[논문리뷰] Fortytwo: Swarm Inference with Peer-Ranked Consensus

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Vladyslav Larin, Ihor Naumenko, Aleksei Ivashov, Ivan Nikitin, Alexander Firsov

핵심 연구 목표

중앙 집중식 AI 추론의 확장성 및 신뢰성 한계를 해결하기 위해, 분산형 AI 시스템에서 swarm intelligence와 peer-ranked consensus를 활용하여 높은 정확도, 확장성, 견고성을 갖춘 추론 프로토콜을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 단일 모델의 한계를 넘어선 집단 지성의 이점을 극대화하고자 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 Fortytwo 프로토콜을 제안하며, 각 노드가 추론 생성 및 평가 역할을 수행하는 dual-role node 설계를 채택합니다. 주요 방법론은 노드 간 pairwise ranking consensus를 기반으로 한 reputation-weighted Bradley-Terry 모델이며, 평가 시 멀티 토큰 추론 체인(50-100 토큰)을 요구합니다. 또한, compute stake 메커니즘을 통해 Sybil 공격을 방어하고, 노드의 성능에 따라 reputation을 동적으로 업데이트하여 참여를 장려합니다.

주요 결과

Fortytwo 프로토콜은 GPQA Diamond 벤치마크에서 **85.90%**의 정확도를 달성하여 기존 다수결 투표 방식(68.69%) 대비 +17.21%p의 상당한 개선을 보였습니다. LiveCode (84.4%), MATH-500 (99.6%), AIME 2024 (100%), AIME 2025 (96.66%) 등 다양한 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 입증했습니다. 특히, 노이즈나 적대적 프롬프트 조건에서 정확도 하락이 **0.12%**에 불과하여 모놀리식 단일 모델(6.20% 하락) 대비 52배 높은 견고성을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 분산형 AI 추론 시스템의 실현 가능성과 우수성을 입증하며, 중앙 집중식 모델의 한계를 극복할 수 있는 강력한 대안을 제시합니다. reputation 시스템과 compute stake 메커니즘은 분산 네트워크에서 신뢰성 높은 참여를 유도하고 Sybil 공격을 방어하는 효과적인 방법을 제공합니다. 멀티 토큰 추론 체인은 AI 모델 평가의 투명성과 디버깅 용이성을 높여, 복잡한 문제 해결 시 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 기여할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.