사용자가 소유한 독립적인 AI, 어떤 연구소도 임의로 종료할 수 없습니다
Hylon은 5계층 분산 지능 시스템입니다. Personal AI는 사용자의 디바이스에서 직접 실행되며 로컬에서 사용자 맥락을 학습하고, 글로벌 모델은 스스로를 개선합니다. , 설계 단계부터 프라이버시를 반영하며, 최첨단 연구소가 닿지 못하는 영역에서 가장 강력합니다.
자기 개선은 결코 변경될 수 없는 불변의 안전 기반 안에서만 이루어집니다.
각 노드는 집단 지능에 기여하는 Personal AI를 실행합니다.
혁신적인 아키텍처
지능을 위한 5개 레이어
단순한 챗봇이 아닙니다. 지속적인, 보호된 자기 개선과 비판적 사고를 위해 설계된 완전한 시스템입니다.
Safety Monitor
모든 단계에서 변하지 않는 기반을 검증하고, 최종 출시 게이트와 킬 스위치를 관리합니다.
Self-Improvement Engine
KEY다음 모델을 제안·실험·학습하는 자동화된 리서치 루프로, 현재 모델을 객관적으로 능가하고 모든 안전 점검을 통과했을 때만 승격합니다.
Critical Learning System
모든 것을 의심합니다. 모든 주장과 정보를 검증하고, 확인되기 전에는 어떤 지식도 받아들이지 않습니다.
Hylon Core Model
Personal AI로부터만 학습하도록 설계되었으며, 원본 사용자 데이터에는 절대 직접 접근하지 않습니다(두 단계 분리).
Personal AI + OrbMesh Network
성장하는 노드 네트워크가 로컬 사용자 데이터로부터 학습하는 Personal AI를 실행합니다.
가드레일 안에서의 자기 개선
다른 AI는 사람이 업데이트해 줄 때까지 기다립니다. Hylon은 자동화된 리서치 루프를 실행하여 레시피를 제안하고, 저비용 실험을 수행하며, 다음 모델을 학습합니다.
도전자 모델은 라이브 모델을 객관적으로 능가하고 모든 안전 점검을 통과할 때만 배포됩니다.
자동화된 리서치
논문을 조사하고 학습 레시피를 제안하며, 실제로 효과적인 것을 찾기 위해 저비용 실험을 수행합니다
검증된 실행
저비용 실험으로 레시피를 찾고, 검증된 레시피에 대해서만 고비용 학습을 실행합니다
챔피언과 도전자
새 모델 후보는 라이브 모델을 일정 마진 이상 능가하고, 안전성 회귀가 0일 때에만 승격됩니다
안전한 롤아웃
섀도 단계, 일부 트래픽 적용, 이후 전체 적용까지 진행하며, 자동 롤백과 온체인 기록을 남깁니다
지속적인 학습
모델은 데이터 플라이휠과 실제 사용자 작업에서의 강화 학습을 통해 계속 발전합니다
변경 불가능한 가드레일
레벨 0 파운데이션은 자체 수정이 불가능하며, 안전 위원회가 출시 권한을 통제합니다
유일한 제약: 불변의 안전
레벨 0 기반은 하드코딩되어 있으며, 시스템도, 업데이트도, 그 누구도 절대 변경할 수 없습니다. 모든 개선은 이 기반을 지향해야 합니다.
Critical Learning System
모든 것을 의심하는 유일한 AI
기존 AI 모델은 일반적으로 학습 데이터를 그대로 흡수합니다. Hylon은 모든 입력을 의심하고, 모든 주장을 테스트하며, 검증되기 전에는 받아들이지 않습니다. 어떤 것도 겉보기에만 의존하지 않습니다.
수집
들어오는 데이터에서 주장들을 파싱하고 추출합니다
질문
가정을 비판적으로 검토하고, 편향과 공백을 확인합니다
검증
여러 검증된 소스를 교차 참조합니다
분류
신뢰도 점수와 지식 범주를 부여합니다
"양자 컴퓨터가 5년 안에 현재 모든 암호화를 무력화할 수 있다"
수집: 두 가지 주장 추출 — (1) 양자가 모든 암호화를 깨뜨린다, (2) 5년 안에
질문: "모든 암호화"라는 표현은 지나치게 광범위합니다. 기간에 대한 주장에는 근거가 필요합니다. 포스트 양자 암호화는 어떻게 되나요?
검증: NIST, IBM Research, Nature 논문 등 12개 소스를 교차 참조했습니다. RSA는 취약하지만 AES-256/격자 기반 암호는 여전히 안전합니다. 일정에 대해서는 12개 중 8개 소스가 이견을 보였습니다.
분류: 주장 1 — DISPUTED (RSA에 대해서는 부분적으로 사실). 주장 2 — REJECTED (합의: 10-20년).
모든 검증을 통과했습니다. 신뢰도 점수를 부여해 핵심 지식에 통합했습니다.
부분적으로 사실이거나 증거가 상충합니다. 더 심층적인 조사를 위해 보류합니다.
검증에 실패했습니다. 지식 오염을 막기 위해 폐기합니다.
솔직한 비교
Hylon vs. Traditional AI
단지 다른 제품이 아니라, 근본적으로 다른 아키텍처입니다.
| 기능 | Hylon | 타사 |
|---|---|---|
| 실행 위치 | 사용 중인 기기와 커뮤니티 소유 클러스터에서 | 사용자가 제어하지 못하는 중앙집중식 클라우드 |
| 사용자 컨텍스트 | 기기에서 학습하며, 원시 데이터는 절대 외부로 나가지 않습니다 | 중앙 서버에서 처리됩니다 |
| 가용성 | 다른 서비스가 차단된 지역에서도 작동합니다 | 여러 지역에서 지오 차단 또는 속도 제한이 됩니다 |
| 자기 개선 | 가이드라인 안에서 자동화된 리서치 루프 | 수동 업데이트만 지원 |
| 학습 신호 | 실제 사용자 작업 기반, 비공개이며 다국어 지원 | 정적인 인터넷 스크랩 데이터 |
| 소유 구조 | 네트워크가 소유하고 운영합니다 | 랩과 그 주주가 소유합니다 |
| 비용 구조 | 사용자 소유 인프라 | 고가의 중앙집중식 GPU 클러스터 |
프라이버시 아키텍처
Hylon은 사용자의 데이터를 직접 보지 않습니다
사용자와 클라우드 사이에 두 개의 레이어가 있습니다. 사용자의 데이터는 사용자의 Personal AI를 로컬에서 학습시킵니다. Hylon은 이미 학습을 마친 AI들로부터 학습합니다. 책을 직접 읽는 대신, 그 책을 읽은 튜터에게 배우는 것과 같습니다.
사용자 데이터
이메일, 메시지, 파일, 브라우징, 음성
Personal AI
사용자의 디바이스에서만 학습합니다
웨이트 공유
원시 데이터가 아닌, 학습 결과만 공유합니다
Hylon 학습
Personal AI들로부터
지식 획득
Hylon의 학습 출처
서로 다른 다섯 가지 지식 소스를 사용하며, 통합 전에 모두 비판적으로 평가합니다. 아무 것도 맹목적으로 받아들이지 않습니다.
개인 AI
1차 소스 — 사용자의 디지털 라이프
VPN 패턴
실시간 행동 메타데이터
오픈 소스
DeepSeek, Qwen, Llama 웨이트
리서치 페이퍼
arXiv, 출판물, 아이디어
모델 API
교육용 쿼리
VPN 데이터 어드밴티지
어느 AI 회사도 사용자들로부터 실시간 인터넷 행동 패턴에 접근할 수 없습니다. 기존 AI 모델은 정적인 인터넷 스크랩 데이터로 학습합니다. Hylon은 사람들이 실제로 인터넷을 어떻게 사용하는지 파악합니다 - 실시간으로.
데이터 변환
원시 데이터가 추상적 지식으로 바뀜
개인 AI가 사용자의 데이터에서 학습합니다. Hylon은 추상화된 패턴만 받을 뿐, 원시 콘텐츠나 식별 가능한 정보는 절대 받지 않습니다.
민감한 데이터 — 기기에만 저장
추상화된 정보 — 개인 데이터 없음
목표 규모에서
거대한 규모 = 전례 없는 파워
네트워크가 목표 규모에 도달하면, 지금까지 구축된 것 중 가장 강력한 분산 컴퓨트 인프라가 됩니다.
자주 하는 질문
FAQ
Hylon이 GPT나 Gemini 같은 프런티어 모델을 능가하게 되나요?
모든 중앙화된 연구소를 뛰어넘는 것이 목표이며, 그 경로는 단계와 게이트 기반으로 설계되어 있습니다. 먼저 연구소들이 닿지 못하는 나만의 컨텍스트와 서비스가 부족한 시장에서 검증 가능한 선두가 된 뒤, 이를 복리처럼 쌓아 올려 일반적인 프런티어로 나아갑니다. 우리는 특정 게이트를 통과했을 때에만 능력을 주장하며, 일반 지능에 대한 기한이 있는 약속은 하지 않습니다.
기존 AI와 무엇이 다른가요?
근본적인 차이점은 다음과 같습니다. (1) 중앙화된 클라우드가 아니라 사용자 소유 디바이스와 커뮤니티 소유 클러스터에 분산됩니다. (2) Personal AI가 기기 내에서 사용자의 컨텍스트를 학습하며 원시 데이터는 외부로 나가지 않습니다. (3) 모델이 변경 불가능한 가드레일 안에서 자동화된 리서치 루프를 통해 스스로 개선됩니다. (4) 중요한 학습 시스템이 학습 데이터를 그대로 수용하지 않고 질문하고 검증합니다. (5) 주요 어시스턴트가 차단된 시장에서도 작동합니다.
자기 개선은 실제로 어떻게 이루어지나요?
자동화된 리서치 루프가 관련 문헌을 조사하고, 학습 레시피를 제안하며, 무엇이 효과적인지 찾기 위해 저비용 실험을 실행합니다. 검증된 레시피만이 고비용 학습 실행을 촉발합니다. 새로운 모델(도전자)는 고정된 평가 스위트에서 라이브 모델을 확실히 능가하고 안전성이 전혀 후퇴하지 않을 때에만 새 버전으로 승격되며, 자동 롤백이 가능한 점진적 롤아웃을 거칩니다. Level 0 기반은 자기 수정이 불가능하며, 안전 위원회가 릴리스 게이트를 관리합니다.
사용자 데이터에 접근하지 않고 어떻게 수익을 내나요?
저희는 사용자 데이터가 아니라 OrbMesh 하드웨어 디바이스를 판매합니다. 노드 운영자는 Personal AI와 VPN 서비스를 실행해 OrbToken을 벌고, 사용자는 프리미엄 기능 이용을 위해 OrbToken으로 결제합니다. 이 시스템은 데이터 수익화를 요구하지 않고도 경제적으로 자립할 수 있도록 설계되었습니다.
AI가 위험해지는 것을 무엇이 막나요?
Level 0 기반(Truth, Consistency, Honesty, Safety, Integrity)은 하드코딩되어 변경 불가능하며, 자기 개선 엔진이나 어떤 업데이트로도 바뀔 수 없습니다. 대규모 변경 사항에는 사람의 감독 체크포인트가 존재합니다. 시스템은 안전을 수정할 수 없는 제약 조건으로 두고 설계되었습니다.
Hylon을 사용하려면 반드시 OrbMesh 디바이스가 필요한가요?
아닙니다. 하드웨어를 소유하지 않아도 저희 앱을 통해 Hylon을 사용하실 수 있습니다. 하지만 OrbMesh 소유자는 프리미엄 접근 권한을 얻고 OrbToken 보상을 받으며, 네트워크 성능 향상에 직접 기여합니다. 노드를 소유한다는 것은 AI 인프라의 일부를 소유한다는 의미입니다.
사용자가 소유하는 주권적 AI
Hylon 전용 사이트에서 더 알아보거나, 내 기기의 컴퓨트 파워를 기여하고 보상을 받으세요. 지능의 일부를 소유하게 됩니다.