인공지능(AI) 탈중앙화 필요성, 미흡한 이유, 탈중앙화 단계, 올바른 접근법

웹3와 인공지능(AI)의 교차점은 현재 암호화폐 커뮤니티에서 뜨거운 논쟁의 주제 중 하나입니다. 특히, 생성형 AI의 등장은 기존 소프트웨어 스택을 혁신하고 있으며, 웹3 역시 이러한 혁신의 영향을 받고 있습니다. 웹3의 핵심 가치 중 하나인 탈중앙화는 이러한 혁신과 밀접한 관련이 있으며, 많은 웹3 생성형 AI 프로젝트와 시나리오가 탈중앙화된 생성형 AI 가치를 제안하고 있습니다.

인공지능(A)의 탈중앙화

1. 생성형 AI의 탈중앙화 가능성: 생성형 AI는 탈중앙화될 자격이 있는 기술입니다. 이전에 중앙 집중식 시스템에서 작동한 이유 중 하나는 계산 능력과 데이터 액세스의 한계였습니다. 그러나 현재 기술의 진보로 분산된 컴퓨팅 리소스 및 암호화 기술의 사용이 가능해졌으며, 이로써 생성형 AI 모델을 탈중앙화하고 블록체인과 연결할 수 있게 되었습니다.
2. 탈중앙화 AI와 기존 중앙 집중식 AI의 차이: 중앙 집중식 AI 시스템은 데이터와 모델이 중앙 서버에 집중 저장되고 관리됩니다. 이는 데이터 개인 정보 보호 문제와 단일 고장 지점을 야기할 수 있습니다. 반면, 탈중앙화 AI는 데이터와 모델을 분산된 노드에 저장하고 처리하므로 보안과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한, 블록체인과 스마트 계약을 통해 데이터 액세스 및 보상 기능을 탈중앙화할 수 있습니다.
3. 생성형 AI와 탈중앙화의 다른 측면: 생성형 AI와 탈중앙화는 각각 독립적으로 중요한 테크놀로지이며, 그러나 결합되면 더 큰 혁신의 기회를 제공합니다. 생성형 AI는 인간 수준의 콘텐츠 생성 능력을 제공하며, 탈중앙화는 신뢰성과 보안을 향상시키고 중요한 데이터 및 모델을 안전하게 공유할 수 있는 방법을 제시합니다. 이 두 가지 기술의 결합은 탈중앙화된 AI 시스템을 통해 보다 투명하고 공정한 인공지능 생태계를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)의 탈중앙화 필요성

인공지능(AI)의 탈중앙화 필요성에 대한 철학적 근거는 아주 간단하게 설명될 수 있습니다. 지식은 디지털 세계에서 가장 큰 구성 요소 중 하나이며, 이러한 디지털 지식은 탈중앙화되어야 마땅합니다. 웹3의 역사를 살펴보면, 중앙 집중식 아키텍처에서 잘 작동하고 탈중앙화의 이점을 제공하지 않는 것들을 탈중앙화하기 위한 다양한 시도가 있었습니다. 이것은 기술적, 경제적으로 탈중앙화의 필요성을 부각시키는 것입니다.

1. 중앙화된 AI 제공업체의 우위: 대형 AI 제공업체들은 제어력을 높여 다른 경쟁 업체들과의 격차를 크게 벌이고 있습니다. AI 기술은 일정한 진화 패턴이 아닌 다중 지수 곡선을 따라 발전하고 있어, 미래에는 중앙화된 AI 제공업체와 경쟁하는 것이 거의 불가능해질 수 있습니다.
2. 분산 협력 모델의 장점: 잘 설계된 탈중앙화 네트워크 모델은 다양한 당사자가 협력하여 모델의 품질을 개선할 수 있도록 합니다. 이를 통해 지식에 대한 민주적 접근과 혜택을 공유하는 생태계를 구축할 수 있습니다.
3. 투명성과 신뢰성: 탈중앙화 AI 네트워크는 투명성을 제공하는 데 도움을 줍니다. 중앙 집중식 AI 모델은 내부 동작이 불투명하며, 이로 인해 신뢰도와 투명성에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. 탈중앙화된 AI 네트워크는 개방형 테스트 벤치마크와 가드레일을 통해 특정 제공업체에 대한 신뢰 없이도 모델의 기능에 대한 가시성을 제공할 수 있습니다.

탈중앙화 인공지능(AI) 발전이 미흡한 이유

그럼에도 불구하고, 탈중앙화 AI의 발전이 미흡한 이유는 몇 가지 요소로 설명됩니다

1. 가치 제안의 미흡: 기존에는 고도로 큐레이팅되고 레이블이 지정된 데이터가 필요한 지도 학습이 주류였으며, 이 데이터는 대부분 기업 경계 내에 존재했습니다. 또한, 모델의 크기가 작아 해석 가능한 수준이었기 때문에 중앙 집중식 AI가 주류로 사용되었습니다. 탈중앙화 AI가 이러한 가치 제안을 뚜렷하게 제시하지 못했습니다.
2. 기술적 제약: 대규모 생성 AI 모델과 기반 모델의 등장으로 중앙 집중식 방식에서도 탈중앙화 AI의 시도가 가능해졌습니다. 이로써 기술적 제약이 해소되면서 탈중앙화 AI에 대한 새로운 가능성이 열렸습니다.

인공지능(AI)에서 탈중앙화 단계

생성형 AI의 탈중앙화에 대한 접근은 다양한 차원에서 고려되어야 합니다. 기초 모델의 운영 수명 주기의 각 단계에서 탈중앙화를 고려할 수 있는 주요 차원은 다음과 같습니다.

• 사전 학습 (Pre-training) 단계
  • 데이터 분산과 공개적인 학습: 탈중앙화를 실현하기 위해 사전 학습 데이터에 대한 접근성과 투명성을 확보해야 합니다. 다양한 데이터 제공자와 협력하여 대량의 데이터를 분산하고, 데이터에 대한 접근 권한을 더 많은 참여자에게 부여함으로써 탈중앙화를 촉진할 수 있습니다.
  • 분산형 컴퓨팅 리소스: 대규모 사전 학습은 컴퓨팅 리소스가 많이 필요하므로, 분산된 컴퓨팅 리소스 네트워크를 구축하여 다양한 참여자가 사전 학습에 참여할 수 있도록 해야 합니다.
• 미세 조정 (Fine-tuning) 단계
  • 도메인별 데이터 탈중앙화: 미세 조정은 다양한 도메인과 작업에 맞게 모델을 개조하는 과정입니다. 탈중앙화를 위해 도메인별 데이터를 탈중앙화된 데이터 네트워크로 제공하고, 모델을 재훈련하는 데 필요한 데이터 액세스를 다양한 참여자에게 허용해야 합니다.
  • 분산된 모델 선택: 여러 참여자가 자체적으로 모델을 미세 조정하고 제공하는 경우, 다양한 미세 조정된 모델 중에서 최적의 모델을 선택하는 메커니즘을 도입할 필요가 있습니다.
• 추론 (Inference) 단계
  • 분산된 추론 서버: 모델의 추론을 분산시키기 위해 여러 추론 서버를 운영하고, 이를 탈중앙화된 방식으로 관리합니다. 이렇게 하면 모델의 결과를 중앙 집중화된 인프라에서 제공하는 것보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.
  • 탈중앙화된 예측 검증: 모델의 추론 결과를 검증하고 개선하기 위해 탈중앙화된 검증자 및 인센티브 메커니즘을 구현합니다. 이를 통해 모델의 품질을 유지하고 향상시킬 수 있습니다.

생성형 AI의 탈중앙화는 이러한 다양한 차원을 고려하여 실현될 수 있으며, 데이터, 컴퓨팅 리소스, 모델 선택, 추론 서버, 예측 검증 등 다양한 측면에서 고려해야 합니다. 이를 통해 탈중앙화 AI의 투명성, 효율성 및 공정성을 확보할 수 있습니다.

컴퓨팅 분산 차원: 분산형 컴퓨팅은 사전 학습과 미세 조정 시에 필요한 컴퓨팅 리소스를 공급하고, 이를 여러 당사자가 제공함으로써 중앙 집중화된 컴퓨팅 리소스에 대한 의존성을 줄일 수 있습니다. 분산형 GPU 컴퓨팅 네트워크는 모델 학습 및 개선을 위한 공동 작업을 가능하게 하며, 대규모 클라우드 제공업체의 통제력을 분산시키는 데 도움이 됩니다.

데이터 분산 차원: 데이터 탈중앙화는 사전 학습 및 미세 조정을 위한 데이터에 관한 투명성과 다양한 참여자가 데이터를 제공하고 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터 세트의 구성과 사용에 대한 투명성은 탈중앙화된 데이터 네트워크를 통해 개선되며, 데이터의 분산은 탈중앙화된 AI 학습의 핵심입니다.

최적화 탈중앙화 차원: 기초 모델의 검증과 최적화를 분산형 방식으로 수행하기 위해 인간과 AI 검증자가 함께 작업하는 환경을 조성할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 품질을 높이고, 인간의 관심사와 일치하도록 개선할 수 있습니다. 이는 미세 조정 및 검증 단계에서 투명성을 증가시키는 데 도움이 됩니다.

평가 탈중앙화 차원: 다양한 작업에 적합한 모델을 선택하고 이를 검증하기 위한 평가 과정의 탈중앙화는 투명성을 향상시키고, 다양한 작업에 대한 모델 평가의 신뢰성을 높입니다. 추론 단계와 관련된 모델 선택 및 평가도 이 차원에서 중요한 역할을 합니다.

모델 실행 탈중앙화 차원: 모델 실행을 탈중앙화하는 것은 중앙화된 인프라에 대한 의존성을 줄이고, 추론 워크로드를 여러 당사자에게 분산시키는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모델 실행에 대한 신뢰성을 향상시키고, 중앙 집중화된 당사자에 대한 의존성을 줄일 수 있습니다.

올바른 인공지능(AI)를 접근법

AI를 수행하는 올바른 방법은 더 투명하고 효율적인 탈중앙화를 향한 노력과 함께 미래의 인텔리전스를 구축하는 중요한 고려사항을 반영해야 합니다. 다음은 AI를 올바르게 수행하는 데 필요한 추가 정보입니다.

투명성 강화: 탈중앙화 AI를 구축하려면 투명성을 강화해야 합니다. 이것은 모델이 학습하는 데이터, 학습 및 미세 조정 과정, 평가 및 검증 절차, 그리고 추론 결과의 투명성을 의미합니다. 탈중앙화된 AI 시스템은 이러한 모든 측면에서 더 많은 투명성을 제공해야 합니다.

개인정보 보호: 데이터는 AI의 핵심 구성 요소 중 하나이며, 이 데이터의 수집, 보관, 및 처리는 개인정보 보호를 준수해야 합니다. 탈중앙화된 AI에서는 사용자 데이터에 대한 높은 보안 수준과 개인정보 보호 정책을 강조해야 합니다.

분산된 컴퓨팅 리소스 활용: 탈중앙화 AI를 수행하려면 분산형 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 활용해야 합니다. 다양한 당사자가 컴퓨팅 리소스를 제공하고 모델 학습 및 추론을 지원함으로써 중앙 집중식 의존성을 줄일 수 있습니다.

역량 및 교육: 탈중앙화된 AI를 구축하려면 다양한 당사자와 개발자, 연구자, 사용자 모두에게 필요한 역량과 교육이 중요합니다. AI의 탈중앙화에 참여하는 모든 이해 관계자는 최신 기술 및 개념에 대한 이해를 높이고, 이를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술 및 노하우를 습득해야 합니다.

법적 및 윤리적 고려사항: 탈중앙화 AI 개발은 법적 및 윤리적 고려사항을 준수해야 합니다. 데이터 사용, 모델 훈련, 결과 해석, 및 사용자 권리에 관한 규정 및 지침을 준수해야 합니다.

협력과 개방성: 탈중앙화 AI는 다양한 이해 관계자 간의 협력과 개방성을 촉진해야 합니다. 연구기관, 기업, 개발자 커뮤니티, 정부, 그리고 사용자 모두가 공동으로 참여하여 탈중앙화 AI의 발전과 안전성을 보장할 수 있어야 합니다.

지속적인 개선: AI의 발전은 지속적인 개선을 필요로 합니다. 새로운 기술과 알고리즘을 도입하고, 사용자 피드백을 수용하여 모델을 지속적으로 향상시켜야 합니다.

AI를 올바르게 수행하기 위해서는 위와 같은 다양한 측면을 고려하고, 탈중앙화를 중심으로 미래의 AI 개발 및 활용을 효과적으로 관리해야 합니다. 이를 통해 미래의 인텔리전스가 보다 투명하고 안전하며 다양한 이해 관계자의 협력 아래에서 발전할 수 있습니다.