AI 중심의 탈중앙화된 Web3 인프라 프로토콜 KIP Protocol을 이해하다(1)
작자: KIP Protocol
우선, KIP는 AI 앱도 아니며 대규모 언어 모델도 아니고 데이터베이스/지식저장소도 아닙니다.
KIP 프로토콜은 Web3에서 안전하게 거래하고 수익화할 수 있도록 AI 앱 개발자, 모델 제작자 및 데이터 소유자를 위해 구축된 탈중앙화 기반 프로토콜입니다. KIP는 가치 있는 지식과 데이터를 지식 자산으로 보호하고 수익화할 수 있게 하며, AI와 상호작용하면서 소유권을 잃지 않도록 보장합니다.
AI 앱 개발자, 모델 제작자, 데이터 소유자에게 있어 Web3 내에서 탈중앙화된 방식으로 작업하고 수익을 창출하는 것은 필수적일 것입니다.
(이 세 그룹을 우리는 간단히 'AI 가치 창출자'라고 부릅니다)
AI의 탈중앙화는 매우 크고 중요한 과제이며, 현재 여러 개척적인 프로젝트들이 각기 다른 접근 방식으로 이를 해결하려 하고 있습니다.
그리고 KIP는 AI 가치 창출자들이 Web3에 자신의 작품을 배포하고 수익화하려 할 때 직면하게 되는 근본적인 문제 해결에 집중하고 있습니다.
AI 모델은 경제적 가치를 창출하기 위해 앱과 데이터가 필요하다
AI 분야에는 20개 이상의 다양한 카테고리의 기업들이 솔루션을 제공하고 있지만, 지난 1년간 생성형 AI에 대한 대부분의 관심은 AI 모델 자체에 집중되어 왔습니다(변환기부터 생성적 적대 신경망, 확산 모델 등 다양한 카테고리와 방법이 존재함).
사실 이러한 모델들은 이 시대 컴퓨팅의 진정한 돌파구—즉, 뒤에 숨겨진 진짜 지능—를 나타냅니다.
하지만 AI에서 상업적인 생태계를 구축하기 위해서는 모델이 적어도 두 가지 추가적인 핵심 가치 창출자에 의존해야 합니다.
1) AI 앱: 'AI의 얼굴'
모델에 대한 열광 속에서 앱의 중요성을 쉽게 간과할 수 있습니다.
AI 앱은 사용자가 AI 세계로 들어오는 데 결정적인 역할을 합니다. 이러한 앱은 챗봇, 이미지 생성기, 검색 봇, 분석 봇 또는 단순한 프롬프트 형태일 수도 있습니다.
앱은 사용자 경험을 축적하여 사용자를 유치하며, 가장 중요한 것은 사용자로부터 수익을 수집할 수 있다는 점입니다.
많은 사람들이 ChatGPT가 OpenAI의 앱이며, 다양한 OpenAI 모델(GPT 3.5, GPT 4)에 의해 구동된다는 사실을 잊고 있습니다. OpenAI 챗봇의 획기적인 인간 같은 응답은 주로 모델이 아닌 앱 측에서 코드화된 것입니다.(앱 인터페이스를 통해 직접 모델에 연결해 답변을 비교하면 이를 알 수 있음.)
간단히 말해, 앱이 없다면 모델은 금속 상자 안에 들어 있는 코드 덩어리에 불과하며 활용될 수 없습니다.
2) 데이터: 'AI의 근간'
데이터는 다음 두 가지 면에서 매우 중요합니다:
a) 모델 훈련 및 파인튜닝,
b) 검색 증강 생성(RAG)
모든 모델은 데이터를 통해 훈련되고 파인튜닝됩니다. 파인튜닝 없이는 모델이 더 강력하거나 더 똑똑해질 수 없습니다.
그러나 데이터를 사용해 모델을 파인튜닝하거나 훈련시키면 데이터가 본질적으로 "동화"되거나 "흡수"되어 모델 가중치 조정이라는 형태로 표현됩니다.
따라서 데이터를 직접 모델에 훈련시키는 것이 불가능하거나 비현실적이거나 불법적인 경우에는 "검색 증강 생성"(RAG)이라는 혁신적인 기술이 등장합니다.
RAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하는 기능과 AI 모델을 통해 응답을 생성하는 능력을 결합합니다. 이것은 자신이 답을 몰라도 어디서 찾을지를 아는 초지능 비서를 갖는 것과 같습니다.
RAG는 여전히 비교적 새로운 기술이지만, 데이터 민감성과 보호 개념이 강화됨에 따라 RAG 기술이 실제 적용을 통해 큰 상업적 가치를 창출하고, 미래에 대부분의 사람이 AI에 접근하는 주류 프레임워크가 될 가능성이 있다고 굳게 믿고 있습니다.
어느 방법을 사용하든, 지속적인 AI 혁신은 데이터 없이는 불가능합니다.
생동감 있는 AI 생태계는 다양한 산업 분야의 가치 창출자가 통합되어야 합니다.
훈련 및 파인튜닝에 능숙한 개인이나 회사가 고객 중심 앱 설계 및 마케팅에는 서툴 수 있습니다.
마찬가지로 귀중한 데이터셋과 지식 저장소를 가진 연구자들과 전문가들도 AI 모델 훈련이나 앱 설계 기술을 갖추지 못했을 수 있습니다.
하지만 생동감 있고 다원적인 생태계에서는 그들이 홀로 고군분투할 필요가 없습니다. 서로 다른 산업 분야의 기업과 개인이 협력하여 사용자에게 실용적인 사례와 경제적 가치를 창출할 수 있습니다.
앱 디자이너는 제품 계획에 가장 적합한 AI 모델을 선택하고 사용자에게 가장 도움이 될 외부 지식 저장소를 미리 선정할 수 있습니다.
그러나 만약 이 세 가지 서로 다른 산업 분야의 인재들이 모두 폐쇄적인 생태계로 서서히 흡수된다면 어떻게 될까요?
바로 지금 실제로 일어나고 있는 일이기도 합니다. 이 문제에 대해서는 앞으로의 글에서 자세히 논의할 예정이지만, 지금은 인터넷에서 "openai 저작권 보호"를 검색해보고, 데이터 소유권이 AI 미래에 어떤 영향을 미칠지 생각해보세요.
왜 KIP는 AI의 탈중앙화를 추진하려 하는가?
AI 분야의 독점은 독특한 위험성을 지니며, AI의 탈중앙화는 좁은 기업의 이익에 우리의 공동 이익이 복종하는 것을 막기 위한 시급하고 필수적인 반응입니다.
저희는 AI 가속주의(e/acc)를 100% 지지하며, 대형 기술 기업들이 AI 혁신을 촉진하는 데 기여한 바를 결코 부정하지 않습니다.
하지만 대부분의 기업들은 주주 이익을 극대화하기 위해 수단을 가리지 않는 행동을 할 뿐입니다. 이것이 바로 자본주의의 본성이며, 그 본성을 바꾸기를 기대하거나 동기부여를 무시하는 것은 현실을 부정하는 것입니다.
AI 분야에서 다수의 다양한 참여자들이 시장에 진입하여 경쟁할 수 있는 상호 견제 균형 상태를 만들어야 하며, 혁신이 번성할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. AI의 미래는 어떤 거대 기업의 기업 이익에도 종속되어서는 안 됩니다.
저희는 AI의 탈중앙화가 이러한 이상적인 상태를 달성할 수 있는 유일한 길이라고 생각합니다.
KIP는 어떻게 AI의 탈중앙화를 촉진하는가?
KIP는 AI 모델 제작자, 앱 개발자, 데이터 소유자가 탈중앙화를 시도할 때 직면하게 될 세 가지 근본적인 문제를 해결합니다.
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온체인/오프체인 연결
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수익화 및 현금화
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소유권 및 보안 문제
1) '온체인/오프체인 연결' 문제
오픈소스 모델 저장소 기업 Hugging Face에는 40만 개 이상의 모델이 있으며, 이는 AI 산업이 얼마나 생동감 있는지를 보여주지만, 동시에 아직 걸음마 단계라는 것도 의미합니다.
현재 블록체인 기술은 대부분의 일반 사용자가 받아들일 수 있는 비용이나 속도로 모델의 핵심 추론 기능(즉, 완전히 탈중앙화된 모델)을 제공할 수 없습니다(비록 엣지 컴퓨팅의 발전이 이를 곧 달성하게 해줄 수는 있음).
따라서 모든 모델이 아니라 대부분의 모델은 오프체인에 있으며, 오프체인 모델에서 더 많은 혁신과 보완이 이루어질 것으로 기대할 수 있습니다.
Web3에서 이러한 모든 아이디어와 혁신을 해방하기 위해 KIP는 온체인에서 쉽게 추론을 수행할 수 있게 합니다.
KIP는 머신러닝 추론과 관련된 무거운 계산 작업을 블록체인 외부에서 처리하면서도 탈중앙화 시스템의 무결성과 원칙을 유지할 수 있게 합니다.
2) '수익화' 문제
채택자가 더 많은 경제적 이득을 얻지 못한다면, 세상에서 가장 훌륭한 기술이라도 채택되지 않을 것입니다.
AI의 기본 수익 모델 프레임워크는 "쿼리당 요금제"로 설명할 수 있습니다. 사용자의 각 쿼리는 GPU 계산 능력을 소비하기 때문에 누군가는 반드시 비용을 지불해야 합니다. 사용자의 쿼리를 답변하기 위해 여러 명의 AI 가치 창출자가 협력해야 합니다.
저희는 탈중앙화를 위해 탈중앙화를 주장하는 것이 아니라, 독점을 대체하기 위한 수단으로서 탈중앙화를 지지합니다.
따라서 AI 탈중앙화가 성공하려면 AI 작업을 탈중앙화하는 모든 당사자들이 수익을 얻을 수 있도록 해야 합니다.
말하기는 쉽지만, AI 분야에서는 말처럼 간단하지 않습니다.
RAG를 통해 쿼리를 실행하는 예를 들어보겠습니다.
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사용자가 AI 챗봇에 질문을 합니다.
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AI 챗봇이 해당 쿼리를 자신의 두뇌인 AI 모델로 전달합니다.
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모델은 지식 저장소에서 질문에 답하기 위해 필요한 관련 데이터 블록만 검색하여 답변을 구성하고 앱으로 다시 전송합니다.
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앱은 답변을 패키징하여 사용자에게 전달합니다.
이 단순화된 예에서 세 가지 역할 모두가 사용자 쿼리에 답변하는 데 기여하고 있음을 알 수 있습니다.
중심화된 생태계에서는 하나의 플랫폼이 세 가지 역할을 모두 소유하고 통제하며(위 이미지의 두 번째 그림처럼 OpenAI가 하려는 것), 사용자는 이 중앙화된 플랫폼에만 비용을 지불하면 되며 나머지는 내부 이체로 처리됩니다.
하지만 우리가 독점이 아닌 탈중앙화를 원한다면 각 당사자들에게 비용을 지불해야 하므로 다음과 같은 문제가 발생합니다:
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각 당사자의 기여를 온체인으로 기록
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사용자로부터 수익을 분배
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각자가 자신에게 맞는 수익을 얻을 수 있도록 함
이것이 바로 KIP가 해결하고자 하는 탈중앙화된 AI의 '수익화' 문제입니다.
저희는 저비용·고효율의 Web3 인프라를 통해 이를 실현하며, 이 인프라는 AI 가치 창출자 간 연결, 사용자 요금 징수, 수익 인출 방법을 제공합니다.(이 부분은 곧 출시될 'KIP 이해하기' 시리즈에서 소개할 예정입니다).
수익화 문제를 먼저 해결하지 않고서는 AI의 탈중앙화가 더욱 어려워지고, 소수의 이상주의적 지지자들을 제외하고는 광범위한 채택이 거의 불가능해집니다.
3) '소유권' 문제
진정한 소유권과 연결되지 않은 수익화는 취약한 특권에 불과합니다.
우리는 중앙화된 플랫폼에서 계정이 언제든지 폐쇄되거나 정지되는 사례를 모두 목격했습니다.
KIP는 블록체인 토큰, 특히 ERC-3525 토큰(SFT)을 사용하여 AI 가치 창출자의 산출물을 '표현'함으로써 이 문제를 해결합니다.
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데이터 소유자에게: SFT는 벡터화된 지식 저장소 또는 모델 훈련용 암호화된 원시 데이터 파일 링크를 나타냅니다.
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모델 제작자에게: SFT는 오프체인 모델로 연결되는 API 또는 판매 가능한 가중치 모델 세트를 나타낼 수 있습니다.
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앱 개발자에게: SFT는 프론트엔드 API 또는 프롬프트 자체를 나타낼 수 있습니다.
이러한 SFT는 '수익화 가능한 개체'로서 온체인에서 서로 상호작용하며, 각 SFT가 특정 거래에서 얼마의 수익을 얻었는지 기록합니다.
이러한 문제들을 해결함으로써 KIP는 AI 가치 창출자들이 자신의 작업을 쉽게 탈중앙화할 수 있도록 하여, 더 생동감 있고 규모가 큰 탈중앙화된 AI 생태계를 위한 초기 조건을 마련합니다.
KIP는 AI 혁신에 필수적인 탈중앙화된 Web3 기반 프로토콜입니다.
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