출처: 토큰포스트
암호학 기술로 주목받아온 제로 지식 증명(ZKP)이 이제는 인공지능(AI) 분야에서도 공정성과 투명성을 보장하는 수단으로 주목받고 있다. 최근 임페리얼칼리지 런던에서 발표된 연구에 따르면, 기업들은 ZKP를 활용해 머신러닝(ML) 모델이 인종·성별 등과 무관하게 모든 사용자에게 공정한 결과를 제공한다는 점을 입증할 수 있다. 이 과정에서 데이터와 모델 구조에 대한 민감한 정보를 노출하지 않아도 된다.
암호학 기술로 주목받아온 제로 지식 증명(ZKP)이 이제는 인공지능(AI) 분야에서도 공정성과 투명성을 보장하는 수단으로 주목받고 있다. 최근 임페리얼칼리지 런던에서 발표된 연구에 따르면, 기업들은 ZKP를 활용해 머신러닝(ML) 모델이 인종·성별 등과 무관하게 모든 사용자에게 공정한 결과를 제공한다는 점을 입증할 수 있다. 이 과정에서 데이터와 모델 구조에 대한 민감한 정보를 노출하지 않아도 된다.
제로 지식 증명은 어떤 명제가 참이라는 것을, 그 이유나 근거를 밝히지 않고 증명할 수 있는 암호학적 기법이다. 이를 AI 시스템에 적용하면, 사용자는 해당 AI가 차별 없이 작동하고 있음을 신뢰할 수 있는 ‘외부 검증’ 수단이 생기는 셈이다. 특히 최근 ZK 기술의 확장으로 수천만 개의 파라미터를 가진 복잡한 AI 모델에 대해서도 전체 흐름(end-to-end)에 걸친 공정성을 실시간으로 증명하는 것이 가능해졌다는 점에서 주목된다.
제로 지식 증명은 어떤 명제가 참이라는 것을, 그 이유나 근거를 밝히지 않고 증명할 수 있는 암호학적 기법이다. 이를 AI 시스템에 적용하면, 사용자는 해당 AI가 차별 없이 작동하고 있음을 신뢰할 수 있는 ‘외부 검증’ 수단이 생기는 셈이다. 특히 최근 ZK 기술의 확장으로 수천만 개의 파라미터를 가진 복잡한 AI 모델에 대해서도 전체 흐름(end-to-end)에 걸친 공정성을 실시간으로 증명하는 것이 가능해졌다는 점에서 주목된다.
머신러닝 편향 문제는 최근 몇 년 간 사회적 논란을 촉발시켜왔다. 예를 들어, 신용평가 시스템이 사용자의 친구나 사회적 커뮤니티 정보를 바탕으로 등급을 낮추거나, 이미지 생성 AI가 특정 인물이나 인류 역사상 인물들을 왜곡된 모습으로 재현하는 사례가 있다. 이 같은 편향은 공공성과 신뢰성을 해치고, 사각지대에 놓인 사용자에게 실질적인 피해를 가져온다.
머신러닝 편향 문제는 최근 몇 년 간 사회적 논란을 촉발시켜왔다. 예를 들어, 신용평가 시스템이 사용자의 친구나 사회적 커뮤니티 정보를 바탕으로 등급을 낮추거나, 이미지 생성 AI가 특정 인물이나 인류 역사상 인물들을 왜곡된 모습으로 재현하는 사례가 있다. 이 같은 편향은 공공성과 신뢰성을 해치고, 사각지대에 놓인 사용자에게 실질적인 피해를 가져온다.
ZKP 기반 머신러닝, 일명 제로 지식 머신러닝(ZKML)은 인공지능이 ‘공정한 판단’을 내렸음을 입증하면서도, 사용자의 데이터와 기업의 지적 재산(IP)을 보호할 수 있는 방식으로 평가 받는다. 예를 들어, 특정 은행이 ZKP를 도입해 AI 신용평가 모델이 인종이나 성별에 따른 차별 없이 대출 여부를 판단한다는 점을 실시간으로 입증할 수 있다면, 개인정보 노출 없이 신뢰를 확보할 수 있게 된다.
ZKP 기반 머신러닝, 일명 제로 지식 머신러닝(ZKML)은 인공지능이 ‘공정한 판단’을 내렸음을 입증하면서도, 사용자의 데이터와 기업의 지적 재산(IP)을 보호할 수 있는 방식으로 평가 받는다. 예를 들어, 특정 은행이 ZKP를 도입해 AI 신용평가 모델이 인종이나 성별에 따른 차별 없이 대출 여부를 판단한다는 점을 실시간으로 입증할 수 있다면, 개인정보 노출 없이 신뢰를 확보할 수 있게 된다.
공정성(general fairness)에 대한 정의는 다양하다. 가장 널리 쓰이는 세 가지 척도는 ‘인구통계적 균형(demographic parity)’, ‘기회의 평등(equality of opportunity)’, ‘예측의 평등성(predictive equality)’이다. 인구통계적 균형은 모든 집단이 동일한 예측 결과를 얻어야 한다는 개념이지만, 모든 결과가 같은 수준으로 나타나야 한다는 점에서 현실에 맞지 않는 측면도 존재한다. 반면 기회의 평등은 자격이 같은 사람이라면 누구나 같은 긍정적 결과를 얻을 수 있도록 기회를 보장하는 것이며, 이는 사회적 합의를 가장 쉽게 이끌 수 있는 방식이다. 예측의 평등성은 AI의 예측력이 인구 집단 간에 차별 없이 동일한 정확도를 보여야 한다는 개념이다.
공정성(general fairness)에 대한 정의는 다양하다. 가장 널리 쓰이는 세 가지 척도는 ‘인구통계적 균형(demographic parity)’, ‘기회의 평등(equality of opportunity)’, ‘예측의 평등성(predictive equality)’이다. 인구통계적 균형은 모든 집단이 동일한 예측 결과를 얻어야 한다는 개념이지만, 모든 결과가 같은 수준으로 나타나야 한다는 점에서 현실에 맞지 않는 측면도 존재한다. 반면 기회의 평등은 자격이 같은 사람이라면 누구나 같은 긍정적 결과를 얻을 수 있도록 기회를 보장하는 것이며, 이는 사회적 합의를 가장 쉽게 이끌 수 있는 방식이다. 예측의 평등성은 AI의 예측력이 인구 집단 간에 차별 없이 동일한 정확도를 보여야 한다는 개념이다.
이러한 공정성 기준은 ZKP를 통해 증명 가능해졌으며, 이는 규제 리스크를 줄이는 동시에 기업 브랜드와 기술의 신뢰성을 높이는 데 기여한다. 최근 미국 및 주요 국가 정부가 AI 공정성 관련 법규 제정 및 지침 수립에 나서면서, 향후 공정성 확보는 단순한 선택이 아닌 업계 표준으로 자리 잡을 가능성이 크다.
이러한 공정성 기준은 ZKP를 통해 증명 가능해졌으며, 이는 규제 리스크를 줄이는 동시에 기업 브랜드와 기술의 신뢰성을 높이는 데 기여한다. 최근 미국 및 주요 국가 정부가 AI 공정성 관련 법규 제정 및 지침 수립에 나서면서, 향후 공정성 확보는 단순한 선택이 아닌 업계 표준으로 자리 잡을 가능성이 크다.
특히 미국의 새로운 행정부 출범 이후 AI 규제 방향이 ‘형평성’이 아닌 ‘기회의 평등’으로 전환될 것으로 예상되며, 이에 따라 객관적으로 검증 가능한 ZKP 기반 시스템의 수요는 크게 늘어날 것으로 전망된다. AI 모델이 학자금 대출, 채용, 대학 입시 등 실생활의 중요한 결정에 깊이 관여하게 되는 만큼, 사용자들은 모델이 자신에게도 ‘공정하게’ 작동하고 있다는 사실을 확인할 수 있는 수단을 더욱 원하게 될 것이다.
특히 미국의 새로운 행정부 출범 이후 AI 규제 방향이 ‘형평성’이 아닌 ‘기회의 평등’으로 전환될 것으로 예상되며, 이에 따라 객관적으로 검증 가능한 ZKP 기반 시스템의 수요는 크게 늘어날 것으로 전망된다. AI 모델이 학자금 대출, 채용, 대학 입시 등 실생활의 중요한 결정에 깊이 관여하게 되는 만큼, 사용자들은 모델이 자신에게도 ‘공정하게’ 작동하고 있다는 사실을 확인할 수 있는 수단을 더욱 원하게 될 것이다.
ZKP는 이제 더 이상 암호화폐의 전유물이 아니다. AI의 윤리성과 법적 책임을 보장할 수 있는 핵심 기술로 부상하고 있으며, 기술적 난제를 해결하면서 실용성 역시 확보해나가고 있다. 이러한 시도는 블록체인과 AI의 융합을 넘어, ‘신뢰할 수 있는 AI’의 시대를 앞당기는 촉매제가 될 수 있다.
ZKP는 이제 더 이상 암호화폐의 전유물이 아니다. AI의 윤리성과 법적 책임을 보장할 수 있는 핵심 기술로 부상하고 있으며, 기술적 난제를 해결하면서 실용성 역시 확보해나가고 있다. 이러한 시도는 블록체인과 AI의 융합을 넘어, ‘신뢰할 수 있는 AI’의 시대를 앞당기는 촉매제가 될 수 있다.
