[블록미디어] 인공지능(AI)과 암호화폐는 기술 철학이 서로 다릅니다. 챗GPT 같은 생성형 AI는 고도로 집중화된 자본력을 투입해 광범위한 데이터를 학습시킵니다.
반면 블록체인은 탈중앙화를 바탕으로 분산 데이터 처리를 기본으로 합니다. 암호화폐는 특정 세력에 의존하지 않고 네트워크를 유지 발전시키는 것이 원칙입니다.
이 두 기술이 융합할 수 있을까요? 코인베이스는 1일 ‘인공지능과 암호화폐의 교차점에서(At the Intersection of AI and Crypto)’라는 보고서를 통해 그 가능성을 언급했습니다.
보고서 전문을 번역했습니다.
# 핵심 요약
– AI와 블록체인 기술이 성숙함에 따라 이들 기술이 협력할 수 있는 영역이 나타날 것이다.
– AI가 제기하는 사회적 과제를 해결하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 사용 사례도 출연할 것이다.
– 블록체인 상에서 AI 모델을 개발하거나, AI와 관련한 문제를 풀 수 있는 댑(dapp) 프로젝트의 시가 총액은 전체 암호화폐 시총의 0.07%에 불과하다.
# 서문
생성형 AI가 인류 삶에 미칠 영향에 대한 논의는 혁신적인 것에서부터 논쟁적인 것까지 다양하다. 최선의 관점은 기술이 생산성을 증진하고, 자동화를 통해 제품과 서비스 비용을 낮출 잠재력을 가지고 있다는 것이다.
최악의 관점은 거짓 정보와 사기를 양산하고, 법률처리, 감시, 감독, 그리고 다른 복잡한 운영 형식에 따른 비용을 추가한다는 것이다.
AI와 암호화폐가 어떻게 상호작용하는지(혹은 미래에 상호작용을 할 것인지) 그 전망의 범위는 광대하다. 현재 AI 관련 암호화폐 시가총액은 7억7200만 달러로 전체 시총의 0.07%에 불과하다.(메사리 리포트) 그러나 AI를 암호화폐 기능이나 서비스에 제공하거나 통합하려는 프로젝트를 포함하면 시가총액은 28억5000만 달러로 늘어난다.(5월말 기준)
AI 관련 프로젝트 중 일부는 분산 처리 기술을 이용해 AI에 필요한 데이터 접근성이나 컴퓨팅 리소스 문제를 해결하려는 시도들이다.
블록체인 기술은 AI가 생성한 사진, 음악, 영상, 텍스트와 인간이 생성한 미디어를 구별하는 데에도 이용될 수 있다.
AI 알고리즘에서 사용하는 의사 결정 프로세스를 감시하고 추적하여 기록으로 남길 수도 있다. 블록체인 기술은 AI 알고리즘의 투명성을 높이고, 면밀한 조사를 가능하게 한다.
# 문제 해결 또는 해결해야 할 문제
아주 간단히 말해서 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들기 위해서 존재하는 콘텐츠를 알고리즘으로 학습시키는 능력과 관련이 있다.
챗GPT와 같은 대언어 모델(Large Language Model)은 이러한 능력을 가속화시킨 대표적인 사례다. 인간이 말을 하는 것과 유사한 자동화된 컨텐츠를 구현할 수 있게 되었다.
이러한 모델의 복잡함은 대규모 자원을 집중시키고, 시간도 많이 걸리는 경향이 있다. 생성물을 만드는데 시간 지연이 있고, 콘텐츠 생산 요구를 충족하기 위한 AI 접근이 제한되기도 한다.
우리는 블록체인 기술과 암호화폐 프로토콜이 생성형 AI에 대한 다음과 같은 공통 문제 해결에 도움을 줄 수 있다고 믿는다.
* 데이터 리소스에 대한 수요 = 생성형 AI는 특화된 데이터가 아닌, 고품질의 일반화된 데이터 베이스를 필요로 한다. 실제로 이러한 데이터가 지속적으로 공급되는 것이 AI 개선에 가장 큰 제약 요인이다. 탈중앙 데이터 마켓플레이스는 검증되고 다양하며 믿을 수 있는 데이터를 공급할 수 있다. AI 모델이 필요로 하는 양질의 충분한 데이터를 제공하는데 토큰 인센티브를 주거나 패널티를 부여할 수 있다.
* 컴퓨팅 리소스에 대한 수요 = 생성형 AI 모델을 학습시키는 데는 값비싼 컴퓨팅 파워가 들어간다. 우리는 미래에 더 많은 자원이 요구될 것으로 믿는다. 탈중앙화된 컴퓨팅 파워 네트워크는 유휴 GPU를 자발적으로 제공하여 부담을 줄여주는 사용자들에게 보상을 줄 수 있다. 컴퓨터 리소스를 집약적으로 써야 하는 게임 또는 영화 영상 렌더링(데이터를 영상으로 변환하는 것)에서는 이같은 방법으로 이미 비용을 절감하고 있다.
* 잘못된 정보와 가짜 정보 = 데이터 신뢰성과 거짓 정보 문제는 디지털 시대에 가장 중요한 이슈다. AI는 원재료 또는 인간이 만든 콘텐츠와 구별할 수 없는 가짜 생성물을 쉽게 만들어낼 수 있다. 블록체인과 NFT 기술은 이미지, 영상, 음악, 그리고 다른 미디어의 출처를 밝힘으로써 이 문제를 해결하는데 도움을 준다.
* 프로세스 감사(Auditability) = 생성형 AI 알고리즘의 의사 결정 과정은 일반적으로 모호하다.(밖에서 알 수 없다는 뜻. 이하 괄호안은 편집자 주) 그 과정을 감사하는 것도 매우 어렵고, 개선하는 것 역시 도전적이다. AI 모델에 블록체인 기술을 접합시킴으로써 프로세스를 보다 투명하게 만들고, 사용자들이 결과물에 대한 논리 구조와 신뢰도를 살펴볼 수 있게 한다.
* AI 개발과 사용의 민주화 = 우리는 암호화폐 플랫폼이 AI 시스템에 더 쉽게 접근할 수 있게 하여, 사람들이 개발에 기여하고 전세계적으로 사용할 수 있도록 만든다고 생각한다. 현재 생성형 AI 시장은 소수의 대형 조직에 의해 과점적으로 개발되고 있다. 경제적, 문화적, 지리적 이유로 새로운 개발자들이 이러한 시스템에 신규 진입하는 것이 제한적일 수 있다. 암호화폐 플랫폼은 더 많은 사용자가 혜택(헬스케어 조언, 이커머스 등)을 활용할 수 있도록 접근성을 높이고, 다양한 기여를 소싱하는데에도 도움이 될 수 있다.
다섯 가지 이슈 중 처음 두 개는 AI 개발을 더디게 만드는 요소이고, 나중 세 개는 AI 기술이 가져올 위험 요소다. 위험 요소들에 대해 더 자세하게 알아보겠다.
# 가짜 정보 시대
진짜 같은 가짜(딥페이크)를 만드는 기술은 어디에나 있으며, 점점 더 증가하고 있다. AI는 원본과 구별하기 어려운 조작된 이미지나 동영상을 만들 수 있다. 실제로 존재하지도 않는 장면을 인공지능이 만들어낸 것이 큰 논란이 되고 있다.
이 문제를 해결하기 위해 연구소와 기업들이 딥페이크 탐지를 위한 더 좋은 방법을 연구하고 개발하고 있다.
대표적인 것이 ‘내생적(endogenous)’ 솔루션이다. 디지털 이미지, 비디오 및 기타 미디어의 미묘한 이상을 식별하여 컴퓨터로 조작한 것을 알아낸다. 즉, AI가 생성한 콘텐츠의 불일치를 감지하기 위해 대규모 데이터를 넣어 다른 AI를 훈련시킨다. AI에 의한 오류 인식 및 개선은 인간의 독립적인 충실도 평가를 뛰어넘는다.(AI를 이용해서 AI가 만든 딥페이크를 탐지한다는 뜻)
이같은 탐지 기술은 앞으로 개선될 수 있지만 현재 모델은 잘못된 정보를 제공할 위험이 있다.
대안적인 방법으로 블록체인 기술은 ‘외생적(exogenous)’ 수준에서 이러한 검증을 지원할 수 있는 잠재력이 있다.
예를 들어 NFT를 사용하여 콘텐츠 생성의 수명 주기를 추적하고 해당 콘텐츠의 적법성을 확인할 수 있다. NFT가 발행되면 블록체인에 기록된 고유 식별자를 포함하여 특정 자산의 출처와 진위 여부를 확인한다.
블록체인은 해당 NFT와 관련된 모든 거래에 대해 투명하고 변경 불가능한 기록을 생성한다. 이러한 프로세스는 여러 형태의 온라인 콘텐츠에 보다 광범위하게 적용될 수 있다.
가짜 정보를 걸러내는 이러한 기술은 새로운 것이 아니다.
* 뉴욕타임즈는 2020~2021년 미디어 검증 프로젝트를 출범했다. 믿을 만한 네트워크 상에서 콘텐츠 정보 자산을 검증함으로써 블록체인이 가짜 뉴스를 걸러낼 수 있는지를 실험했다.
* 비영리조직 딥트러스트 얼라이언스(DeepTrust Alliance)는 블록체인 기술을 써서 탈중앙 신원증명(decentralized identity)을 함으로써 정밀한 평판 조회에 근거한 콘텐츠 창작자에 대한 추적이 가능함을 보여줬다.
이러한 시도에도 불구하고 블록체인이 주어진 소스의 신뢰도를 향상시킨다고 반드시 말할 수는 없다.
# 인공지능, 월드코인과 디 오브
조지타운대학, 오픈AI, 스탠포드 인터넷 업저버터리 등의 연구에 따르면 생성형 AI의 발달로 악의적인 행위자가 더 큰 규모로, 더 낮은 비용을 들여서 가짜 정보를 전파할 수 있게 되었다.
AI는 인간 행동을 보다 효율적으로 모방한다. AI가 적용된 봇은 다음과 같은 실질적인 경제적 피해를 일으킬 수 있다.
* 웹 트래픽 왜곡
* 손실된 광고에 대한 지출로 수 십억 달러 비용 발생
* 디도스, 스팸, 피싱 공격 수행
* 암호화폐 및 금융시장에서 가격 조작
이 문제에 대응하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한 것은 월드코인(Worldcoin)이라는 스타트업이다. 월드코인은 샘 올트먼(오픈AI CEO)이 공동 설립하고 A16Z(Andreessen Horowitz)와 코인베이스 벤처의 투자 지원을 받았다.
월드코인 프로젝트는 ‘월드ID’를 통한 본인인증과 무료 디지털 토큰의 지급이 골자다. 글로벌 규모의 ‘신분증명’을 구축한다는 것이다.
아직 관련된 코인은 발행하지 않았다. 월드코인은 2023년 상반기 출시를 목표로 하고 있다. 5월 초 월드앱(World App) 지갑이 나왔고, 시리즈 C 자금으로 1억1500만 달러를 추가로 확보했다.
AI가 아니라 사람이라는 것을 증명하기 위해서 디 오브(The Orb)라는 장치를 이용해 홍채를 스캔한다. 지문이나 안면 인식보다 더 안전한 생체 인식 이미징 장치다.
디지털 신원증명을 통해 사용자가 온라인 상에서 다른 인간과 상호 작용하는지 또는 인간을 가장한 생성 AI인지 여부를 가려낼 수 있다.
월드코인 프로젝트는 애플리케이션 구축, 에코 시스템 구축(보편적 기본소득의 공평한 분배)을 테스트할 수 있는 플랫폼이 될 것이다.
# 결론
우리는 AI와 블록체인 기술이 어떻게 상호 작용할 수 있는지 확인하는 초기 단계에 있다.
블록체인에서 AI 모델을 직접 개발하거나 AI를 탈중앙화 애플리케이션에 적용하거나 AI 관련 문제를 해결하는 암호화폐 프로젝트의 시가총액은 전체의 0.07%에 불과하다. 디지털 자산시장에서 이 부문이 성장할 것으로 예상하지만 이는 장기적인 관점으로 봐야 할 것이다.
AI 개발은 ‘광적인 군비 경쟁'(파이낸셜타임즈)으로 묘사되고 있지만, 현실은 다르다. 전세계적으로 AI에 대한 민간 투자는 2021년에서 2022년 사이에 27% 감소했다.(스탠포드 휴먼-AI 센터)
미국과 글로벌 AI 기업들이 벤처캐피탈로부터 받은 자금은 올해 1분기에 전분기 대비 43% 급감했다.(GB인사이트) 벤처패키탈이 투자를 하지 않는 것은 AI에 국한된 문제는 아니다. 벤처 투자 업계는 기록적인 규모의 실탄을 들고 있다.(투자처를 찾고 있다는 뜻)
우리는 AI와 암호화폐의 교차점이 웹3를 구축하려는 기업가에게 중요한 기회를 제공한다고 생각한다.
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