탈중앙화 AI는 실현 가능한 현실일까요, 아니면 극복할 수 없는 도전일까요?

참고: 이 글에 제시된 견해는 저자의 관점과 의견을 나타내며, 코인라이브 또는 공식 정책을 반드시 대변하는 것은 아닙니다.

일부에서는 탈중앙화된 인공지능(AI)이 기술의 미래를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다며 그 장점을 찬양하는 반면, 비평가들은 내재된 위험에 대해 경고합니다.

이들은 중앙 집중식 통제가 없기 때문에 탈중앙화된 AI가 조작과 악용에 취약하다고 주장합니다.

중앙 집중식 AI와 분산형 AI의 작동 방식 이해하기

중앙 집중식 AI와 분산형 AI는 데이터 처리 및 의사 결정 방식에 따라 AI 영역에서 서로 다른 두 가지 접근 방식을 의미합니다.

중앙 집중식 AI 시스템에서는 모든 데이터 처리와 의사 결정이 회사나 조직이 소유한 강력한 컴퓨터 서버와 같은 하나의 중앙 위치 또는 서버에서 이루어집니다.

이 중앙 서버는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 분석하여 의사 결정을 내리거나 인사이트를 제공합니다.

마치 하나의 큰 두뇌가 모든 결정을 내리는 것과 같습니다.

분산형 AI 시스템의 경우, 데이터 처리와 의사 결정이 하나의 중앙 기관에 의해 제어되는 것이 아니라 여러 장치 또는 노드에 분산되어 있습니다.

네트워크의 각 디바이스 또는 노드는 자체 컴퓨팅 성능을 가지고 있으며 전체 처리 및 의사 결정 프로세스에 기여합니다.

마치 여러 개의 작은 두뇌가 함께 의사 결정을 내리는 것과 같습니다.

출처: 탈중앙화와 중앙 집중화에 대한 코인모션

중앙 집중식 AI는 효율성과 관리 용이성을 제공하지만 위험에 노출될 수 있습니다.

이 영역에서 중요한 논쟁은 특히 대규모 공공의 이익 보호와 관련하여 AI 시스템에 대한 중앙 집중식 제어와 분산식 제어의 장단점을 중심으로 이루어지고 있습니다.

AI 인프라의 중앙 집중식 제어는 고급 활용도 및 효율성 측면에서 이점을 제공합니다.

이 모델에서는 주로 정부나 대기업인 단일 주체가 AI 시스템의 개발, 배포, 운영을 주도합니다.

이러한 중앙 집중식 접근 방식은 의사 결정 프로세스를 간소화하고, 새로운 기술을 신속하게 채택하며, 분석 및 최적화를 위해 방대한 데이터 세트를 통합하는 데 도움이 됩니다.

브랜드는 중앙 집중식 AI 시스템을 활용하여 소비자 행동에 대한 인사이트를 얻고, 마케팅 전략을 정밀하게 맞춤화하며, 다양한 운영 측면을 자동화하여 효율성과 경쟁력을 높일 수 있습니다.

그러나 중앙 집중식 AI 제어에 내재된 권한의 집중은 잠재적인 오용과 악용에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다.

중앙집중식 AI 시스템은 개인의 삶에 막대한 영향력을 행사하며, 잠재적으로 개인의 최선의 이익에 부합하지 않는 방식으로 선택과 행동을 형성할 수 있습니다.

또한, 중앙 집중식 제어 모델의 투명성과 책임성이 부족하면 편견, 차별, 개인정보 침해 문제가 악화되어 시민의 권리와 자율성이 더욱 약화될 수 있습니다.

다음은 주목할 만한 우려 사항입니다:

데이터 개인정보 보호: 중앙 집중식 AI 시스템은 방대한 양의 개인 데이터를 축적하는 경우가 많아 개인정보 보호에 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 단일 주체가 이러한 데이터를 통제하면 개인 정보가 오용되거나 악용될 수 있습니다.

제어: 집중된 권력은 AI 의사결정의 불투명성과 책임감 결여를 조장할 수 있습니다. 소규모 그룹이나 조직이 AI 알고리즘을 지시할 경우 결과를 유리하게 조작하여 다른 사람의 권리와 자유를 침해할 수 있습니다.

편견과 차별: 중앙 집중식 AI 시스템은 특히 학습 데이터가 왜곡되거나 편향된 경우 의도치 않게 편견과 차별을 지속시키거나 의도적으로 악화시킬 수 있습니다. 이는 소외된 커뮤니티에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다.

보안 위험: 중앙 집중식 AI 시스템은 사이버 공격의 주요 표적이 됩니다. 데이터 유출, AI 알고리즘 조작, 기타 악의적인 활동 등 광범위한 피해가 발생할 수 있습니다.

혁신 억제: 중앙집중적인 AI 환경은 소규모 기업과 스타트업이 진입 장벽에 부딪히면서 혁신을 저해할 수 있습니다. AI의 윤리 및 안전 문제를 해결하기 위해서는 혁신이 필수적입니다.

중앙 집중식 AI가 현재 환경을 지배하다

시장 점유율 측면에서 중앙집중식 AI가 현재 환경을 지배하고 있으며, 기존의 거대 기술 기업과 조직은 중앙집중식 AI 솔루션을 광범위하게 배포하고 있습니다.

이러한 시스템은 기업에서 개인 소비자에 이르기까지 상당한 사용자 기반을 보유하고 있으며, 추천 엔진에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 그 효과를 입증했습니다.

기술적으로 중앙 집중식 AI 시스템은 수년간의 연구와 개발을 통해 높은 수준의 성숙도에 도달했습니다.

정교한 알고리즘, 방대한 데이터 세트, 강력한 인프라를 갖추고 있어 정확한 예측과 인사이트를 일관되게 제공할 수 있는 경우가 많습니다.

예를 들어, 은행과 금융 기관은 중앙 집중식 AI 시스템을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하여 신용 위험, 투자 기회, 시장 동향을 평가합니다.

신용카드 회사는 중앙 집중식 AI 알고리즘을 사용하여 사기 거래를 감지하고 사기 활동을 나타내는 패턴을 식별합니다.

미술 및 음악 분야의 경우, 일부 아트 스튜디오와 디지털 아티스트는 중앙 집중식 AI 알고리즘을 사용하여 미리 정의된 스타일, 테마 또는 입력 이미지에 따라 자동으로 아트웍을 생성합니다.

Spotify와 같은 스트리밍 플랫폼은 중앙 집중식 AI 알고리즘을 사용하여 사용자 선호도와 행동을 분석하여 개인화된 재생 목록과 음악 추천을 추천합니다.

음악 평론가이자 <모든 노래의 역사>의 저자 벤 래틀리프(Ben Ratliff)는 다음과 같이 말합니다: 음악이 넘쳐나는 시대에 듣는 20가지 방법'의 저자이기도 합니다:

"Spotify는 대중의 감성을 파악하고 이를 위한 사운드트랙을 만드는 데 능숙합니다."

그러나 중앙 집중식 AI 시스템은 성숙도에도 불구하고 데이터 프라이버시, 확장성 및 단일 장애 지점과 관련된 문제에 직면해 있으며, 특정 시나리오에서는 그 효과가 제한될 수 있습니다.

자율성과 프라이버시를 옹호하는 탈중앙화 AI

탈중앙화 AI는 개인의 자율성과 집단적 권한 부여를 우선시하는 대조적인 접근 방식을 제공합니다.

이 모델에서 AI 시스템은 노드 네트워크에 분산되어 있으며, 단일 주체가 중요한 제어권을 행사하지 않습니다.

이러한 분산 아키텍처는 단일 장애 지점이나 조작이 없기 때문에 중앙 집중식 제어와 관련된 위험을 완화합니다.

탈중앙화된 AI 시스템은 투명성, 책임성, 민주적 거버넌스의 원칙에 따라 운영되며 다양한 이해관계와 관점을 대변하는 포용적인 의사결정 프로세스를 보장합니다.

탈중앙화된 AI는 여러 주체에게 통제권을 분산함으로써 남용과 억압의 가능성을 제한하여 시민의 권리를 보호하고 AI 기술에 대한 공평한 접근을 촉진합니다.

이는 여러 가지 이유로 디스토피아적인 AI 시나리오로부터 보호하는 데 중요한 역할을 합니다:

데이터 소유권 및 개인정보 보호: 탈중앙화 시스템에서는 개인이 자신의 데이터를 더 잘 제어하고 공유 방법, 시기, 대상을 결정할 수 있습니다. 따라서 데이터 유출 및 개인정보 침해의 위험이 줄어듭니다.

투명성 및 책임성: 탈중앙화는 AI 개발 및 배포에 여러 이해관계자를 참여시킴으로써 투명성을 높입니다. 이렇게 하면 비윤리적인 목적으로 AI 시스템을 조작하기가 더 어려워지고 책임감이 높아집니다.

편향성 줄이기: 다양한 이해관계자가 개발에 참여하면 탈중앙화된 AI는 더 포용적이고 편향성을 줄일 수 있습니다. 이는 공정성과 차별 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

향상된 보안: 분산형 시스템은 데이터와 의사 결정이 분산되어 있기 때문에 사이버 공격에 더 탄력적입니다. 따라서 공격자가 전체 시스템을 손상시키기가 더 어렵습니다.

혁신 촉진: 탈중앙화는 더 다양한 참여자들이 AI 연구와 개발에 기여할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진합니다. 스타트업, 개인, 소규모 단체가 중요한 역할을 할 수 있어 이 분야가 더욱 역동적이고 사회적 요구에 대응할 수 있게 됩니다.

예를 들어, 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼은 탈중앙화 AI 알고리즘을 활용하여 중개자 없이 대출, 대출 및 거래 작업을 자동화함으로써 사용자가 자신의 재정을 더 잘 관리할 수 있도록 합니다.

미술과 음악 분야의 경우, OpenSea와 같은 탈중앙화 아트 마켓플레이스에서는 아티스트가 인증과 출처 확인을 위해 탈중앙화 AI 알고리즘을 활용하여 중개자 없이 구매자에게 직접 디지털 아트워크를 판매할 수 있습니다.

일부 블록체인 기반 플랫폼은 탈중앙화된 AI 알고리즘을 사용하여 뮤지션에게 로열티를 추적하고 분배함으로써 투명하고 공정한 보상을 보장합니다.

또 다른 사용 사례는 연합 학습으로, 모델 학습이 분산된 디바이스에서 직접 이루어지며 사용자 데이터를 중앙에서 통합하지 않고 개별 디바이스에서 보존하는 접근 방식을 나타냅니다.

이 방법론의 대표적인 예는 Google의 코호트 연합 학습(FLoC)입니다.

포사이트 인스티튜트의 CEO이자 컨센서스 2024의 특별 연사인 앨리슨 듀엣만은 블록체인이 AI 시스템에 혁신을 가져올 수 있는 세 가지 핵심 영역을 강조합니다.

블록체인이 더 안전하고 더 나은 AI 개발에 도움이 될 수 있는 가장 유망하고 합법적인 방법이 무엇이라고 생각하느냐는 질문에 그녀는 다음과 같이 설명했습니다:

"세 가지 버킷이 있다고 말씀드리고 싶습니다. 하나는 보안 측면으로, 웹3/암호화 공간은 보안 시스템을 구축하지 않으면 빠르게 실패한 경험이 많습니다. 권한이 없거나 변경할 수 없는 공간에 있는 많은 시스템이 제대로 구축되지 않으면 백만 달러의 현상금이 걸려 있을 수 있기 때문입니다. 따라서 안전을 구축하고 의도하지 않은 검증 과정을 거치는 정신은 AI 시스템을 구축할 때 중요한 마음가짐이라고 생각합니다. 두 번째는 암호화폐 업계에서도 연구 중인 기술을 어떻게 활용하여 인간의 관점에서 원하는 AI 시스템을 구축할 수 있을까 하는 측면입니다. [세 번째 버킷은 AI의 거버넌스 측면입니다. 따라서 특정 안전 벤치마크나 표준을 따르고 있음을 증명하기 위해 암호화 기술을 사용할 수 있습니다. 독점적일 수 있는 모든 정보를 공유할 필요 없이 특정 안전 벤치마크를 충족하고 있음을 증명하는 데 필요한 정보만 공유할 수 있습니다;

Alethea의 CEO이자 Consensus 2024의 AI 스테이지에서 특별 연사로 나선 아리프 칸은 탈중앙화 AI가 단순한 과대광고나 추상적인 개념을 넘어 미래를 향한 중추적인 변화를 의미한다고 주장합니다.

그는 이 기술이 우리의 일상 생활을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 말하며 가시적인 이점을 강조합니다.

탈중앙화 AI 도입이 증가하고 있지만 성숙도가 부족하고 여러 장애물에 직면해 있습니다.

탈중앙화 AI 솔루션의 채택은 꾸준히 증가하고 있지만 상호운용성, 확장성, 규제 불확실성, 그리고 기존 플레이어의 감소와 소규모 사용자 기반과 관련된 장애물에 직면해 있습니다.

중앙 집중식 조정이 없으면 합의를 도출하고 집단적 결정을 실행하는 데 복잡하고 시간이 많이 소요되어 효율성을 저해할 수 있습니다.

또한, 중앙 집중화된 권한이 부족하면 노드 간에 파편화와 상이한 목표가 발생하여 일관된 AI 전략과 이니셔티브를 방해할 수 있습니다.

특히 상호운용성은 다양한 플랫폼과 기술에 대한 의존도를 고려할 때 탈중앙화 AI의 길에서 중요한 장애물로 작용합니다.

원활한 호환성 없이는 AI의 무한한 잠재력은 미개척 상태로 남게 됩니다.

또한, 전 세계 각국 정부가 AI 기술의 빠른 진화에 적응하기 위해 노력하는 가운데 불확실한 규제 환경은 도전 과제가 되고 있습니다.

이러한 규제 지연으로 인해 프레임워크가 단절되거나 더 심각한 경우 효과적인 감독이 이루어지지 않을 수 있습니다.

또한 분산형 시스템의 분산된 특성을 고려할 때 보안은 중요한 관심사로 떠오르고 있습니다.

이 아키텍처는 복원력을 제공하지만 잠재적인 사이버 위협에 노출되어 있어 무결성을 보호해야 하는 시급한 필요성을 강조합니다.

인투더블록의 CEO인 예수 로드리게스는 시간이 지남에 따라 자연스럽게 중앙화되는 경향이 있으며, 이는 탈중앙화 이니셔티브에 도전이 된다고 주장합니다.

탈중앙화 AI의 주요 과제 중 하나는 AI 네트워크에서 탈중앙화 노드 간의 동기화를 유지하는 것입니다.

탈중앙화 시스템에서는 여러 노드가 독립적으로 데이터를 처리하고 분석하므로 일관성과 정확성을 보장하기 위해 각 노드의 작업을 동기화하는 것이 중요합니다.

그러나 서로 다른 노드의 활동을 실시간으로 조정하는 것은 특히 대량의 데이터와 동적인 환경을 다룰 때 복잡할 수 있습니다.

또 다른 과제는 탈중앙화된 노드에서 데이터 일관성을 보장하는 것입니다.

분산형 AI 시스템에서는 각 노드가 자체 데이터 세트를 보유할 수 있으므로 학습 및 추론에 사용되는 데이터의 불일치 및 불일치가 발생할 수 있습니다.

이로 인해 편향되거나 부정확한 AI 모델이 생성되어 AI 애플리케이션의 신뢰성과 효율성이 저하될 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 잠재적 솔루션에는 한계가 있습니다.

한 가지 접근 방식은 탈중앙화된 노드가 네트워크 상태에 동의하고 효과적으로 행동을 조정할 수 있는 합의 메커니즘을 구현하는 것입니다.

작업 증명 및 지분 증명과 같은 합의 알고리즘은 일반적으로 탈중앙화 시스템에서 동기화 및 데이터 일관성을 달성하는 데 사용됩니다.

또한 연합 학습 및 블록체인 기반 데이터 공유와 같은 기술은 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 분산된 데이터 세트에서 분산된 노드가 공동으로 AI 모델을 학습할 수 있도록 하여 데이터 일관성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하지만 이러한 솔루션은 분산형 AI 애플리케이션에 제약을 가하는 한계가 있습니다.

합의 메커니즘은 지연 시간과 오버헤드를 유발하여 AI 시스템의 전반적인 성능을 저하시킬 수 있습니다.

연합 학습 기술은 특히 대규모 분산 환경에서 통신 병목 현상과 확장성 문제로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.

또한 블록체인 기반 데이터 공유는 리소스 집약적일 수 있으며 네트워크 규모와 복잡성이 증가함에 따라 잘 확장되지 않을 수 있습니다.

탈중앙화 AI로 가는 길, 가능하지만 험난한 여정

블록체인과 같은 탈중앙화 시스템의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고 일반 대중의 이해도에는 여전히 상당한 격차가 존재합니다.

많은 사람들이 탈중앙화의 기본 개념과 기존의 중앙집중식 모델과 어떻게 다른지 잘 알지 못합니다.

이러한 인식 부족은 종종 회의론과 불신으로 이어져 탈중앙화 기술의 광범위한 채택을 방해합니다.

현재 대중의 수용 수준은 지리적 위치, 사회경제적 지위, 기술에 대한 친숙도 등의 요인에 따라 크게 달라집니다.

인터넷 접근성과 디지털 활용도가 높은 지역에서는 탈중앙화 기술을 더 많이 수용하는 경향이 있습니다.

그러나 기술에 대한 접근성이 제한적이거나 중앙 집중식 시스템이 지배적인 지역에서는 탈중앙화 솔루션을 수용하는 데 더 많은 저항이 있을 수 있습니다.

따라서 투명성과 참여도를 높이는 것은 탈중앙화 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.

탈중앙화 시스템의 작동 방식과 잠재적 이점에 대한 명확하고 접근 가능한 정보를 제공함으로써 개발자와 옹호자들은 기술을 이해하고 오해를 해소할 수 있습니다.

여기에는 블록체인 합의 메커니즘, 데이터 암호화, 탈중앙화된 거버넌스 구조와 같은 개념에 대한 대중의 교육이 포함됩니다.

또한, 탈중앙화 네트워크에 더 많은 참여를 유도하면 사용자에게 권한을 부여하고 이러한 시스템의 민주적 특성을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의사 결정 과정에 이해관계자를 참여시키고 개발 방향에 대한 발언권을 부여함으로써 탈중앙화 프로젝트는 자신감을 심어주고 커뮤니티의 지지를 강화할 수 있습니다.

오픈소스 개발, 커뮤니티 포럼, 분산형 거버넌스 메커니즘이 모두 이 목표에 기여하고 있습니다.

이론적으로 탈중앙화 AI는 매우 간단해 보이지만 실제로는 상당한 도전 과제를 안고 있습니다.

AI가 계속 발전함에 따라 중앙 집중화되는 경향이 있어 탈중앙화는 매우 어려운 과제가 되고 있습니다.

그러나 오픈 소스 생성 AI 모델의 광범위한 채택은 탈중앙화된 AI 인프라를 발전시키는 데 매우 중요합니다.

현재 분산형 AI의 초점은 제너레이티브 AI 기술의 발전 상황을 고려할 때 사전 학습이나 미세 조정보다는 추론에 맞춰져 있습니다.

탈중앙화 AI가 실현되기 위해서는 Web3 인프라가 크게 확장되어야 하며, 기반 모델이 더욱 컴팩트해지고 탈중앙화 환경에 적응할 수 있어야 합니다.

현재의 환경을 고려할 때 이 목표를 달성하는 데는 상당한 어려움이 따릅니다.