AI와 블록체인: 중앙화 vs. 탈중앙화
2024-06-25
인공 지능(AI)과 블록체인 기술의 통합이 심화됨에 따라 해당 분야의 전문가들은중앙 집중화와 그 잠재적 영향에 대한 CERNS. 이 기사에서는 이러한 우려 사항과 탈중앙화의 이점을 살펴봅니다 AI(deAI), 그리고 탈중앙화를 향한 움직임이 AI의 미래에 필수적인 이유.
핵심 테이크 아웃 :
- 탈중앙화 AI는 사용자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다. 탈중앙화 AI는 AI 기술에 대한 액세스를 민주화하여 단일 주체가 데이터나 권력을 독점하지 않도록 합니다. 이는 AI 생태계의 혁신과 포용성을 촉진합니다.
- 향상된 보안 및 개인 정보 보호: 분산형 AI는 블록체인 네트워크에 데이터를 분산시킴으로써 중앙 집중식 시스템에 비해 향상된 보안 및 데이터 개인 정보 보호를 제공하여 데이터 침해 및 오용의 위험을 줄입니다.
- 경제 참여: 탈중앙화 AI를 통해 개인과 소규모 개발자가 AI 경제에 참여할 수 있어 공정한 수익 공유가 가능하고 보다 경쟁력 있고 다양한 AI 환경을 촉진할 수 있습니다.
AI와 블록체인의 융합
Fetch.ai, AGIX 및 Ocean Protocol을 ASI(Artificial Superintelligence Alliance)로 통합하는 75억 달러 규모의 토큰 합병 발표는 AI와 블록체인 간의 시너지 효과가 커지고 있음을 강조했습니다. 일부에서는 이번 합병을 효율성 향상과 마찰 감소를 위한 단계로 보는 반면, Web3 AI 기본 계층 Kip Protocol의 CEO인 Julian Peh와 같은 다른 사람들은 중앙 집중화와 관련된 위험에 대해 경고했습니다.
중앙 집중화 문제
줄리안 페(Julian Peh)의 우려는 소수의 기업이 방대한 양의 집단 데이터에 대해 대규모 모델을 훈련시켜 AI 환경을 독점하고 있다는 관찰에서 비롯됩니다. 이러한 독점은 규제 과정을 장악할 뿐만 아니라 일반 대중을 경제적 참여권이 없는 AI 기술의 단순한 소비자로 격하시킬 위험이 있습니다. Peh가 적절하게 말했듯이, "우리 모두는 현재 거대한 지식 강탈의 희생자입니다."
탈중앙화 AI의 약속
중앙 집중식 AI와 달리 분산형 AI는 게이트키퍼 초크포인트를 제거하여 AI 기술에 대한 액세스를 민주화하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 투명성과 커뮤니티 주도 개발을 옹호하는 오픈 소스 운동의 원칙과 일치합니다.
탈중앙화 AI의 장점
탈중앙화 AI는 비용 효율성을 제공합니다. 중앙 집중식 AI 시스템을 확장하는 것은 비용과 리소스 집약적입니다. 그러나 분산형 AI는 전 세계적으로 분산된 컴퓨팅 리소스 네트워크를 활용하여 비용 효율성과 확장성을 높입니다. 또한 보안과 안정성이 향상됩니다.
중앙 집중식 시스템에는 단일 장애 지점이 있어 공격 및 기술적 오류에 취약합니다. 반면에 분산 시스템은 블록체인의 분산 특성의 이점을 활용하여 지속적인 가동 시간과 향상된 보안을 보장합니다. 또한 탈중앙화 AI는 데이터 개인 정보 보호 및 투명성을 촉진합니다.
중앙 집중식 AI 시스템은 종종 비공개로 작동하여 잠재적인 편견과 윤리적 문제를 초래합니다. 탈중앙화 AI는 투명성을 촉진하여 제3자 감사를 허용하고 AI 애플리케이션의 윤리적 무결성에 기여합니다.
탈중앙화를 위한 메커니즘
줄리안 페(Julian Peh)가 설명한 킵 프로토콜(Kip Protocol)은 AI 개발자가 자산을 온체인에 배포하여 배포 중에 쿼리당 가격을 설정할 수 있는 모델을 제공합니다. 이 분산형 마켓플레이스는 쿼리당 가격을 기반으로 앱 개발자, 모델 트레이너 및 데이터 생산자 간에 수익이 자동으로 공유되도록 합니다. 이 방법은 AI에 대한 접근을 민주화할 뿐만 아니라 시장의 힘이 공정한 가격을 결정할 수 있도록 합니다.
중앙 집중식 AI의 위험
중앙 집중식 AI 시스템은 강력하지만 상당한 위험을 수반합니다. 예를 들어, OpenAI와 Apple의 파트너십은 사용자 데이터가 보호될 것이라는 보장에도 불구하고 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 폴 M. 나카소네(Paul M. Nakasone) 전 국가안보국(NSA) 국장이 오픈AI 이사회에 임명되면서 감시와 데이터 오용에 대한 우려가 더욱 커졌다.
탈중앙화 AI의 필요성
중앙 집중식 AI와 관련된 위험은 분산형 대안의 필요성을 강조합니다. 분산형 AI 시스템은 다양한 데이터 소스를 활용하여 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 분산형 AI 시스템은 네트워크를 통해 데이터를 분산함으로써 데이터 침해 위험을 줄이고 데이터 프라이버시를 강화합니다. 탈중앙화 AI는 또한 개인과 소규모 개발자가 AI 경제에 참여할 수 있도록 하여 혁신과 경쟁을 촉진합니다. AI 생태계에 대한 이러한 광범위한 참여는 기술 발전이 소수의 대규모 주체에 의해 통제되지 않고 더 광범위한 이해 관계자가 액세스할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
탈중앙화 AI의 과제
이러한 장점에도 불구하고 탈중앙화 AI에 어려움이 없는 것은 아닙니다. 분산 네트워크에서 데이터 무결성과 표준화를 보장하는 것은 어려울 수 있습니다. 또한 탈중앙화 시스템은 데이터 중독 또는 Sybil 공격과 같은 공격에 취약합니다. 그러나 탈중앙화 AI의 잠재적 이점은 이러한 문제를 훨씬 능가합니다.
결론: 탈중앙화 AI 수용
중앙 집중식 AI 시스템이 상당한 발전을 위한 길을 닦았지만 AI의 미래는 탈중앙화에 있습니다. 탈중앙화 AI를 수용함으로써 우리는 모든 사람이 우리의 미래를 형성하는 기술에 이해관계를 갖는 보다 공평하고 안전하며 혁신적인 AI 환경을 보장할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문(FAQ)
Q1: 탈중앙화 AI란 무엇입니까?
A1:: 분산형 AI는 블록체인 기술을 사용하여 AI 리소스와 데이터를 배포하여 투명성, 보안 및 평등한 액세스를 촉진하는 접근 방식입니다.
Q2: AI 개발에서 중앙 집중화가 우려되는 이유는 무엇입니까?
A2: AI의 중앙 집중화는 독점, 데이터 오용, 사용자의 경제적 참여 부족으로 이어질 수 있으므로 탈중앙화 대안을 탐색하는 것이 필수적입니다.
Q3: 탈중앙화 AI는 보안을 어떻게 개선합니까?
A3: 분산형 AI는 블록체인의 분산 특성을 활용하여 보안을 강화하고 단일 장애 지점을 방지하며 지속적인 가동 시간 및 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.
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