분권형 인공지능이 희소성 이후 사회를 열 수 있다고 0G 랩스 CEO가 말하다

데이터 딜레마: 품질, 출처, 신뢰

인공지능(AI)에 대한 논의가 근본적으로 변화했습니다. 더 이상 그 관련성에 대한 질문이 아니라, 그 배포가 모든 부문에서 일상화되면서 어떻게 하면 더 신뢰성 있고, 투명하며, 효율적으로 만들 수 있을지가 문제입니다.

중앙집중식 “블랙박스” 모델과 거대하고 독점적인 데이터 센터가 지배하는 현재 AI 패러다임은 편향 및 독점적 통제에 대한 우려로부터 커지는 압박을 받고 있습니다. 많은 Web3 공간에서는 현재 시스템의 엄격한 규제가 아닌, 기본 인프라의 완전한 탈중앙화가 해결책이라고 믿고 있습니다.

예를 들어, 이러한 강력한 AI 모델의 효과는 우선적으로, 그들이 훈련된 데이터의 품질과 진위에 의해 결정됩니다. 이는 시스템 오류와 AI 환각을 방지하기 위해 검증 가능하고 추적 가능해야 하는 요소입니다. 금융 및 헬스케어와 같은 산업의 이해관계가 커지면서 AI에 대한 신뢰할 수 있고 투명한 기반의 필요성이 중요해졌습니다.

스탠포드 졸업생이자 연쇄 창업자인 마이클 하인리히는 이러한 기반 구축을 이끄는 사람 중 한 명입니다. 0G Labs의 CEO로서 그는 AI가 안전하고 검증 가능한 공공재가 되도록 보장하는 것을 명시한 사명을 가진 최초이자 가장 큰 AI 체인을 개발 중입니다. 이전에 Y Combinator 지원을 받은 최고의 회사인 Garten을 창립하고, Microsoft, Bain, Bridgewater Associates에서 일한 경험을 갖춘 하인리히는 현재 자신의 전문성을 탈중앙화 AI(DeAI)의 아키텍처적 도전 과제에 적용하고 있습니다.

하인리히는 AI 성능의 핵심이 그 지식 기반, 즉 데이터에 달려 있다고 강조합니다. “AI 모델의 효율성은 그들이 훈련된 기본 데이터에 의해 우선적으로 결정됩니다,”라고 설명합니다. 고품질의 균형 잡힌 데이터 세트는 정확한 응답으로 이어지지만, 불량하거나 대표성이 부족한 데이터는 품질이 낮은 출력과 환각에 대한 취약성을 증가시킵니다.

하인리히에게 있어, 이러한 지속적으로 업데이트되고 다양한 데이터 세트의 진정성을 유지하는 것은 현 상태에서의 급진적 출발을 요구합니다. 그는 AI 환각의 주요 원인이 투명한 출처의 부족이라고 주장합니다. 그의 해결책은 암호화적입니다:

저는 모든 데이터가 체인 상에 암호화 증거와 검증 가능한 증거 경로를 통해 정착되어 데이터 진위를 유지해야 한다고 믿습니다.

이 탈중앙화되고 투명한 기반은 경제적 인센티브와 지속적인 정밀 조정을 결합하여 체계적으로 오류와 알고리즘 편향을 제거하는 데 필요한 메커니즘으로 간주됩니다.

기술적 수정을 넘어서, Forbes 40 Under 40 수상자인 하인리히는 AI가 풍요의 시대를 여는 매크로 비전을 가지고 있습니다.

“이상적인 세계에서는, 그것이 희소성 이후 사회를 위한 조건을 창출하여 자원이 풍부해지고 아무도 지루한 일을 염려할 필요가 없는 세상을 만들 것입니다,”라고 그는 말합니다. 이러한 변화는 개인이 “보다 창의적이고 여유로운 작업에 집중”할 수 있도록 하여, 실질적으로 모든 사람이 더 많은 여가 시간과 경제적 안전을 누릴 수 있게 할 것입니다.

중요하게도, 그는 탈중앙화된 세계가 이 미래를 추진하기에 독특하게 적합하다고 주장합니다. 이러한 시스템의 아름다움은 인센티브가 조정된 상태라는 점에서, 컴퓨팅 파워를 위한 자급형 경제를 창출합니다. 자원에 대한 수요가 증가하면, 그 수요가 만족될 때까지 자원을 공급할 인센티브도 자연적으로 증가하여, 균형 있고 허가 필요 없는 방식으로 계산 자원의 필요를 충족합니다.

AI 보호: 오픈 소스와 인센티브 설계

의도적인 오용으로부터 AI를 보호하기 위해, 예를 들어 음성 복제 사기와 딥페이크 같은 것들에 대해 하인리히는 인간 중심의 해결책과 건축적 해결책의 조합을 제안합니다. 우선, 사람들에게 사기 및 사칭 및 허위 정보에 사용되는 AI 사기 및 가짜를 식별하는 방법을 교육하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 하인리히는 말합니다: 사람들이 AI로 생성된 콘텐츠를 식별하거나 지문을 인식하여 스스로를 보호할 수 있도록 가르쳐야 합니다.”

입법자들도 AI 안전과 윤리에 대한 글로벌 기준을 마련함으로써 역할을 할 수 있습니다. 이것이 AI 오용을 완전히 제거하지는 못하지만, 그러한 기준의 존재는 “일정 부분 이를 억제하는 데 기여할 수 있습니다.” 가장 강력한 대응책은 탈중앙화된 설계에 포함되어 있습니다: “인센티브가 조정된 시스템을 설계하여 고의적인 AI 오용을 극적으로 줄일 수 있습니다.” AI 모델을 체인 상에 배포 및 관리하여 정직한 참여가 보상받고, 악의적 행동에는 체인 상 슬래싱 메커니즘을 통해 직접적인 재정적 결과가 따릅니다.

일부 비평가들이 개방형 알고리즘의 위험을 두려워하지만, 하인리히는 그것이 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 가시성을 제공하기 때문에 그것을 적극적으로 지지한다고 bitcoin.com 뉴스에 이야기했습니다. “검증 가능한 훈련 기록과 불변의 데이터 경로 같은 것은 투명성을 보장하고 공동체 감시를 가능하게 할 수 있으며, 이는 독점적, 폐쇄형 ‘블랙박스’ 모델과 관련된 위험을 직접적으로 반대합니다.”

이 안전하고 저렴한 AI 미래의 비전을 구현하기 위해, 0G Labs는 최초의 “탈중앙화 AI 운영 체제(DeAIOS)”를 구축하고 있습니다.

이 운영 체제는 대규모 AI 데이터 세트를 체인 상에 저장하고 모든 데이터를 검증 가능하고 추적 가능하게 만듦으로써 검증 가능한 AI 출처를 제공합니다. 이 수준의 보안과 추적 가능성은 규제된 섹터에서 활동하는 AI 에이전트에게 필수적입니다.

또한, 이 시스템은 컴퓨팅 리소스에 대한 접근을 민주화하여 경쟁력 있는 가격으로 제공하는 권한 없는 컴퓨팅 마켓플레이스를 특징으로 합니다. 이는 중앙 집중식 클라우드 인프라와 관련된 높은 비용과 벤더 락인을 직접적으로 해결합니다.

0G Labs는 이미 Dilocox와 함께 기술적 혁신을 보여주었습니다. 이는 1Gbps 클러스터 이상의 LLM을 분산적으로 훈련시키는 프레임워크입니다. 모델을 더 작고 독립적으로 훈련된 부분으로 나누어, Dilocox는 전통적인 분산 훈련 방법에 비해 효율성을 357배 향상시켜, 중앙 집중식 데이터 센터 외부에서 대규모 AI 개발을 경제적으로 실행 가능하게 만들었습니다.

더 밝고 합리적인 AI 미래

결국, 하인리히는 참여와 채택 장벽을 허무는 것으로 정의된 탈중앙화 AI의 매우 밝은 미래를 바라봅니다.

“사람들과 커뮤니티가 전문 AI 모델을 함께 창조하여 AI의 미래가 소수의 중앙집중화된 법인이 아닌 많은 사람들에 의해 형성되는 곳입니다,”라고 그는 결론짓습니다. 독점적 AI 회사들이 가격 인상을 위한 압박에 직면한 상황 속에서, DeAI의 경제와 인센티브 구조는 강력한 AI 모델이 낮은 비용으로 생성될 수 있는 설득력 있고 훨씬 더 저렴한 대안을 제공하여 보다 열린, 안전하고, 궁극적으로 더 유익한 기술적 미래를 열어줍니다.

FAQ

• 현재 중앙집중식 AI의 핵심 문제는 무엇인가요? 현재 AI 모델은 중앙집중식 “블랙박스” 아키텍처로 인해 투명성 문제, 데이터 편향, 독점적 통제를 겪고 있습니다.
• 마이클 하인리히의 0G Labs는 어떤 해결책을 개발하고 있나요? 0G Labs는 AI를 안전하고 검증 가능한 공공재로 만들기 위해 최초의 “탈중앙화 AI 운영 체제(DeAIOS)”를 개발하고 있습니다.
• 탈중앙화 AI는 어떻게 데이터 무결성을 보장하나요? 데이터 무결성은 모든 데이터를 암호화 증거와 검증 가능한 증거 경로로 체인 상에 정착하여 오류와 환각을 방지함으로써 유지됩니다.
• 0G Labs의 Dilocox 기술의 주요 장점은 무엇인가요? Dilocox는 대규모 AI 개발을 획기적으로 효율적으로 만드는 프레임워크로, 전통적인 분산 훈련에 비해 357배 개선된 결과를 보여줍니다.