Crypto 베테랑은 탈중앙화된 AI가 편향성과 조작 위험을 감소시킨다고 말합니다.

중앙집중화된 AI 모델과 관련된 위험

Castellana는 개발자들이 인간의 개입 없이 자율적이고 데이터 기반의 결정을 내리는 애플리케이션을 만들어 중앙집중화된 중개자에 의존하지 않고 AI로 구동되는 오라클을 가능하게 할 수 있다고 내다본다고 말했다. 그는 이 능력이 보험 계약부터 공급망 관리까지 모든 것을 혁신할 것이라고 주장한다.

연쇄 창업가이자 암호화폐 산업 베테랑인 Castellana는 중앙집중화된 AI의 장점을 인정하면서도 투명성 부족이 그들의 출력을 신뢰할 수 없게 만든다고 강조한다. 반대로 분산형 AI는 여러 모델과 검증자가 참여할 수 있어 편향과 조작 위험을 줄인다.

Castellana는 또한 AI와 블록체인의 미래를 탐구하며 이러한 진화하는 기술에 대해 정보를 유지하는 것이 중요하다고 강조한다. 아래는 Yeager.ai의 공동 창립자가 보낸 모든 질문에 대한 답변이다.

Bitcoin.com News (BCN): 대부분의 AI 모델은 오늘날 중앙집중화된 서버에 저장된 데이터에 의존하고 있다. 이제 블록체인 기술의 등장 덕분에 분산형 AI의 물결이 점점 강해지고 있다. 독자들을 위해 중앙집중화된 AI와 분산형 AI의 차이점을 설명해 주시겠습니까?

Albert Castellana (AC): 중앙집중화된 AI와 분산형 AI의 분리는 세 가지 주요 측면에 의해 정의된다: 누가 모델을 훈련시키는가, 누가 추론을 실행하는가, 그리고 모델 자체의 본질. AI를 분산화하려면 모델 훈련은 매우 복잡하고 비싼 작업이어서 소규모 팀이 이를 수행하기 어렵다. 그러나 Meta와 같은 일부 회사는 이를 오픈 소스로 공개하기로 결정했다. 모델을 분산된 방식으로 실행시키는 것은 매우 어렵기 때문에 추론 시스템 증명을 통해 실행이 올바르게 수행되었음을 검증하는 데 많은 노력이 기울여지고 있다.

그러나 분산형 애플리케이션을 만들기 위해서는 단순히 컴퓨팅만 분산화해야 하는 것이 아니라 의사결정도 분산화해야 한다. 모든 모델은 자체 편향, 특징 및 세상에 대한 이해를 가진 중앙집중화된 모델이다; 그것들은 불투명하고 감사하기도 어렵다. 따라서 의사결정을 내릴 때 단일 모델에 의존하는 것은 중앙집중화된 모델을 가지는 것을 의미한다.

Genlayer에서 우리는 여러 모델을 참여시키고 블록체인을 활용하여 주관적인 작업의 결과에 동의할 수 있는 합의가 형성되게 함으로써 의사결정을 분산화하려고 노력하고 있다. 이는 한 명의 판사가 있는 시스템에서 여러 명의 판사 또는 심사 위원이 있는 시스템으로 나아가는 것과 같다. 다양한 관점이 결합되어 더 정확하고 공정한 결과를 도출한다. 이는 AI를 민주화하고 단일 실패 지점이나 편향의 위험을 완화시킨다.

BCN: 분산형 기술의 부상은 특히 데이터 개인정보 보호 및 보안과 같은 영역에서 중앙집중화된 시스템의 약점을 강조했다. 이러한 우려를 고려할 때, 의도적이든 아니든 AI 솔루션과 상호작용하는 인터넷 사용자들은 그러한 솔루션을 사용하는 것과 관련된 잠재적 위험에 대해 걱정해야 할까요?

AC: 수년 동안 우리는 대부분의 사용자가 무엇을 포기하는지 명확하게 이해하지 못하고도 종종 유틸리티를 개인정보 보호보다 선택하는 것을 보아왔다. 많은 사람들이 일상 생활을 간소화하는 서비스의 편리함을 얻기 위해 개인 데이터를 포기하는 거래를 받아들였다.

AI와 함께, 이 문제는 처음에는 훨씬 더 악화되고 나중에는 개선될 것이다. AI가 더 좋아질수록 더 많은 정보를 공유하고 싶어질 것이다. 그러나 분산형 기술이 더 나아지면 특히 AI 덕분에 더 많은 데이터를 다시 제어할 수 있게 될 것이다.

이 과정을 가속화하고 싶다면 대중을 교육하고, 오픈 소스 도구를 육성하며, 분산형 AI를 추진해야 한다.

BCN: 일부 분석가들은 블록체인에 AI를 구현하면 개발자와 사용자에게 수많은 과제를 해결할 수 있다고 믿고 있다. 다음 세대의 분산형 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게 AI가 제공하는 잠재적 이점과 기회를 구체적으로 설명해 주시겠습니까?

AC: AI는 일정 수준의 자율성과 지능을 가져와 블록체인 애플리케이션(dApps)을 단순하고 정적인 계약 이상으로 발전시킬 수 있다. 블록체인에 AI를 통합하면 훨씬 더 주관적인 의사 결정이 가능해져 완전히 새로운 사용 사례를 열 수 있다.

개발자에게 이는 인간의 개입 없이 실시간으로 자율적이고 데이터 기반의 결정을 내리는 애플리케이션을 만들 수 있는 능력을 의미한다. 예를 들어, 예측 시장은 AI를 사용하여 외부 데이터를 지속적으로 분석하고 결과를 더 정확하게 정산할 수 있다. 마찬가지로 분산형 금융(DeFi) 애플리케이션은 실세계 데이터를 기반으로 이자율이나 유동성 풀을 동적으로 조정하는 것과 같은 동적 의사 결정의 이점을 누릴 수 있다.

AI는 또한 중앙집중화된 중개자 없이 블록체인 계약을 블록체인 외부 데이터 소스에 연결하는 지능형 오라클을 가능하게 한다. 이는 보험 계약부터 공급망 관리까지 모든 것을 혁신하여 더 정확하고 자율적인 의사결정을 가능하게 할 수 있다.

BCN: Yeager.ai는 지능형 계약을 도입하는 AI 기반 블록체인인 Genlayer를 개발 중이다. 이 개념을 간단히 설명하고 현재 기존 블록체인에서는 어렵거나 불가능한 새로운 사용 사례를 예시해 주시겠습니까?

AC: GenLayer와 함께 우리는 AI 기술을 블록체인에 직접 통합하여 분산형 애플리케이션(dApps)의 가능성을 확장하려고 노력하고 있다. 우리는 기존 스마트 계약을 넘어서는 지능형 계약의 개념을 도입하고 있다. 기존 스마트 계약은 정적이며 명시적으로 코딩된 것만 할 수 있고 결정론적 입력값이 필요하다. 또한 자연어 처리나 이미지 인식과 같은 주관적인 작업을 처리하는 능력이 제한적이다.

GenLayer는 검증자들이 웹 데이터, 자연어, 심지어 멀티미디어와 같은 비결정론적 입력을 처리하기 위해 서로 다른 대형 언어 모델(LLM)에 연결된 동적 합의 메커니즘을 생성함으로써 이를 변화시킨다. 이를 통해 외부 세계와 실제로 상호작용할 수 있는 dApp을 구축할 수 있다.

잠재적 사용 사례는 광범위하다: 분산형 자율 조직(DAOs)은 중앙집중형 오라클에 의존하지 않고 실세계 데이터를 끌어와 독립적으로 운영될 것이다. 해상도 속도가 빠르고 저렴해지면서 매개변수 보험이 비용 효율적이 될 것이다. 예측 시장은 인간의 감독 없이 실시간으로 작동할 것이다. 성과 기반 계약은 완전히 자동화된 방식으로 에스크로, 평가 및 지불될 것이다. 수수료, 청산 수준 및 비상 프로토콜도 외부 입력을 기반으로 자율적으로 관리되어 분산형 금융(DeFi)이 훨씬 더 견고하고 적응할 수 있게 할 것이다.

BCN: 중앙 집중형 AI에서 분산형 AI로 전환하면 기존 시스템의 이점이 사라지나요? 그리고 분산형 AI의 알려진 한계는 무엇인가요?

AC: 분산형 AI는 많은 이점을 제공하지만, 중앙집중형 AI 시스템의 강점, 특히 성능과 지능 측면에서 아직도 강점을 인정해야 한다. 대규모 기업 자원을 지원받는 클로즈드 소스 모델은 여전히 일반적으로 오픈 소스 대안보다 더 발전되고 빠르다. 그러나 중앙집중형 AI는 투명성이 부족하여 출력을 완전히 신뢰하기 어렵게 만든다.

분산형 AI는 반면에 더 큰 투명성, 보안 및 의견의 다양성을 제공한다. 여러 모델과 검증자가 의사 결정에 참여할 수 있도록 하여 분산형 AI는 편향이나 조작의 위험을 줄인다. 그러나 이는 중앙집중형 시스템보다 느리고 덜 효율적일 수 있다. 이 경우 성능은 더 큰 보안과 신뢰성에 대한 절충안이다.

GenLayer에서 우리는 이러한 다양성을 환영한다. 우리의 네트워크 내 검증자는 다른 AI 모델—오픈 소스나 클로즈드 소스를 실행할 수 있다. 다양한 모델의 관점을 결합하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 만든다. 이는 정확성과 공정성이 중요한 분산형 시스템에서 신뢰를 구축하는 데 중요하다.

BCN: 블록체인과 AI 기술이 융합됨에 따라 혁신적인 솔루션을 만들고자 하는 새롭게 떠오르는 분산형 애플리케이션 개발자들에게 어떤 조언을 해주고 싶습니까?

AC: 개발자뿐만 아니라 모든 사람에게 조언하고 싶은 것은 두 가지다: 유연성을 유지하고 지속적인 학습을 수용하라. AI와 블록체인 기술이 진화하는 속도는 매우 빠르다. 오늘 가능한 것이 1년 후에는 구식이 될 수 있으므로 지속적으로 학습하고 기술 발전을 파악하는 것이 중요하다.

또한 개발자의 역할도 변화하고 있습니다. 코딩은 곧 코드 라인을 작성하는 것보다 시스템을 오케스트레이션하는 것이 더 중요해질 것이다. 다양한 AI 모델, 분산형 시스템 및 인터페이스를 관리하게 될 것이다. 이는 마치 오케스트라를 지휘하는 것과 같다—시스템의 각 부분은 조화롭게 작동해야 하며, 당신의 역할은 그것을 보장하는 것이다.

마지막으로, 신흥 기술을 사용하는 것을 두려워하지 말라. 이렇게 빠르게 진화하는 공간에서 일하는 아름다움은 많은 혁신 기회가 있다는 것이다. 일부 기회는 빠르게 오고 갈 것이므로, 나타날 때 이를 잡을 준비를 하라.

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