원문 기사: https://polkadot.com/blog/what-is-decentralized-ai/

Joey Prebys 지음

편집자: OneBlock+

AI는 어디에나 존재하며, 몇 초 만에 복잡한 문서를 분석하고, 즉석에서 사업 아이디어를 브레인스토밍하고, 좋아하는 영화 속 캐릭터가 되어보고, 심지어 큰 소리로 묻기 두려운 질문에도 답할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 AI가 유용한 만큼 심각한 우려도 안겨줍니다.

오늘날 가장 인기 있고 강력한 모델들은 소수의 기술 기업에 의해 통제되고 있으며, 그들의 내부 메커니즘은 불투명합니다. 우리는 학습 데이터의 출처, 의사 결정 과정, 모델이 개선될 때 누가 이익을 얻는지 알지 못하고, 창작자들은 종종 인정받고 보상을 받지 못합니다. 우리의 미래를 형성하는 도구들이 배후에서 작동하는 동안, 편견은 조용히 스며듭니다.

바로 이러한 이유로 사람들은 감시, 허위 정보, 투명성 부족, 그리고 소수 기업이 AI 교육 및 수익 분배를 통제하는 것에 대한 우려가 커지면서 반발하기 시작했습니다. 이러한 우려는 더욱 투명하고 개인정보 보호 친화적이며 폭넓은 참여가 가능한 시스템에 대한 요구를 증폭시키고 있습니다.

탈중앙화 AI(DeAI)는 해결책을 제시합니다. 이러한 시스템은 데이터, 연산, 거버넌스를 분산하여 AI 모델의 책임감, 투명성, 포용성을 높입니다. 기여자는 공정한 보상을 받으며, 커뮤니티는 이러한 강력한 도구의 작동 방식을 공동으로 결정할 수 있습니다. 폴카닷은 이미 이러한 미래를 지원하며, 소수만이 아닌 모든 사람에게 서비스를 제공하는 공정한 탈중앙화 AI 시스템을 구축할 수 있는 인프라를 제공합니다.

분산형 AI란 무엇이고 중앙형 AI와 어떻게 다른가요?

오늘날 대부분의 AI는 단일 회사가 데이터를 수집하고, 모델을 학습시키고, 결과를 제어하는 ​​중앙 집중식 시스템에서 실행됩니다. 이러한 시스템은 일반적으로 대중의 의견이나 감독을 받지 않으며, 사용자는 모델이 어떻게 구성되는지 또는 잠재적인 편향이 있는지 알 방법이 없습니다.

탈중앙화 AI는 근본적으로 다릅니다. 데이터는 여러 노드에 분산되고, 모델은 커뮤니티 또는 프로토콜에 의해 관리되며, 업데이트 프로세스는 투명하고 개방적입니다. 즉, 블랙박스에 의해 제어되는 시스템이 아니라, 명확한 규칙과 참여 인센티브를 갖춘 개방형 협업 시스템을 구축하게 됩니다.

비유하자면, 중앙집중형 AI는 사립 재단이 운영하는 박물관과 같습니다. 전시를 관람하고 자신의 데이터가 예술 작품에 반영된 모습을 볼 수는 있지만, 전시가 어떻게 구성될지는 스스로 결정할 수 없고, 기여에 대한 인정이나 보상도 받지 못합니다. 의사 결정 과정은 불투명하며, 그 이면에 숨겨진 대부분의 사실은 알려지지 않습니다.

탈중앙화 AI는 마치 글로벌 커뮤니티가 만든 야외 미술 전시회와 같습니다. 예술가, 역사가, 그리고 시민들은 아이디어를 제공하고, 데이터를 공유하며, 전시 기획에 참여합니다. 각 기여는 추적 가능하고 투명하며, 기여자들은 전시 개선에 대한 보상을 받습니다. 이러한 아키텍처는 오늘날 AI 분야에서 가장 시급한 요구 사항인 사용자 보호 강화와 책임 강화를 지원합니다.

분산형 AI가 중요한 이유는 무엇입니까?

중앙집중식 AI 제어는 심각한 문제를 야기합니다. 소수의 기업이 모델을 소유할 경우, 모델의 학습 내용, 행동, 접근 권한까지 통제하게 되어 다음과 같은 위험이 발생합니다.

• 권력의 집중 : 소수의 회사가 AI 개발을 통제하고 있으며 대중의 감독이 거의 없습니다.

• 알고리즘 편향 : 제한된 데이터와 관점으로 인해 불공정하고 배타적인 시스템이 탄생합니다.

• 사용자 통제 불가 : 사람들은 데이터를 제공하지만 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해서는 아무런 발언권이 없으며, 보상도 받지 못합니다.

• 혁신 제한 : 중앙 집중식 제어로 인해 모델 다양성과 실험이 제한됩니다.

탈중앙화 AI는 소유권과 통제권을 분산시킴으로써 균형을 변화시키고, 더욱 투명하고 공정하며 혁신적인 AI 시스템으로의 문을 열어줍니다. 전 세계 참여자들은 더욱 다양한 관점을 반영하도록 모델을 공동으로 구축할 수 있습니다. 투명성 또한 중요한 역할을 하며, 많은 탈중앙화 AI 시스템은 오픈소스 AI 원칙을 채택하고 코드와 학습 방법을 공개하여 모델 감사, 문제 발견, 신뢰 구축을 용이하게 합니다.

하지만 오픈소스 AI가 항상 분산화된 것은 아닙니다. 모델은 오픈소스일 수 있지만 중앙화된 인프라에 의존하거나 개인정보 보호 메커니즘이 부족할 수 있습니다. 두 모델이 공유하는 핵심 특징은 투명성, 접근성, 그리고 커뮤니티 참여입니다. 사용자는 자신의 데이터에 대한 통제권을 포기하지 않고도 참여할 수 있으며, 적극적으로 기여하고 그로부터 이익을 얻을 가능성이 더 높습니다. 분산화가 만병통치약은 아니지만, 공공의 이익에 더욱 부합하고 민간 기업의 영향을 덜 받는 AI 시스템을 구축할 수 있는 길을 열어줍니다.

분산형 AI는 어떻게 작동하나요?

분산형 AI는 중앙 집중식 제어를 분산 시스템으로 대체하고, 모델 학습, 최적화 및 배포는 단일 장애 지점을 방지하고 투명성을 높이며 더 폭넓은 참여를 유도하기 위해 독립 노드 네트워크에서 수행됩니다.

분산형 AI를 지원하는 기술은 무엇입니까?

• 연합 학습 : AI 모델이 로컬 기기(휴대폰, 노트북 등)에서 데이터를 학습하고, 민감한 정보를 중앙 서버에 업로드하지 않으며, 모델 업데이트만 공유합니다. 예를 들어, 모바일 키보드는 사용자의 타이핑 습관을 학습하여 더욱 정확한 자동 수정을 추천하지만, 메시지 내용은 업로드하지 않습니다. 데이터 프라이버시를 유지하고 처리를 분산시키는 것은 분산형 AI의 목표에 부합합니다.

• 분산 컴퓨팅 : AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 많은 작업을 네트워크의 여러 머신에 분산시키는 것은 마치 수천 대의 소형 컴퓨터가 작업을 공유하는 것과 같아 속도, 효율성, 확장성 및 복원력이 향상됩니다.

• 영지식 증명(ZKP) : 내용을 공개하지 않고도 데이터나 작업을 검증할 수 있는 암호화 도구로, 분산 시스템의 보안성과 신뢰성을 보장합니다.

블록체인은 분산형 AI를 어떻게 지원하나요?

분산형 AI 시스템은 작업을 조정하고, 데이터를 보호하고, 기여자에게 보상을 제공해야 하며, 블록체인은 핵심 기반을 제공합니다.

• 스마트 계약: 인간의 개입 없이 지불이나 모델 업데이트와 같은 투명하고 사전 설정된 규칙을 자동으로 실행합니다.

• 오라클: 블록체인과 외부 세계를 연결하는 다리 역할을 하며 날씨, 가격, 센서 데이터 등 실제 정보를 제공합니다.

• 분산형 저장: 훈련 데이터와 모델 파일은 네트워크에 분산된 방식으로 저장되므로 기존 서버보다 변조, 검열 및 단일 지점 장애에 대한 저항력이 더 강합니다.

폴카닷의 고유한 아키텍처는 이러한 시스템을 지원하여 서로 다른 네트워크가 상호운용성을 유지하면서 프라이버시, 컴퓨팅, 거버넌스 등 각기 다른 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 모듈형 설계는 분산형 AI의 확장성, 유연성, 보안성, 효율성을 높여줍니다. 각 구성 요소는 각 기능에 맞게 최적화되어 함께 작동합니다.

분산형 AI의 장점은 무엇입니까?

탈중앙화 AI는 기술적 변화일 뿐만 아니라 가치의 변화이기도 합니다. 개인정보 보호, 투명성, 공정성, 참여를 구현하는 공유된 인간 가치 체계를 구축하며, 탈중앙화를 통해 다음과 같은 이점을 실현합니다.

• 더 나은 개인정보 보호 : 연합 학습, 디바이스에 대한 로컬 교육, 제로 지식 증명과 같은 기술은 데이터 개인정보 보호를 보장합니다.

• 투명성 강화 : 개방형 시스템을 통해 감사, 의사 결정 추적, 편견 식별이 더 쉬워졌습니다.

• 공동 거버넌스 : 커뮤니티가 규칙, 인센티브, 모델 진화를 공동으로 개발합니다.

• 공정한 경제적 인센티브 : 기여자는 데이터, 계산 또는 모델 개선을 제공함으로써 보상을 받습니다.

• 편견 감소 : 더 다양한 기여자가 포괄적인 관점을 제공하고 사각지대를 줄입니다.

• 더욱 강력한 복원력 : 단일 장애 지점이 없기 때문에 시스템을 해킹하거나 종료하기가 더 어렵습니다.

Polkadot은 모듈형 아키텍처를 통해 이러한 이점을 지원합니다. 이를 통해 다양한 네트워크가 보안, 사용자 자율성 또는 성능을 희생하지 않고 분산형 AI를 확장할 수 있도록 원활하게 협력하면서 개인 정보 보호, 컴퓨팅 또는 거버넌스에 집중할 수 있습니다.

과제와 한계

분산형 AI는 잠재력이 있지만 다음과 같은 과제에 직면합니다.

• 확장성 : 대규모 모델을 훈련하려면 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 분산된 조정으로 인해 속도가 느려지거나 복잡해질 수 있습니다.

• 컴퓨팅 리소스 집약적 : AI 모델은 많은 리소스를 소모하며, 분산 작업으로 인해 대역폭과 에너지 소비 압력이 증가합니다.

• 규제 불확실성 : 규제는 지역마다 다르고, 분산형 시스템에서 책임을 부여하는 것은 복잡합니다.

• 분열 : 중앙 감독의 부족으로 인해 표준이 일관되지 않고 참여가 고르지 않을 수 있습니다.

• 보안 및 안정성 : 신뢰할 수 없는 시스템은 여전히 ​​데이터 조작 및 모델 중독과 같은 공격에 취약합니다.

• 복잡한 사용자 경험 : 개인 키와 다양한 인터페이스 작업을 관리하는 것이 대중화를 방해합니다.

이러한 과제들은 실제로 해결 가능한 과제이지만, 충분히 극복할 수 있습니다. 폴카닷의 모듈형 아키텍처는 강력한 공유 보안과 기본적인 상호 운용성을 제공하며, 다양한 네트워크가 생태계 내에서 협업하면서 과제에 집중할 수 있도록 지원하여 책임감 있는 성장과 공동의 위험을 지원합니다.

분산형 AI는 현재 어디에 사용되고 있나요?

분산형 AI는 단순한 이론 그 이상입니다. Web3 프로젝트들은 분산형 지능이 어떻게 애플리케이션을 구동할 수 있는지를 실제로 보여주었으며, 폴카닷이 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 폴카닷을 기반으로 분산형 AI를 구축하는 다섯 가지 프로젝트는 다음과 같습니다.

Acurast: 일상 기기에서의 기밀 컴퓨팅

Acurast를 사용하면 누구나 구형 휴대폰 및 기타 기기를 안전하고 분산된 클라우드의 일부로 활용할 수 있습니다. 사용하지 않는 컴퓨팅 파워를 기여하면 보상을 받을 수 있습니다. 개발자는 이러한 컴퓨팅 파워를 활용하여 대형 기술 기업의 서버에 의존하지 않고 개인 정보 보호에 민감한 작업을 수행하여 더욱 개인적이고 사용자 중심적인 인터넷을 구축할 수 있습니다.

OriginTrail: 분산형 지식 그래프

OriginTrail은 공급망, 교육 등 다양한 분야의 신뢰할 수 있는 데이터를 연결하고 체계화하는 분산형 지식 그래프를 기반으로 운영됩니다. 누구나 기여하거나 확인할 수 있지만, 특정 기업이 통제할 수 없는 공개 팩트 베이스와 같습니다. 이를 통해 중앙 기관에 의존하지 않고도 제품 원산지나 인증서 진위 여부와 같은 정보를 검증할 수 있습니다.

Phala: 개인 정보 보호 스마트 계약

Phala는 Web3를 위한 프라이버시 계층을 구축하고 있습니다. 개발자는 기밀 컴퓨팅 환경에서 스마트 계약을 실행할 수 있으므로, 애플리케이션에서 신원 정보나 건강 정보와 같은 민감한 데이터를 사용하더라도 해당 데이터는 비공개로 유지됩니다. 애플리케이션 개발자가 볼 수 없는 데이터를 위한 안전한 작업 공간이라고 생각하면 됩니다.

PEAQ: 기계 경제를 위한 인프라

Peaq는 사람과 기기가 실제 작업을 완료할 때마다 보상을 받을 수 있도록 하여 분산형 물리적 인프라를 강화합니다. 기계의 긱 이코노미라고 생각해 보세요. 로봇이 전기 자동차를 충전하거나 센서가 대기 질을 보고하는 등 두 가지 모두 네트워크를 통해 비용을 지불할 수 있으며, Peaq는 이러한 기계 중심 작업을 쉽게 조정하고 보상할 수 있도록 지원합니다.

Bittensor: 인센티브 기반 AI 모델 학습

비텐서는 AI 모델들이 최고의 결과물을 제공하기 위해 경쟁하고 협력하는 개방형 시장을 구축합니다. 누구나 네트워크에 참여하여 컴퓨팅 파워를 제공하고, 모델을 학습시키고, 성능을 평가할 수 있습니다. 이 시스템은 토큰 인센티브를 통해 가치 있는 기여에 대한 보상을 제공하며, 자체 개선이 가능하고 검열에 저항적이며 중앙 집중식 제어에 의존하지 않는 AI 경제를 구축합니다.

Polkadot은 분산형 AI의 미래를 구축하고 있습니다.

탈중앙화 AI는 단순한 기술적 변화를 넘어 가치관의 변화이기도 합니다. 지능을 소수 기업이 통제해야 한다는 생각에 도전하며, 더욱 개방적이고 책임감 있는 대안을 제시합니다. 이러한 시스템은 권력을 분산시키고, 개인정보를 보호하며, 세상을 바꿀 도구를 공동으로 만들어가는 데 전 세계가 참여하도록 유도합니다.

블록체인은 이를 가능하게 합니다. 업데이트 조정, 데이터 보호, 기여자에게 보상을 제공함으로써 본질적으로 투명한 AI 시스템의 기반을 제공합니다. 폴카닷은 모듈식 인프라 계층을 추가하여 전문 네트워크가 폴카닷의 기본 기능을 활용하면서 더 넓은 생태계 내에서 원활한 상호 운용성을 유지하면서 각자의 기능을 탁월하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 유연성 덕분에 분산형 AI 시스템은 보안, 성능 또는 사용자 자율성을 희생하지 않고도 지속적으로 발전하고 확장할 수 있습니다.

기밀 컴퓨팅부터 분산형 데이터 관리까지, 폴카닷 생태계는 이미 이러한 원칙을 실천에 옮기는 여러 프로젝트를 진행하고 있으며, 이는 단지 시작일 뿐입니다.