[!핵심 철학]
- 탈중앙화 - 사용자에게 데이터와 디지털 자산에 대한 통제권을 돌려주고, 중개자 없이 P2P(Peer-to-Peer) 상호작용을 가능하게 하는 것을 목표로 함
- 중앙화된 Web 2.0 시스템은 데이터 독점, 검열, 단일 장애점(single point of failure)과 같은 문제점이 있다
- Web2.0의 불균형은 AI분야에서도 유사하게 나타나고 있으며, 따라서 Web3의 탈중앙화 철학은 AI시스템 설계와 거버넌스에 대한 새로운 접근 방식을 제시한다
Web 3 핵심 원칙
탈중앙화 -Web3는 AI가 특정 소수의 이익이 아닌, 다수의 사용자와 사회 전체에 기여하는 방향으로 나아갈 수 있도록 하는 중요한 철학적, 기술적 기반이 될 수 있음
- 보안성 (Security)
- 암호학 기술을 기반으로 설계
- 기존의 사용자 이름/비닐번호 대신 개인 키를 사용하여 탈중앙화 어플리케이션 (DApp)에 접근해서 자신의 데이터를 직접 통제함
- 중앙 기관에 신원 정보를 위탁하고 검증받을 필요가 없어짐
- 민감한 데이터를 다루는 AI 시스템에서 데이터 유출 위험을 줄일 수 있음
- 회복탄력성 (Resilience)
- Web3의 인프라는 전 세계에 분산된 노드(독립적인 참여자와 개인이 소유하고 운영)로 구성되어 있음 (AWS cloud services are somewhat like this, but it’s still centralized)
- 검열 저항성 (Censorship Resistance)
- 특정 단체가 임의로 사이트 접근을 차단하거나 콘텐츠를 삭제하기 어려움
- 개방성 및 무허가성 (Openness & Permissionless Participation)
- Web3는 참여하기 위해 특정 중앙 기관의 허가가 필요 없는 개방형 프로토콜을 지향함
- 프라이버시 보호 (Privacy Protection)
- 중앙 집중식 서버가 없으므로 모든 데이터를 통제하고 감시할 수 있는 단일 권력 주체가 존재하지 않음
Decentralized AI (DeAI) - 탈중앙화 AI
[!탈중앙화 AI] 중앙 권위체 없이 작동하는 AI 시스템으로
- 컴퓨팅 파워와 데이터를 여러 장치에 분산시켜 프라이버시, 보안성, 투명성을 확보하는 것을 목표로 함
- 중앙 집중형 AI가 데이터 프라이버시 침해, 단일 출처 학습 데이터로 인한 모델 편향, 소수 기업에 의한 기술 통제 등의 위험을 안고 있다는 인식이 확산되면서 DeAI의 필요성은 더욱 강조되고 있음
- 장점
- 신뢰와 투명성 향상
- 인공지능의 데이터와 로직을 투명하게 기록하고 감시할 수 있음
- 데이터 주권 및 프라이버시 강화
- DeAI 환경에서는 데이터가 사용자의 로컬 장치에 머무르면서 AI 모델 학습이 이루어지는 연합 학습(Federated Learning)과 같은 기술이 활용될 수 있음
- 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않고 학습된 모델의 일부(예: 가중치 업데이트)만이 공유되므로 사용자 데이터 프라이버시를 효과적으로 보호할 수 있음
- 독점 방지 및 혁신 촉진
- 현재 AI 기술은 소수의 거대 기술 기업들에 의해 주도되고 있으며, 이는 기술 독점과 혁신 저해로 이어질 수 있다는 우려가 있음
- DeAI는 이러한 독점에 대한 개방적이고 허가 없는 상태계를 제시
- 보안성 및 강건성 증대
- 중앙 서버에 의존하는 AI 시스템은 해당 서버가 공격받거나 장애가 발생할 경우 전체 서비스가 중단될 위험이 있음
- 신뢰와 투명성 향상
AI와 Web3의 공생 관계
- AI와 Web3의 결합은 단순한 기술적 융합을 넘어 강력한 시너지를 창출해 서로의 잠재력을 극대화할 수 있는 공생관계를 형성함
- Web3는 AI에게 신뢰할 수 있는 분산형 인프라를 제공하고, AI는 Web3 플랫폼에 지능을 부여하여 더욱 강력하고 사용자 친화적인 서비스로 발전시킴
- 장점
- 더 스마트한 자동화
- AI 기반 스마트 컨트랙트(Smart contract)는 과거 트랜잭션으로부터 학습하여 스스로 최적화되고, 비효율성을 줄이며 실행 속도를 향상시킬 수 있음
- 향상된 보안 및 사기 탐지
- AI 알고리즘은 블록체인 트랜잭션을 분석하여 의심스러운 활동을 탐지하고, 사기, 해킹, 변칙적 행위를 예방할 수 있음
- 고급 데이터 처리 및 인사이트 도출
- AI는 방대한 양의 온체인 및 오프체인 데이터를 분석하여 기업이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원함
- 개인화된 사용자 경험
- AI는 DApp의 추천 기능을 맞춤화하고, 챗봇 성능을 개선하며, 예측 분석을 통해 사용자 경험을 향상시킴
- 더 스마트한 자동화