Dharma AI는 AI 시스템의 효과적인 설계 원칙으로 전문화를 강조하며, Goldfeder 등의 2026년 연구를 통해 그 근거를 제시했어요. 이 연구는 최적화 이론, 생물학, 경제학, 머신러닝을 아우르며 전문화의 필요성을 뒷받침하고 있어요.
Wolpert와 Macready의 증명에 따르면, 어떤 일반적인 최적화 알고리즘도 모든 문제에서 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보이지 않으며, 특정 문제에 적합한 알고리즘이 승리한다는 것을 보여줘요.
생물학적 진화와 시장 경제 역시 같은 결론에 도달했는데, 이는 제한된 자원을 고려할 때 특정 영역에 집중하는 것이 더 나은 성과를 낼 수 있음을 의미해요. 즉, 모든 것을 하려고 하기보다는 목표에 맞는 시스템을 구축하는 것이 중요해요.
AI 시스템이 발전함에 따라 범용성을 추구하기보다는 특정 영역에 집중하는 전문화된 접근 방식이 더 효과적이며, 이는 이론적인 개념일 뿐인 범용성은 현실적인 제약으로 인해 달성하기 어렵다는 점을 강조해요.
Dharma AI는 이러한 전문화 원칙을 바탕으로 AI 시스템의 비용, 성능, 신뢰성, 주권 확보를 위한 설계에 반영하고 있으며, 이는 AI 발전의 핵심 방향이라고 판단하고 있어요.