AI+Web3: 인공지능과 블록체인의 융합을 향한 탐색
글: zf857.eth
최근 NVIDIA가 1분기 실적 보고서를 발표했다. 매출은 71.9억 달러로 시장 예상치 65.2억 달러를 상회했으며, 영업이익률은 64.6%, 조정 주당순이익(EPS)은 1.09달러로 시장 전망치 0.92달러를 웃돌았다. NVIDIA의 실적이 예상을 뛰어넘으면서 미국 증시 반도체주들이 일제히 상승했고, 장 후 거래에서 NVIDIA 주가는 최대 29.35% 급등하며 최고 395달러까지 치솟아 사상 최고치를 기록했다. 시가총액은 ‘조(兆) 달러’에 바짝 다가섰으며, AI 칩 수요가 예상을 크게 초과하면서 하루 만에 시가총액이 1840억 달러 증가하는 등 비트코인 시가총액 3개 분량을 한 번에 증발시켰다.
NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 실적 발표를 통해 AI 응용의 광범위한 전망에 대해 언급하며 컴퓨터 산업이 가속 컴퓨팅과 생성형 AI라는 두 가지 변화를 동시에 겪고 있다고 말했다. 기업들은 생성형 AI를 다양한 제품·서비스 및 업무 프로세스에 적용하기 위해 경쟁하고 있으며, 전 세계적으로 트릴리언 달러 규모의 기존 데이터센터들이 범용 컴퓨팅에서 가속 컴퓨팅으로 전환되고 있다.
현재 거의 모든 주요 달러 펀드와 기관들이 AIGC 분야에 집중하고 있으며, 적극적인 포트폴리오 구축을 통해 신속하게 선별 체계를 마련하고 있다. 이는 시대의 열차를 놓칠까 우려해서다. 관련 자료에 따르면 2023년 1분기 전 세계 AIGC 산업의 총 투자금액은 38.11억 위안(약 5.3억 달러)에 달했으며, 투자 건수는 총 17건이었다. 하나의 바람이 불어오면 다른 바람은 잦아들게 마련이다. 사람들은 점차 Web3에 대해 다양한 의문을 제기하고 있다. “자본이 모두 AI 쪽으로 몰렸고, Web3는 규제 강화와 스토리텔링 부재로 동력을 잃었다”, “AI가 Web3보다 더 현실적이고 유니콘 기업이 나올 가능성도 높다”는 평가가 나오고 있다.
인류 역사의 시작부터 지금까지 집단적인 이야기(storytelling)는 우리의 문화를 정의하고 세상에 대한 이해를 풍부하게 해왔다. 스토리텔링의 중요성은 말할 필요 없이 명백하다. 오늘날 인공지능(AI)에 대한 스토리텔링이 점점 더 깊숙이 자리잡고 있으며, Web3 분야에도 스며들고 있다. 일부 업계 관계자들은 "AI가 없는 Web3는 영혼이 없다"고 주장하기도 하고, 이미 절반 이상의 Web3 기업들이 AI 분야로 방향을 틀고 있다. 그렇다면 AI와 Web3는 어떻게 융합될 것인가? 최근 각광받고 있는 제로노울리지 프루프(Zero-Knowledge Proof, ZKP)와 머신러닝(Machine Learning, ML)의 새로운 결합체인 ZKML이 대두되며, AI와 Web3를 어떻게 협력시키고 신뢰 가능하며 탈중앙화된 미래를 구축할 수 있을지 관심이 모아지고 있다.
1. AI는 Web3를 필요로 하며, 그 반대도 마찬가지
코인데스크(CoinDesk)의 수석 콘텐츠 책임자 마이클 케이시(Michael Casey)는 “암호화폐와 인공지능을 무관한 기술로 간주하는 것은 오류이다. 두 기술은 서로 보완하며, 각자가 상대방을 개선한다”고 말했다.
Web3, 암호화폐, 블록체인 기술은 인터넷이 시작된 이래 존재해 온 사회적 과제, 즉 탈중앙화 환경에서 가치 있는 정보를 어떻게 안전하게 유지할 것인지에 대한 문제를 해결한다. 이들은 분산 원장과 인센티브 메커니즘을 새롭게 도입함으로써 인간이 정보에 얼마나 신뢰할 수 있는지를 다룬다. 이러한 시스템은 서로 신뢰하지 않는 낯선 사람들이 모인 커뮤니티가 공동으로 개방된 데이터 기록을 유지하게 하며, 중개자를 거치지 않고도 가치 있거나 민감한 정보를 배포하고 공유할 수 있도록 돕는다.
현재 우리는 완전한 인공지능 시대로 빠르게 진입하고 있으며, 이 시대가 가져오는 도전은 매우 막중하다. 대규모 언어 모델(LLMs)의 입력 데이터 저작권 보호부터 출력 결과에 나타나는 잘못된 편향(bias)을 피하는 문제, 그리고 실제 콘텐츠와 AI가 생성한 허위 정보를 정확히 구분할 수 없는 상황에서 발생하는 ‘거짓말꾼의 이득(Liar’s Dividend)’에 이르기까지 다양한 문제가 있다. 인류가 AI의 부정적 영향으로부터 보호받기 위해서는 간단한 해결책이 존재하지 않는다. 어떤 해결책도 20세기식 낡은 규제 및 기술 체계에 의존해서는 안 된다. 우리는 정보의 생산, 검증, 공유 방식에 관한 새로운 시대의 도전에 대응하기 위해 시급히 탈중앙화된 거버넌스 시스템을 필요로 한다.
현행 Web3가 필요한 해결책을 제공할 수 있을지는 미지수지만, 블록체인 기술은 분명 이러한 문제들을 해결하는 데 일정 부분 역할을 할 수 있다. 변경 불가능한 원장(immutable ledger)은 이미지 및 기타 콘텐츠의 출처를 추적해 딥페이크(deepfake)를 방지할 수 있다. 또한 머신러닝 기반 AI 제품의 데이터셋 무결성을 검증하는 데도 활용할 수 있다. 암호화폐는 국경 없는 디지털 지불 수단을 제공하여 Bittensor 같은 프로젝트들이 글로벌 AI 훈련에 기여한 사람들에게 보상을 지급할 수 있게 한다. 이러한 프로젝트들은 토큰화된 블록체인 기반 커뮤니티를 구축해 인간 중심의 AI 모델 개발을 장려하려 노력하고 있다. 반면, 사기업이 소유한 AI 시스템은 일반적으로 사용자 권익보다 주주 이익을 우선시한다.
이러한 아이디어들이 실제로 구현되어 확장되기까지는 아직 넘어야 할 산이 많다. 우리는 제로노울리지 프루프(ZK), 동형암호(homomorphic encryption), 안전한 계산(safe computation), 디지털 신원(DID), 탈중앙화 인증서(DID), 사물인터넷(IoT) 등의 다양한 기술들을 통합해야 한다. 또한 개인정보 보호, 악의적 행동에 대한 처벌, 인간 중심의 혁신적인 지능 촉진, 다자간 입법 및 규제 등 여러 도전 과제들을 해결해야 한다.
2. ZKML, AI와 블록체인을 연결하는 다리
최근 제로노울리지 프루프(ZK)와 머신러닝(ML)의 새로운 융합 형태인 ZKML이 널리 논의되고 있다. 현재 머신러닝(ML)의 배포는 점점 더 복잡해지고 있다. 많은 기업들이 아마존, 구글, 마이크로소프트 등의 서비스 제공업체에 의존해 복잡한 머신러닝 모델을 운영하고 있다. 그러나 이러한 서비스는 점점 더 감사하거나 이해하기 어려워지고 있다. AI 서비스 이용자로서 우리는 어떻게 해당 모델이 제공하는 예측의 정당성을 신뢰할 수 있을까?
ZKML은 AI와 블록체인 사이의 다리 역할을 하며, AI 모델과 입력 데이터의 개인정보 보호 문제를 해결하면서 동시에 추론 과정의 검증 가능성을 보장한다. 이를 통해 공개된 모델을 사용해 개인 데이터를 검증하거나, 혹은 공개된 데이터를 사용해 개인 모델을 검증할 수 있는 솔루션을 제공한다. 머신러닝 기능이 추가됨으로써 스마트 계약은 더욱 자율적이고 동적으로 작동할 수 있게 되며, 정적 규칙이 아닌 실시간 체인 상 데이터에 따라 처리를 수행할 수 있다. 이는 스마트 계약의 유연성을 높여 예상하지 못했던 다양한 시나리오에도 대응할 수 있게 한다.
현재 머신러닝 알고리즘이 블록체인에서 널리 채택되는 데 걸림돌이 되는 요소 중 하나는 높은 계산 비용이다. 수백만 단위의 부동소수점 연산은 이더리움 가상머신(EVM)에서 직접 실행할 수 없기 때문에 체인 상에서 모델을 실행하는 것이 어렵다. 또한 머신러닝 모델 자체에 대한 신뢰 문제도 존재한다. 모델의 파라미터와 학습 데이터셋은 대부분 비공개이며, 알고리즘과 실행 과정이 투명하지 않은 '블랙박스'처럼 작용하기 때문에 모델 소유자와 사용자 사이에 신뢰 문제가 발생할 수 있다. 그러나 ZKML 기술을 통해 이러한 문제를 극복할 수 있다. ZKML은 누구나 오프체인에서 모델을 실행하고 특정 결과가 실제로 도출되었음을 증명하는 간결하고 검증 가능한 증명(succinct proof)을 생성할 수 있게 한다. 이 증명은 체인 상에 게시되어 스마트 계약이 검증할 수 있다. 즉, 사용자는 모델의 세부 파라미터나 실행 내용을 알지 못해도 결과의 정당성을 검증할 수 있으므로 신뢰 문제를 해결할 수 있다.
위의 다이어그램을 통해 ZKML 기술이 계산의 완전성, 휴리스틱 최적화, 개인정보 보호 등의 특징을 동시에 갖추고 있음을 확인할 수 있다. 이 기술은 Web3 분야에서 광범위한 응용 가능성을 지니고 있으며, 빠르게 발전하고 있다. 점점 더 많은 팀과 개인들이 이 분야에 참여하며 다양한 잠재력을 지닌 ZKML 프로젝트들의 개발을 추진하고 있다.
3. ZKML 프로젝트 분석
다음은 잠재력 있는 ZKML 프로젝트들이다.
1. Worldcoin
Worldcoin은 ZKML을 활용해 개인정보를 보호하는 인격 증명(Proof of Personhood) 프로토콜을 구축하려 하고 있다. World ID 사용자는 모바일 기기의 암호화 저장소에 자신의 생체정보(예: 홍채)를 스스로 보관할 수 있고, IrisCode 생성을 위한 ML 모델을 다운로드한 후 로컬에서 제로노울리지 증명을 생성한다. 이후 스마트 계약은 해당 IrisCode가 성공적으로 생성되었음을 검증할 수 있다.
이를 통해 회원 인증이나 투표와 같은 유용한 작업을 수행할 수 있다. 현재는 보안 enclave가 탑재된 신뢰 실행 환경(trusted execution environment)을 사용해 카메라 서명된 홍채 스캔을 검증하고 있지만, 궁극적으로는 ZKP를 사용해 신경망이 암호학적 수준의 보안 하에서 정확하게 추론을 수행했음을 증명하고, ML 모델의 출력값이 사용자의 개인정보를 노출하지 않도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
2. Modulus Labs
Modulus Labs는 ZKML 분야에서 가장 다양한 활동을 펼치는 프로젝트 중 하나로, 관련 연구뿐 아니라 체인 상 AI 애플리케이션의 사례를 적극적으로 구축하고 있다. RockyBot(체인 상 거래 로봇)과 Leela vs. the World(모든 사용자가 검증된 Leela 체스 엔진 인스턴스와 대결하는 체스 게임)를 통해 zkML의 실제 활용 사례를 보여주고 있다. 또한 연구 분야에도 진출해 The Cost of Intelligence(지능의 비용)라는 논문을 발표하며 다양한 크기의 모델에 대한 여러 검증 시스템의 속도와 효율을 벤치마킹하기도 했다.
3. Giza
Giza는 AI 모델을 완전히 신뢰 없이(totally trustless) 체인 상에 배포할 수 있는 프로토콜이다. 사용하는 기술 스택에는 머신러닝 모델을 위한 ONNX 형식, 이를 Cairo 프로그램 형식으로 변환하는 Giza Transpiler, 모델을 검증 가능하고 결정론적인 방식으로 실행하는 ONNX Cairo Runtime, 그리고 체인 상 모델 배포 및 실행을 위한 Giza Model 스마트 계약이 포함된다. Giza는 전반적으로 머신러닝 모델을 증명으로 변환하는 체인 상 컴파일러로서, 체인 상 AI 발전을 위한 또 다른 대안을 제공한다.
4. Zkaptcha
Zkaptcha는 Web3 내 봇(bot) 문제에 집중하며, 스마트 계약을 봇 공격으로부터 보호하는 captcha(캡차) 서비스를 제공한다. 제로노울리지 프루프를 사용해 시빌 공격(Sybil attack)에 강한 스마트 계약을 만든다. 현재 이 프로젝트는 사용자가 캡차를 완료함으로써 인간의 작업 증명(Proof of Human Work)을 생성하게 하고, 캡차는 체인 상 검증자가 검증하며, 스마트 계약은 몇 줄의 코드로 접근할 수 있다. 향후 Zkaptcha는 zkML을 도입해 기존의 Web2 캡차 서비스와 유사한 기능을 제공할 예정이며, 마우스 움직임 등을 분석해 사용자가 진짜 인간인지 판단할 수도 있다.
현재까지의 상황을 보면 zkML 분야는 여전히 초기 단계에 머물러 있다. 하지만 우리는 zkML이 암호화폐(crypto) 분야에 더 밝은 전망과 발전을 가져올 수 있을 것이라고 믿을 이유가 있다. 또한 이 분야에서 더욱 다양한 제품들이 등장하기를 기대한다. zk 기술과 암호화폐는 ML의 실행을 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 환경을 제공하며, 앞으로 단지 제품 혁신뿐만 아니라 암호화폐 비즈니스 모델의 혁신도 촉발할 가능성이 있다. 무질서하고 무정부 상태에 가까운 Web3 세계에서는 탈중앙화, 암호화 기술, 신뢰가 가장 기본이 되는 인프라이기 때문이다.
맺음말
점점 더 복잡하고 불확실한 디지털 세계에서 신뢰를 구축하는 것은 인공지능과 Web3가 직면한 핵심 과제였다. 그러나 AI와 Web3를 융합하는 것은 신뢰 가능하고 안전한 탈중앙화된 미래를 만들기 위한 큰 희망을 제공한다. 개발자, 기술 전문가, 정책 입안자, 그리고 사회 전체가 함께 AI와 Web3의 미래를 만들어 나가는 것이 중요하다. 그렇게 한다면 우리가 상상할 수 없는 수준의 지능형 인터넷 시대를 창조할 수 있을지도 모른다.
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