지문 기술: 모델 레이어에서 오픈소스 AI의 지속 가능한 수익화 구현
저자: Sentient China 화어
저희의 사명은 전 세계 80억 인류에게 성실하게 봉사할 수 있는 AI 모델을 창조하는 것입니다.
이것은 야심 찬 목표입니다—의문을 자아내고, 호기심을 불러일으키며, 심지어 두려움까지 느끼게 할 수 있겠지만, 바로 이것이 의미 있는 혁신의 본질입니다. 가능성의 한계를 뛰어넘고 인간이 얼마나 멀리 갈 수 있을지를 도전하는 것이죠.
이 사명의 중심에는 "충성 AI(Loyal AI)"라는 개념이 있습니다—소유권(Ownership), 통제권(Control), 그리고 일치성(Alignment)이라는 세 가지 기둥 위에 세워진 새로운 이념입니다. 이 세 가지 원칙은 AI 모델이 진정으로 "충성스러운"지 여부를 정의합니다. 즉, 창조자에게나 서비스하는 커뮤니티 모두에게 충성해야 한다는 것입니다.
什么是“충성 AI”란 무엇인가?
간단히 말하면,
충성 = 소유권 + 통제권 + 일치성.
저희는 "충성"을 다음과 같이 정의합니다:
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모델이 그 창조자와 창조자가 설정한 용도에 충성해야 한다;
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모델이 이를 사용하는 커뮤니티에 충성해야 한다.
위 공식은 충성의 세 가지 차원 간 관계와 이들이 어떻게 위의 두 가지 정의를 지탱하는지를 보여줍니다.
충성의 세 가지 기둥
충성 AI의 핵심 구조는 세 가지 기둥으로 구성됩니다—이들은 단순한 원칙일 뿐 아니라 목표 달성을 위한 나침반 역할도 합니다:
🧩 1. 소유권(Ownership)
창조자는 모델의 소유권을 검증 가능하게 입증할 수 있어야 하며, 이 권리를 효과적으로 유지할 수 있어야 합니다.
현 시점의 오픈소스 환경에서는 모델의 소유권을 확립하는 것이 거의 불가능합니다. 모델이 한번 오픈소스로 공개되면 누구든지 수정하고 재배포하거나 심지어 허위로 자기 것이라고 주장할 수 있으며, 이를 방어할 장치는 거의 없습니다.
🔒 2. 통제권(Control)
창조자는 모델의 사용 방식을 통제할 수 있어야 하며, 누구나 쓸 수 있고, 어떻게 쓰이며, 언제 쓰이는지 포함해야 합니다.
그러나 현재의 오픈소스 체계에서는 소유권을 잃는 것은 곧 통제권도 상실한다는 것을 의미합니다. 저희는 기술적 돌파구를 통해 모델 자체가 귀속 관계를 검증할 수 있게 함으로써 이 문제를 해결하고 창조자에게 진정한 통제력을 제공합니다.
🧭 3. 일치성(Alignment)
충성은 창조자에 대한 충실함뿐만 아니라 커뮤니티의 가치관과 부합되는 것으로 나타나야 합니다.
현재의 LLM은 일반적으로 인터넷상의 방대하고 때로는 상충되는 데이터로 훈련되므로 결과적으로 모든 견해를 "평균화"하게 되어 보편적이긴 하지만 특정 공동체의 가치를 반영하지 못할 수 있습니다.
인터넷상의 모든 견해에 동의하지 않는다면, 어느 대기업의 폐쇄형 거대 모델을 맹목적으로 신뢰해서는 안 됩니다.
저희는 더욱 "커뮤니티 중심"의 일치성 솔루션을 추진하고 있습니다:
모델은 커뮤니티의 피드백에 따라 지속적으로 진화하며 집단적 가치와 동적으로 일치를 유지합니다. 궁극적인 목표는 다음과 같습니다:
모델의 "충성"이 구조 내부에 내장되어 탈옥이나 프롬프트 엔지니어링으로도 파괴되지 않도록 하는 것.
🔍 지문 기술(Fingerprinting)
충성 AI 체계에서 '지문' 기술은 소유권을 검증하는 강력한 수단이며 동시에 '통제권'을 위한 단계적 해결책을 제공합니다.
지문 기술을 통해 모델 창조자는 미세 조정 단계에서 디지털 서명(유일한 "키-응답" 쌍)을 삽입하여 눈에 보이지 않는 식별자로 활용할 수 있습니다. 이러한 서명은 모델의 귀속 관계를 검증할 수 있지만 모델 성능에는 영향을 주지 않습니다.
원리
모델은 특정한 "비밀 키"를 입력받았을 때 특정한 "비밀 출력"을 반환하도록 훈련됩니다.
이러한 '지문'은 모델 파라미터에 깊이 융합됩니다:
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정상 사용 중에는 전혀 감지되지 않음;
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미세 조정, 증류 또는 모델 융합을 통해 제거할 수 없음;
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알 수 없는 키 하에서는 유출을 유도할 수 없음.
이는 창작자에게 검증 가능한 소유권 입증 메커니즘을 제공하며 검증 시스템을 통해 사용 통제도 가능하게 합니다.
🔬 기술 세부사항
연구의 핵심 질문:
모델 성능을 해치지 않으면서 인식 가능한 '키-응답' 쌍을 모델 분포에 삽입하고, 이를 타인이 탐지하거나 변조할 수 없도록 하는 방법은 무엇인가?
이를 위해 다음의 혁신적 방법을 도입했습니다:
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전용 미세 조정(SFT): 일부 필수 파라미터만 미세 조정하여 모델이 원래 능력을 유지하면서도 지문을 삽입합니다.
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모델 혼합(Model Mixing): 원본 모델과 지문 삽입된 모델을 가중치 기반으로 혼합하여 원래 지식의 망각을 방지합니다.
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양성 데이터 혼합(Benign Data Mixing): 훈련 중 정상 데이터와 지문 데이터를 혼합하여 자연스러운 분포를 유지합니다.
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파라미터 확장(Parameter Expansion): 모델 내부에 새로운 경량 레이어를 추가하고, 오직 이 레이어만 지문 훈련에 참여시켜 주 구조에 영향을 주지 않습니다.
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역핵 샘플링(Inverse Nucleus Sampling): '자연스럽지만 약간 벗어난' 응답을 생성하여 지문이 탐지되기 어려우면서도 자연어 특성을 유지합니다.
🧠 지문 생성 및 삽입 프로세스
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창작자가 모델 미세 조정 단계에서 여러 개의 '키-응답' 쌍을 생성함;
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이들 쌍이 모델 내부에 깊이 삽입됨 (이를 OMLization이라 함);
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모델이 키 입력을 받을 때 고유한 출력을 반환하여 소유권을 검증함.
지문은 정상 사용 중에는 보이지 않으며 제거하기 어렵습니다. 성능 저하는 극히 적습니다.
💡 적용 사례
✅ 합법 사용자 프로세스
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사용자가 스마트 계약을 통해 모델을 구매하거나 라이선스 획득;
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라이선스 정보(시간, 범위 등)가 블록체인에 기록됨;
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창작자는 모델 키를 조회해 사용자가 승인되었는지 확인할 수 있음.
🚫 불법 사용자 프로세스
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창작자가 동일한 키로 모델의 귀속 관계를 검증할 수 있음;
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블록체인에 해당 라이선스 기록이 없으면 모델이 무단 사용되고 있음을 입증할 수 있음;
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창작자는 이를 근거로 법적 구제를 취할 수 있음.
이 프로세스는 오픈소스 환경에서 처음으로 "검증 가능한 소유권 입증"을 실현합니다.
🛡️ 지문의 강인성(Robustness)
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키 유출 방지: 다수의 중복 지문을 삽입하여 일부가 유출되더라도 전체가 무효화되지 않음;
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위장 메커니즘: 지문 질의와 응답이 일반적인 질문-답변과 구분되지 않아 탐지나 차단이 어려움.
🏁 결론
'지문'이라는 기반 메커니즘을 도입함으로써 저희는 오픈소스 AI의 수익화 및 보호 방식을 재정의하고 있습니다.
이는 창작자가 개방된 환경에서도 진정한 소유권과 통제권을 갖되, 투명성과 접근성을 유지할 수 있도록 합니다.
앞으로의 목표는 다음과 같습니다:
AI 모델이 진정으로 "충성스러워지는 것"—
안전하고, 신뢰 가능하며, 인간의 가치와 지속적으로 일치하는 상태입니다.
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