 DeFi 자동화 시스템이 시간이 지날수록 더 똑똑해지는 구조를 구현한다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 이 시스템이 충분히 학습되면 시장의 패턴을 빠르게 감지하고 인간보다 더 빠르게 리스크를 조정하며 지속 가능한 수익 곡선을 만들어낼 수 있습니다. 결론 Multipli의 AI 엔진은 데이터를 기반으로 스스로 판단을 개선해가는 지속 학습 형 자산 운용 시스템입니다. 이 구조를 통해 Multipli는 시장의 단기적 변동에 흔들리지 않고, 장기적으로는 AI가 스스로 판단하고, 스스로 학습하며, 스스로 진화하는 자율 형 DeFi 생태계의 기반을 구축하고 있습니다.