AI와 블록체인이 만났을 때, 서로 어떻게 시너지를 창출하는가?

2023.07.19

AI와 블록체인이 만났을 때, 서로 어떻게 시너지를 창출하는가?

블록체인의 허가 없이 참여 가능하고 신뢰가 필요 없는 특성은 AI와 암호화폐가 교차하는 지점에서도 중요한 역할을 한다.

2023.07.19 - 07:49:10

AI区块链

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

블록체인의 허가 없이 참여 가능하고 신뢰가 필요 없는 특성은 AI와 암호화폐가 교차하는 지점에서도 중요한 역할을 한다.

정리&편역: TechFlow

AI와 블록체인이 만나면 서로에게 어떤 이점을 줄 수 있을까?

이 주제에 대해 이미 많은 논의가 있었지만, AI와 블록체인 모두 실무 경험을 가진 업계 종사자들은 어떤 독특한 관점과 통찰을 제시할까?

NEAR 공동 창립자 일랴(Illia)는 최근 Unchain의 팟캐스트에서 이 주제를 심도 있게 다루며, AI의 정의부터 블록체인과의 접점, DAO 및 규제와의 관계 등 깊이 생각해볼 만한 여러 방향성을 논의했다.

대화 내용이 상당히 긴 점을 감안해, TechFlow는 해당 팟캐스트를 청취하여 번역하고 요약 정리함으로써 독자들이 시간을 절약하면서도 업계 전문가들의 통찰을 빠르게 파악할 수 있도록 했다.

주제: When AI and Blockchain Meet, How Can Each Technology Benefit?

프로그램: Unchained Podcast

날짜: 2023/07/12

팟캐스트 링크: 링크

진행자: Laura Shin, Unchained Podcast

패널: Illia Polosukhin, NEAR 공동 창립자; Jason Warner, Poolside 창립자

일랴와 제이슨, AI와 크립토와의 인연

일랴 폴로스킨(Illia Polosukhin)은 NEAR의 공동 창립자다. 그는 구글에서 6년간 머신러닝과 이미지 생성을 연구했다. 2017년에는 GitHub Co-pilot과 유사한 스타트업 프로젝트인 NEAR AI를 시작했으며, 당시 자금 부족으로 전 세계 학생들을 활용해 언어-코드 데이터셋을 구축하는 크라우드소싱 방식을 시도했다.
학생들에게 지급해야 할 비용 문제를 해결하기 위해 글로벌 결제 수단으로서 블록체인을 탐색하게 되었고, 2018년에 실제로 사용하기 쉬우면서도 필요한 규모를 지원할 수 있는 솔루션이 없다는 것을 깨닫고 NEAR 프로토콜을 개발하게 되었다. 그는 이후에도 꾸준히 AI 분야를 주목하며 일부 AI 프로젝트에 자문으로 참여했다.
제이슨 워너(Jason Warner)는 Poolside의 창립자로, 플랫폼 구축을 통해 비즈니스를 확장하는 데 집중해왔다. 그는 과거 Heroku와 Canonical(Ubuntu Linux 회사)에서 근무했으며, GitHub의 최고 기술 책임자(CTO)를 역임했다.
GitHub 재직 당시 그의 소규모 팀은 매우 인기 있는 AI 프로그래밍 도구인 GitHub Co-pilot을 개발했다. 현재 그는 '소프트웨어 시장을 위한 OpenAI'라고 설명하는 Poolside를 운영 중이며, 2019년 또는 2020년경 일랴와 처음 만나 이후 블록체인과 AI의 융합 가능성에 대해 지속적으로 논의해 왔다.

AI의 정의와 발전

일랴 폴로스킨은 AI가 현실적으로 구현되고 있다고 말한다. 신용 점수에서부터 브라우저 검색어 추천, 화면 스크롤 시 나타나는 앱 추천까지, 우리가 지금 하는 거의 모든 행동이 머신러닝을 사용하고 있다. 따라서 AI란 컴퓨터를 인간 혹은 초인간적 능력에 더 가깝게 만드는 기술이라고 정의할 수 있다.
AI의 발전 단계: 일랴는 AI 역시 암호화폐처럼 여러 사이클을 거치며 발전해왔다고 설명한다. 현재는 특히 OpenAI의 GPT-3, GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 돌파구에 의해 주도되고 있다.
AI와 암호화폐의 교차점: 일랴와 제이슨 모두 AI와 암호화폐의 융합 가능성을 매우 긍정적으로 바라본다. 예를 들어 블록체인은 데이터, 컴퓨팅 리소스, 모델 아키텍처 등을 제공하는 데 있어 투명성과 인센티브 메커니즘을 갖춘 우수한 시장 인프라가 될 수 있다. 또한 블록체인의 허가 없음(Permissionless)과 신뢰 불필요(Trustless) 특성이 AI의 데이터 출처, 입력 및 출력 정보의 검증에 중요한 역할을 할 수 있다.
AI의 자원 관리: 제이슨은 현재 AI 분야에서 GPU 접근 권한 확보가 큰 문제라고 지적한다. GPU는 AI 분야에서 가장 귀중한 자산이기 때문이다.

AI와 크립토의 교차점

일랴는 블록체인이 머신러닝에 필요한 자원(데이터, 컴퓨팅, 모델 아키텍처 등)의 유동성을 높이는 뛰어난 시장 인프라가 될 수 있다고 말한다. 예를 들어 GPU 클러스터를 이용하려면 클라우드 서비스 제공업체에 최소 천만 달러 이상을 약속하고 담당자와 협상해야 하며, 이는 효율적이지 못한 시장 구조다. 반면 블록체인은 크라우드소싱 등의 방식으로 이러한 자원을 훨씬 쉽게 조달할 수 있도록 도울 수 있다.
제이슨은 블록체인의 두 가지 핵심 원칙 — 허가 없음과 신뢰 불필요 — 에 주목하며, 이 두 요소가 AI 분야에서 흥미로운 역할을 할 수 있다고 본다. 예컨대 데이터의 출처, 정보의 수집 및 출력 과정에서 허가 없고 신뢰할 수 없는 환경이 필수적이라는 것이다.
일랴는 AI(특히 언어 모델)가 암호화폐 및 블록체인 애플리케이션 접근 난이도를 낮추는 데 기여할 수 있다고 설명한다. 복잡한 시스템과 보다 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 도와줄 수 있다는 의미다.
제이슨은 거래 로봇을 언급하며, 사람들은 항상 그 뒤에 머신러닝이 작동한다고 생각하지만, 이제는 대규모 언어 모델이 이를 변화시킬 것이라고 말한다. 예를 들어 GPT-4 챗봇을 이용해 거래 알고리즘을 작성한 후 이를 거래 뷰(Transaction View) 등의 플랫폼에 적용할 수 있다는 것이다.
일랴와 제이슨은 AI가 스마트 계약 작성 등 프로그래밍 업무에 어떻게 기여할 수 있는지 논의했다. AI는 JavaScript나 Solidity 스마트 계약을 포함한 다양한 코드 생성뿐 아니라 기능 구현, 코드 검토, 감사(Audit)에서도 도움을 줄 수 있다. AI는 방대한 코드베이스와 문서를 학습했기 때문에 잠재적인 문제를 포착하는 데 유리하다.

AI, 크립토와 오정보(Misinformation)

일랴는 오정보는 본질적으로 AI의 문제가 아니라 인간의 문제라고 주장한다. AI는 단지 대량의 정보를 효율적으로 생성하거나 사실과는 다르지만 진실처럼 보이는 콘텐츠를 만들 수 있는 도구일 뿐이다. 한편, 사람에 의한 오정보 역시 널리 존재하며, Web3 기술이 이러한 오정보를 식별하고 검증하는 데 기여할 수 있다고 본다.
Web3는 콘텐츠를 검증하고 제작자 또는 인증자와 연결하거나, 콘텐츠 출처에 대한 평판 시스템을 구축하는 데 필요한 도구를 제공할 수 있다.
일랴는 예시로, 팟캐스트 전체가 AI에 의해 생성된 경우 청취자가 그것을 어떻게 확인할 수 있겠느냐고 묻는다. Web3는 이를 해결할 수 있는데, 녹음 후 모든 참가자가 팟캐스트 파일의 해시 값을 서명함으로써 실제 참여 사실을 증명할 수 있기 때문이다.
제이슨 워너는 블록체인이 신원 확인 등 다양한 분야에서 매우 유용할 수 있다고 덧붙이며, 과도한 추측보다는 기술의 근본적인 문제와 해결책에 집중해야 한다고 강조한다.
일랴와 제이슨은 AI와 블록체인의 융합이 DeFi 공격 방지, 스마트 계약 감사 등 새로운 가능성을 열어줄 것이라고 동의한다.

AI와 규제, 보안, DAO 간의 연계

일랴는 AI와 블록체인의 결합이 DeFi의 보안을 향상시킬 수 있다고 본다. AI는 스마트 계약 감사를 통해 DeFi 공격을 사전에 예방할 수 있으며, 중심화된 거래소만큼 사용하기 쉬우면서도 모든 자산이 체인 상에 존재하는 프로젝트를 상상한다. 이는 준비금뿐만 아니라 모든 부채도 추적 가능하게 해 투명성과 보안성을 크게 높일 수 있다.
일랴는 OpenAI와 Midjourney가 현재 AI 분야에서 막대한 권력을 가지고 있다고 지적한다. 이들 조직은 방대한 데이터와 AI 모델을 장악하고 있어, 누구나 접근 가능한 공정한 생태계보다는 자신들의 결정에 따라 데이터와 모델을 응용하는 방식으로 운영됨으로써 권력 불균형을 초래할 수 있다고 경고한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 일랴는 더 많은 투명성과 공개성이 필요하다고 강조한다. 일반 대중이 모델이 어떻게 작동하는지, 또 어떻게 활용되는지를 이해할 수 있어야 한다는 것이다.
일랴는 AI가 DAO 내에서 조정자(Coordinator) 역할을 할 수 있다고 본다. AI와 DAO를 결합하면 폐쇄형 AI에 대한 두려움을 완화할 수 있으며, 커뮤니티가 AI에 대한 통제권을 느낄 수 있게 된다. 이는 AI가 인간에게 잠재적으로 미칠 수 있는 부정적 영향을 방지하는 데 기여할 수 있다. 그는 향후 1년 안에 AI가 DAO를 조정하는 첫 번째 성과와, 현실 세계의 활동을 조정하는 시스템이 등장하기를 기대하며, 이 시스템은 DAO 구성원들이 감독하여 AI가 위임된 범위 내에서 작동하도록 해야 한다고 말한다.
제이슨은 DAO와 AI의 결합이 피싱 공격 방지 등 사회적 문제 해결에 기여할 수 있다고 본다. 또한 이러한 기술을 더 잘 이해함으로써 부정적 현상을 효과적으로 대응할 수 있어야 한다고 강조한다.
제이슨은 규제 환경이 AI와 블록체인에 미치는 영향도 중요하게 언급한다. 기존의 많은 규제는 표면적이며 기술의 잠재력과 영향을 제대로 이해하지 못하고 있다고 지적한다. 그는 블록체인과 AI 기술을 활용한 자기 규제(Self-regulation)를 제안한다. 예를 들어 데이터셋과 모델 가중치를 블록체인에 등록하거나, AI를 활용해 스마트 계약 소스코드를 설명하는 등의 방식이다. 그는 규제 당국이 이러한 기술을 적극 활용해야 한다고 주장하며, 이 기술들이 본래 소비자와 시장, 국민을 보호하기 위해 고안된 것이기 때문이라고 강조한다.
제이슨은 또한 AI 관련 기술의 규제 방향에 대한 공개적인 논의와 대화의 중요성에 주목한다. 이러한 대화는 혁신과 진보를 저해하지 않으면서도 기술의 안전한 사용을 보장하기 위한 규칙과 법규를 어떻게 마련하고 시행할지를 결정하는 데 목적이 있다.