출처: 토큰포스트
인공지능(AI)은 빠르게 발전하고 있지만, 그 개발과 배포는 대부분 몇몇 강력한 기관에 의해 통제되고 있다. 이러한 권력 집중은 프라이버시, 보안, 공정성에 대한 심각한 우려를 불러일으킨다. AI가 산업과 사회를 변모시키는 가운데, 그 혜택을 민주화하고 위험을 완화할 수 있는 해결책을 모색하는 것이 중요하다. 블록체인 기술은 탈중앙화, 투명성, 보안성을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 길을 제공한다.
16일(현지시간) 크립토뉴스에 따르면 현재의 AI 환경은 방대한 데이터와 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있는 대기업들이 지배하고 있다. 이 중앙집중화는 여러 문제를 야기한다. 사용자 개인 데이터가 명시적인 동의 없이 수집되고 사용되면서 프라이버시 문제가 발생하며, 이는 잠재적인 오용과 유출로 이어질 수 있다. 몇몇 기관에 의한 권력 독점은 혁신을 저해하고 다양한 기여를 제한한다. 또한, 중앙집중화된 AI 시스템은 허위 정보의 확산이나 감시와 같은 유해한 목적으로 조작될 수 있는 취약성이 있다.
오늘날의 AI 개발은 자율적인 기계 학습의 결과뿐만 아니라 강화 학습과 인간 지능의 혼합 결과이다. 아마존의 ‘저스트 워크 아웃’ 기술의 세부 사항이 밝혀졌을 때 이를 명확히 보여주었다. 기술만으로 고객의 구매를 계산하는 것이 아니라 약 1000명의 실제 사람들이 수작업으로 판매를 확인하였다. 이러한 인간 지능과 AI 시스템 간의 협력은 종종 간과되지만, AI 프로세스에서 중요한 인간 요소를 강조한다.
탈중앙화된 인공지능
블록체인 기술은 탈중앙화와 투명성을 바탕으로 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 암호화 기법을 통해 데이터를 안전하게 공유하고 저장함으로써 보안과 프라이버시를 강화하고, 사용자가 자신의 정보를 통제할 수 있도록 한다. 네트워크 전반에 권력을 분산시켜 독점을 줄이고, 더 협력적인 AI 개발 환경을 조성한다. 또한 데이터의 출처를 추적하여 신뢰성과 적법성을 보장하는데, 이는 신뢰할 수 있는 AI 모델을 훈련하는 데 필수적이다.
탈중앙화된 AI는 현재의 중앙집중화 모델과 관련된 여러 위험을 완화할 수 있다. 안전한 AI 센터에서는 AI 위험을 네 가지 범주로 구분한다: 악의적인 사용, AI 경주, 조직적 위험, 그리고 악성 AI. 악의적인 사용은 강력한 AI를 의도적으로 활용해 대규모 피해를 일으키는 것으로, 새로운 팬데믹을 조작하거나 AI를 선전, 검열, 감시에 사용하는 것을 포함한다. AI 경주 위험은 기업이나 국가가 더 강력한 시스템을 빠르게 구축하려고 경쟁하면서 수용할 수 없는 위험을 감수하는 것이다. 조직적 위험에는 심각한 산업 사고와 강력한 프로그램이 악의적인 행위자에 의해 도난 또는 복제될 가능성이 포함된다. 마지막으로, 악성 AI 위험은 시스템이 결함 있는 목표를 최적화하거나 원래 목표에서 벗어나거나 권력을 추구하거나 종료를 저항하거나 기만에 관여하는 경우를 의미한다.
규제와 좋은 거버넌스는 이러한 위험을 어느 정도 억제할 수 있다. 악의적인 사용은 다양한 기능에 대한 쿼리와 접근을 제한함으로써 해결할 수 있으며, 법원 시스템은 개발자를 책임지게 할 수 있다. 악성 AI와 조직적 문제의 위험은 상식과 AI 사용의 안전 의식을 고취함으로써 완화될 수 있다. 그러나 이러한 접근법은 AI의 중앙집중화와 기존 웹2 기업의 왜곡된 인센티브와 같은 2차 효과를 다루지는 않는다.
데이터 소유
우리는 오랫동안 도구에 접근하기 위해 개인 정보를 거래해왔다. 선택적 참여는 가능하지만 대부분의 사용자에게는 불편하다. AI는 다른 알고리즘과 마찬가지로 훈련된 데이터와 직접적으로 관련된 결과를 생성한다. 막대한 자원이 이미 AI를 위해 데이터를 정리하고 준비하는 데 투입되고 있다. 예를 들어, 오픈AI의 챗GPT는 다양한 출처에서 수집한 수백억 줄의 텍스트로 훈련되었지만, 인간의 입력과 더 작은 맞춤형 데이터베이스에도 의존하여 출력을 미세 조정한다.
탈중앙화된 AI 네트워크에서 블록체인 레이어를 생성하면 이러한 문제를 완화할 수 있다. 우리는 데이터의 출처를 추적하고 기밀을 유지하며 탈중앙화된 ID, 검증 스테이킹, 합의 및 낙관적, 영지식 증명과 같은 롤업 기술을 사용하여 개인과 기업이 자신의 특화된 데이터에 대한 접근을 유료화할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있다. 이는 대규모의 불투명한 중앙집중화된 기관으로부터 균형을 바꾸고 개인과 기업에게 완전히 새로운 경제 시스템을 제공할 수 있다.
기술적 측면에서는 데이터의 무결성, 소유권 및 적법성(모델 감사)을 보장하는 것이 중요하다. 블록체인은 데이터에 대한 변경 불가능한 감사 추적을 제공하여 데이터의 진정성을 보장하고 데이터 제공자에 대한 공정한 보상을 가능하게 한다. 영지식 증명과 탈중앙화된 신원과 같은 기술은 사용자가 기밀성을 손상시키지 않고 데이터를 제공할 수 있도록 한다. 탈중앙화된 AI 네트워크는 데이터 제공자에서 인프라 운영자에 이르기까지 다양한 이해 관계자가 AI 개발에 참여할 수 있도록 하여 더 공정한 생태계를 만든다.
더 나은 해결책
데이터 무결성을 향상시키는 것 외에도, 탈중앙화된 AI 시스템은 보안을 향상시킨다. 암호화 기법과 보안 보호 인증 시스템은 사용자가 자신의 장치에서 데이터를 안전하게 하고 데이터에 대한 접근을 제어할 수 있도록 하며, 접근을 철회할 수 있는 능력을 포함한다. 이는 기존 시스템에서 가치 있는 정보가 단순히 수집되고 중앙집중화된 AI 기업에 판매되는 것과 비교하여 큰 발전이다. 대신 AI 개발에 대한 광범위한 참여를 가능하게 한다.
개인들은 AI 에이전트를 생성하거나 특화된 데이터를 제공하거나 데이터 라벨링과 같은 중개 서비스를 제공하는 등 다양한 역할을 맡을 수 있다. 다른 이들은 인프라를 관리하고 노드를 운영하거나 검증 서비스를 제공함으로써 기여할 수 있다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 보다 다양하고 협력적인 AI 생태계를 조성할 수 있다.
탈중앙화된 AI는 AI 발전으로 인한 일자리 상실 문제도 해결할 수 있다. AI 시스템이 더 유능해짐에 따라 노동 시장에 큰 영향을 미칠 가능성이 있다. 블록체인 기술을 통합함으로써, 데이터 제공자부터 개발자까지 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있는 시스템을 만들 수 있다. 이 포괄적인 모델은 AI의 경제적 이익을 더 공정하게 분배하여 몇몇 대기업에 부와 권력이 집중되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 블록체인과 AI의 통합은 오픈 소스 개발과 협력을 촉진하여 혁신을 이끌어낼 수 있다. 탈중앙화된 플랫폼은 새로운 AI 애플리케이션 및 서비스를 개발하기 위한 기초가 될 수 있으며, 다양한 기여자가 AI 생태계에 참여하도록 장려한다. 이러한 협력적 환경은 보다 견고하고 혁신적인 AI 솔루션을 창출하여 사회 전체에 혜택을 제공할 수 있다.
결론적으로, 블록체인과 AI의 융합은 기술 개발에 대한 접근 방식에서 중요한 진보를 나타낸다. 이는 중앙 집중화된 기관으로부터 권력의 균형을 분산되고 협력적인 모델로 전환한다. 이러한 전환은 AI가 몇몇 강력한 조직의 좁은 목표가 아닌 인류의 더 넓은 이익을 위해 봉사하도록 보장하는 데 필수적이다. 블록체인 기술의 고유한 보안, 투명성 및 신뢰성 덕분에 더 공정하고 안전하며 혁신적인 AI 생태계를 구축할 수 있으며, 이는 모두에게 혜택을 제공한다.
