Wei Dai
**웨이 다이(Wei Dai)**는 암호학자이자 블록체인 투자 연구원으로, 암호화폐 투자 회사인 1kx에서 리서치 파트너로 근무하고 있습니다.[1] 그는 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 미히르 벨라레(Mihir Bellare) 교수의 지도 아래 암호학 박사 학위를 취득했으며, 그의 연구는 영지식 암호학, 프로토콜 설계, 그리고 블록체인, 인공지능 및 프런티어 기술의 교차점에 중점을 두어 왔습니다.[1]
초기 생애 및 교육
다이는 2012년부터 2015년까지 캘리포니아 대학교 산타바바라(UCSB)의 창의학부(College of Creative Studies)를 통해 수학 및 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득하며 학부 과정을 마쳤습니다.[1] 그는 UCSB에 1년 더 머물며 컴퓨터 과학 석사 과정을 이수하고 2016년에 학위를 받았습니다.[1]
2016년부터 2021년까지 다이는 캘리포니아주 라호야에 위치한 UC 샌디에이고 제이콥스 공과대학에서 암호학자 미히르 벨라레의 지도하에 암호학 박사 학위를 취득했습니다.[1] 암호학에 대한 그의 학문적 훈련은 이후 블록체인 산업에서 영지식 시스템 및 프로토콜 설계에 관한 연구의 기술적 토대가 되었습니다.
경력
다이의 경력은 기성 기술 및 연구 기관의 연구 인턴십에서 시작하여 암호학 전문직으로, 이후에는 블록체인 투자 연구 분야로 이동해 왔습니다.[1]
초기 연구 인턴십
다이의 첫 업계 경력은 2018년 6월부터 9월까지 캘리포니아주 팔로알토에 있는 Visa에서의 연구 인턴십이었습니다.[1] 이후 그는 2021년 6월부터 10월까지 NTT Research에서 두 번째 연구 인턴십을 마쳤습니다.[1]
Heliax
2021년 11월부터 2022년 6월까지 다이는 오픈 소스 프로토콜과 메커니즘을 배포하는 제작자, 연구원 및 빌더들의 공공재 연구소로 묘사되는 Heliax에서 암호학자로 원격 근무했습니다.[1] 이 직책에서 그는 영지식 회로와 그 중간 표현(한 당사자가 기본 데이터를 공개하지 않고도 진술이 사실임을 입증할 수 있게 해주는 암호화 증명을 구축하는 데 사용되는 저수준 빌딩 블록)의 설계 및 구현에 집중했습니다.[1]
Bain Capital Crypto
다이는 2022년 1월부터 12월까지 Bain Capital Crypto에서 하이브리드 방식으로 리서치 파트너로 근무했습니다.[1] 그곳에서 그는 영지식 암호학 및 프로토콜 설계에 특히 중점을 두고 블록체인 스타트업의 소싱 및 실사, 포트폴리오 회사 지원 업무를 수행했습니다.[1]
1kx
2023년 4월, 다이는 1kx에 리서치 파트너로 합류하여 현재까지 재직 중입니다.[1] 1kx는 생태계 성장을 전문으로 하는 암호화폐 투자 회사로, 토큰 모델의 설계 및 반복에 집중하며 토큰 네트워크를 구축하는 창업자들에게 실무적인 조언자 역할을 합니다.[1] 1kx에서의 역할과 병행하여, 다이는 자신을 UC 샌디에이고 소속의 컴퓨터 과학 박사로 소개하고 있습니다.[2]
신뢰 비용 투자 테제
다이는 "신뢰 비용(cost of trust)" 개념을 중심으로 한 1kx의 투자 테제를 공개적으로 논의해 왔습니다. 그는 "신뢰 비용 2.0"을 회사 초기 테제의 반복 및 개선판으로 설명하며, 생성형 및 에이전트형 인공지능이 새로운 범주의 신뢰 격차를 만들고 있다고 주장했습니다.[2] 이 아이디어를 구체화하면서 그는 생성형 AI가 "디지털 미디어에 대한 진위성 위기"를 초래한 반면, 에이전트형 AI는 원시 연산 능력이나 성능보다는 신뢰 문제로 인해 점점 더 병목 현상을 겪고 있다고 썼습니다.[2]
이 테제는 감사인, 공증인, 변호사, 법원, 수탁기관 및 준법 감시인이 수행하는 신뢰 구축 작업이 현대 경제에서 가장 큰 범주를 차지하며, 미국 고용의 약 35%를 차지한다는 주장에 근거합니다.[2] 이러한 프레임워크에 따르면, 해당 범주의 작업은 "가격이 재책정"되고 있으며, 이는 금융 인프라에서 시작되어 현재는 AI가 진위성과 검증에 가져온 혼란으로 인해 확장되고 있다는 것이 다이의 설명입니다.[2]
대중적 논평
다이는 짧은 공개 게시물을 통해 기술, 공학 및 암호학에 대한 견해를 정기적으로 공유합니다. 그는 인공지능이 기술적 작업에 미치는 영향에 대해 성찰하며, "당신이 작업하는 시스템과 문제가 'AI에 의해 해결'될 때, 당신은 더 높은 수준의 시스템으로 이동해야 한다"고 썼으며, 이러한 상위 수준의 시스템은 실무자들이 "실제 사람과 기업을 위한 결과를 만들어내는 응용 STEM 분야에 거의 항상 존재한다"고 덧붙였습니다.[2]
그는 또한 시스템을 구축하는 것과 이해하는 것 사이의 관계에 대해 의문을 제기하며, 시스템이 어떻게 작동하는지 제어할 수 있고, 작동 여부를 검증할 수 있으며, 지속적으로 개선하고 더 큰 시스템의 하위 구성 요소로 활용할 수 있다면 시스템에 대한 완전한 이해를 유지해야 하는지 여부를 선택의 문제로 규정했습니다.[2] 그의 게시물은 또한 업계의 발전을 다루는데, AI 추론 제공업체의 공개 순위가 (어디선가 들은 표현을 빌려) 레이어 2 블록체인 네트워크를 추적하는 분석 사이트인 L2beat를 언급하며 "새로운 L2beat"가 되었다는 언급 등이 포함됩니다.[2]
