DWF 2024 암호화폐 전망: DAI의 가능성과 과제, Web3로 이끄는 AI 미래
글: DWF Labs Research
번역: Sharon, Luccy, BlockBeats
서문:
지난 1년 동안 ChatGPT 3.5의 출시는 인공지능(AI)에 대한 우려와 뜨거운 논의를 불러일으켰으며, 비탈릭(Vitalik)은 자신의 글에서 많은 이들이 독점적인 AI 버전의 등장을 걱정하며 그 발전을 지연시키기를 바란다고 지적했다. DWF Labs Research는 ChatGPT 3.5의 돌파구가 웹3 시대의 AI에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고, AI가 직면한 도전 과제와 DAI(탈중앙화 AI)의 가능성을 조명한다.
원문 번역은 아래와 같다:
연말을 맞아 올해 가장 뜨거웠던 주제 중 하나인 인공지능(AI)에 대해 살펴보려 한다. 지난 1년간 AI는 OpenAI가 출시한 ChatGPT 3.5로 인해 핵심 화두가 되었다. 이 발표는 AI의 거대한 경제적 잠재력을 보여주었으며, 전 세계적으로 그 미래와 영향, 관련 리스크에 대한 논의를 촉발했다.
낙관론이 커지는 동시에 회의주의도 함께 나타났고, 잠재적 결과들이 규제 당국의 관심을 끌기 시작했다. AI의 급속한 부상과 모호한 규제 틀은 암호화폐 분야 초기 단계를 연상케 한다. 두 산업은 비교되며, 웹3의 탈중앙화 특성이 AI의 잠재적 중심화 세력과 상호보완적임을 강조한다.
이내 거의 모든 Q1 웹3 벤처 자본 회의들은 AI의 변혁 가능성에 초점을 맞추게 되었다(가끔 나는 웹3 행사에 참석한 것인지 AI 행사에 참석한 것인지 혼란스러울 때도 있다). 올해 우리는 일부 벤처 캐피털 회사들이 AI 분야로 방향을 전환하거나 이를 투자 포트폴리오에 포함하는 모습도 목격했다.
열기가 가라앉으면서, DWF Ventures는 이제 AI 분야를 공정한 시각으로 재평가하고자 한다. 본문은 AI의 진화 과정과 현재의 인기를 어떻게 달성했는지를 간략히 개요한다. 그러나 논의 방식은 조금 다르다. 기존처럼 AI가 웹3에 어떤 영향을 미칠지를 다루는 대신, 반대로 웹3가 AI에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 탐색하는 데 집중한다. 이 탐구 과정에서 탈중앙화와 웹3가 AI가 직면한 현 문제들을 해결하는 촉매제로서 어떻게 작용할 수 있는지 깊이 파고든다.
AI 개요 및 ChatGPT 3.5의 돌파구
이미지 출처: Khan, Pasha, & Masud, 2021
최근 AI에 대한 과장된 열풍과는 반대로, 그 역사는 1930년대로 거슬러 올라간다. 튜링(Turing)이 1950년대 수행한 작업, 예를 들어 튜링 테스트는 AI의 기반을 마련했다. 초기에는 AI에 대한 낙관론이 있었지만 계산 능력의 한계와 실시간 요구를 충족하지 못하면서 1970년대 'AI 겨울'이 찾아왔다. 1980년대에는 전문가 시스템이 지식 데이터베이스를 활용해 인간의 전문 지식을 모방함으로써 AI에 활력을 불어넣었다. 이 시기는 연결주의(connectionism)의 부활과 순환 신경망(RNN)의 등장도 목격했다.
그러나 전문가 시스템은 지식 획득과 실시간 분석 면에서 어려움을 겪었으며, 1990년대에는 쇠퇴세를 맞이하게 되었다. 개인용 컴퓨터의 성능 향상도 그 중요성을 점차 감소시켰다. 시간이 흐르면서 AI 분야는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 기술 분야로 빠르게 발전하였다. 이러한 발전은 AI가 단순한 문제 해결을 넘어서 복잡한 응용 분야에서 딥러닝을 수행할 수 있게 만들었다.
이미지 출처: Mukhamediev et al., 2022
진화 과정에서 AI는 각 하위 분야가 융합되는 양상을 보였다. 특히 기계학습과 대규모 언어 모델(LLM) 분야는 전환형 아키텍처(Transformer)에서 큰 진전을 이루었다. Ashish Vaswani 등의 논문 'Attention is All You Need'는 생성형 사전 훈련 변환기(GPT) 모델에 명백한 영감을 제공했다.
그 이후 GPT 모델이 다수 등장하였으며, 양방향 BERT GPT와 OpenAI 팀의 GPT가 대표적이다. ChatGPT 이후에는 Falcon과 LLaMA2 같은 오픈소스 대안들이 등장하여 차세대 GPT 반복에 대한 경쟁을 가속화하였고, 이는 잠재적으로 인공 일반 지능(AGI)에 더 근접하게 만들었다.
GPT에 대한 과장은 AI를 학계 밖으로 끌어내 수십억 명의 관심을 받게 만들었다. 출시 후 두 달 만에 OpenAI는 주당 활성 사용자 1억 명이라는 최단 기록을 달성했다. 맥킨지(McKinsey)의 최근 연구에 따르면, 현재 약 51%의 기술 업계 종사자가 업무 중 AI를 사용하고 있다.
AI 현실: 중심화된 AI 속 사회 인식 유도와 그 한계
비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 자신의 글에서 진행한 최신 설문조사에 따르면, 많은 사람들이 독점적인 AI의 등장을 우려하며 그 발전을 지연시키기를 원하고 있다.
이미지 출처: My techno-optimism
최근 AI에 대한 우려가 증가한 것은 ChatGPT의 급속한 인기와 인간처럼 보이는 답변에서 기인한다. 그러나 대부분의 사람들은 GPT가 인간 상호작용을 모방하지만 인공 일반 지능(AGI)은 아니라는 사실을 인지하지 못하고 있다.
GPT가 출력값을 생성할 때마다 통계적으로 변하며, 일관성과 사실 정확성에 대한 보장이 없다. 또한 GPT는 다른 제약도 있지만, 특히 수학 분야에서 드러나는 논리적 추론 능력 부족이 가장 두드러진 단점이다.
이미지 출처: "GPT 언어 모델의 제한점은 '소수 샘플 학습' 능력이 약한 데 있다"
AI에 관한 다양한 우려와 대규모 AI 모델을 효율적으로 관리하는 데 따른 기존의 어려움을 고려할 때, 웹3와 AI의 통합을 탐색하는 것이 AI가 마주한 도전을 완화하는 잠재적 방법이 될 수 있다. 웹3 내재의 탈중앙화 및 분산 컴퓨팅 원칙을 활용하면 현재 AI 시스템이 직면한 문제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있다.
DAI(탈중앙화 AI)의 길: 개요, 가능성 및 도전
AI 역량이 중심화된 시스템에 집중됨에 따라 데이터 접근성, 모델 관련성, AI 애플리케이션 전체의 지속 가능성에 대한 우려가 제기되고 있다. 중심화된 AI 시스템은 특히 독점 대규모 데이터셋과 관련하여 중대한 장벽에 직면해 있다.
출처: Elon의 트윗
이로 인해 조회 기준 요금제가 도입되었으며, X는 매일 게시물 조회 횟수를 제한하였다. 얼마 지나지 않아 Grok, X GPT의 출시를 통해 사용자는 X의 데이터를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이러한 모델은 경제적 장벽을 만들었으며, AI 이익의 접근성과 포용성에 관한 문제를 야기했다.
또한 출시된 모델이 빠르게 구식화되기 때문에 지속적인 데이터 업데이트 없이는 관련성과 정확성을 유지하는 데 중대한 어려움이 따른다. 현재 ChatGPT 3.5의 훈련 데이터는 2022년 1월까지의 정보를 포함한다. Llama 2 역시 2023년 1월부터 2023년 7월까지의 데이터로 훈련되었다.
이러한 문제들에 대응해 DAI가 등장하였으며, 중심화된 구조의 한계를 해결할 잠재적 대안을 제공한다.
출처: (Janbi 외, 2023)
DAI는 중심화된 모델이 내포한 문제들에 대응하는 대체 경로를 제시한다. Janbi 외가 최근 발표한 메타분석 논문은 DAI의 다섯 가지 주요 영역을 상세히 설명하는 포괄적인 가이드로 작용한다.
출처: (Janbi 외, 2023) + DWF Ventures
DAI의 도전 과제
DAI는 AI 발전에 있어 흥미로운 변화를 가져왔으며 여러 이점을 제공한다. 그러나 이러한 진보와 함께 나타나는 도전 과제를 인식하는 것이 중요하다.
출처: (Eduardo, L., & Hern, C., 1988) + DWF Ventures
결론
종합하면, DAI로 나아가는 여정은 거대한 가능성을 지니고 있다. DAI의 전체 잠재력을 실현하려면 기존 AI 사용자층이 추진하는 핵심적 질을 달성해야 한다. 공급업체와 사용자가 제한적인 오픈소스 대안은 몇 가지 장벽에 직면해 있으며, ChatGPT API는 편의성과 신뢰성을 제공함으로써 대중 시장에 실질적이고 경제적인 선택지를 제공한다.
그러나 독점적 AGI가 초래할 수 있는 잠재적 결과를 고려할 때, 개인은 편의성과 탈중앙화 사이의 선택에서 다시 균형을 잡아야 한다. 더 넓은 차원에서 웹3와 AI 커뮤니티의 혁신가들은 AI 워크플로우를 재정의하고 인프라를 재구상하며 새로운 혁신 패러다임을 수용하고 효율적인 관리를 통해 탈중앙화 원칙에 부합하는 애플리케이션을 개발함으로써 이러한 도전에 대응할 수 있다. 우리가 이 여정을 계속하는 가운데, 협력과 포용, 윤리적 고려가 진정으로 인류에게 이로운 DAI 생태계를 형성하는 데 핵심이 될 것이다.
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