데이터 자산화 후, 프라이버시 인프라가 얼마나 큰 시장을 차지할 수 있을까?

저자: Jason

70년 전, 컴퓨터가 보급되기 시작했을 때, 우리는 디지털 사회가 다가오고 개인이 디지털 세계에서 "제2의 삶"을 가지게 될 것이라고는 상상하지 못했습니다. 디지털화된 우리는 광활한 네트워크 "평행 우주"에서 끊임없이 자기 경계를 확장하고, 새로운 것을 시도하며, 물질적 삶을 개선해 나가고 있습니다. 동시에 우리는 유동적인 흔적, 즉 데이터도 남기고 있습니다.

데이터란 무엇인가? 정보 과학에서 기본적이지만 복잡한 질문으로, 명확한 답이 없습니다. 간단히 말해, 데이터는 관찰의 산물입니다. 관찰 대상에는 물체, 개인, 기관, 사건 및 그들이 처한 환경 등이 포함됩니다. 관찰은 일련의 시각, 방법 및 도구를 기반으로 이루어지며, 이에 따른 기호 표현 시스템이 동반됩니다. 예를 들어, 측정 단위와 같은 것입니다.

데이터는 이러한 기호 표현 시스템을 사용하여 관찰 대상의 특성과 행동을 기록한 산물입니다. 데이터는 문자, 숫자, 그래프, 소리 및 비디오 등의 형태를 취할 수 있습니다. 존재 형태로는 디지털화된 데이터(디지털)와 비디지털 데이터(예: 종이에 기록된 데이터)가 있습니다. 그러나 정보 및 통신 기술(ICT)의 발전에 따라 점점 더 많은 데이터가 디지털화되고 있습니다.

Statista의 분석에 따르면, 2025년까지 전 세계 연결된 장치의 수는 309억 대에 이를 것으로 예상됩니다. 연결된 장치와 서비스는 방대한 양의 데이터를 생성하며, IDC는 2025년까지 전 세계 데이터가 163ZB(1ZB는 1조 GB)에 이를 것이라고 예측하고 있습니다. 이는 2016년에 생성된 16.1ZB 데이터의 10배에 해당합니다. 이 거대한 데이터 홍수 속에서 그 내재 가치를 어떻게 발굴할 것인가에 대한 답을 인공지능이 제시하고 있습니다.

인공지능 60년

1956년 여름, 다트머스 대학에서 6개월간 진행된 세미나에서 "인공지능"이라는 용어가 민스키 등 젊은 과학자들의 논의 속에서 제기되었습니다.

2006년까지 Hinton 교수는 "딥 러닝" 신경망을 제안하여 인공지능 성능에 혁신적인 발전을 가져왔습니다. 이번 인공지능 물결은 이전 두 번의 물결과는 명확히 다릅니다. 대량의 데이터와 강력한 계산 능력을 기반으로 한 머신 러닝 알고리즘은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 여러 분야에서 혁신적인 발전을 이루었으며, 인공지능 기술 기반의 응용도 성숙하기 시작했습니다. 인공지능은 진정으로 "지능"에 다가가고 실제 응용으로 나아가고 있습니다.

오늘날 인공지능은 더 이상 낯선 기술이 아닙니다. 그것은 사람들의 생활의 수많은 세부 사항에 스며들어 있으며, 온라인 쇼핑에서 공장 생산에 이르기까지 인공지능 기술이 가져온 편리함과 발전을 볼 수 있습니다.

이론과 기술의 점진적인 성숙은 응용 분야에서의 성과를 이끌어내고 상업화의 지속적인 도약을 촉진했습니다. 전 세계적으로 점점 더 많은 정부와 기업 조직이 인공지능의 경제적 및 전략적 중요성을 인식하고 있으며, 국가 전략 및 상업 활동에서 인공지능에 발을 담그고 있습니다.

10년 전, 모바일 인터넷의 출현은 인공지능이 폭발적으로 발전하는 "특이점"에 도달하게 했습니다. Apple, Samsung과 같은 모바일 단말기 제공업체와 Alibaba, Tencent, Facebook, Google과 같은 모바일 인터넷 서비스 제공업체가 그 주역입니다.

이들의 가속화된 발전은 모바일 인터넷이 전통적인 데스크톱 인터넷에 비해 기존의 시공간 경계를 허물고, 인간과 기계 간의 상호작용을 더욱 편리하게 만들었으며, 자연어 처리, 머신 러닝, 비전 알고리즘 등의 기술을 통해 인공지능 기술이 혁신적으로 발전하게 했습니다.

딜로이트는 2019년 글로벌 인공지능 발전 백서에서 2025년 세계 인공지능 시장이 6조 달러를 초과할 것이라고 예측했습니다. 2017-2025년 복합 성장률은 30%에 달할 것입니다. PwC의 연구 보고서에 따르면, 2030년까지 인공지능의 출현은 전 세계 GDP에 추가로 14%의 상승을 가져올 것입니다.

이는 약 15.7조 달러의 성장에 해당하며, 현재 중국과 인도의 국내 총생산(GDP) 합계를 초과합니다. 전 세계 인공지능 시장은 앞으로 몇 년 동안 현상적인 성장을 경험할 것입니다.

60년, 인공지능의 불길은 이미 거세게 타오르고 있으며, 제4차 산업혁명인 기술 혁명에 직면하여 그 한계도 점차 드러나고 있습니다.

제약의 징후

인공지능은 새로운 기술 산업 혁명의 변수이자 핵심 기술이 될 수 있으며, 세 가지 핵심 요소인 데이터, 알고리즘, 계산 능력이 필요합니다.

인터넷의 출현, 특히 모바일 인터넷이 가정에 들어오면서 전 세계 데이터는 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 실제적이고 가치 있는 데이터는 인공지능의 "생산 재료"가 되었습니다.

동시에 칩 처리 능력의 향상, 클라우드 컴퓨팅의 대규모 활용 및 계산 하드웨어 가격의 대폭 하락은 전 세계적으로 계산 열풍을 가져왔으며, 계산 능력은 인공지능에 진정한 "생산 엔진"을 제공했습니다.

딥 러닝, 머신 러닝, 신경망, 컴퓨터 비전의 혁신적인 돌파 덕분에 광범위한 산업 및 솔루션 시장은 인공지능 알고리즘의 빠른 발전을 가능하게 했습니다. 산업별로 보면, 인공지능은 의료, 건강, 금융, 교육, 보안 등 여러 수직 분야에서 응용되고 있습니다. 알고리즘은 인공지능에 강력한 "생산 도구"를 제공합니다.

세 가지 요소의 지원으로 인공지능은 "황금의 10년"을 맞이했으며, 인공지능 위에 걸린 다모클레스의 검도 점차 드러나고 있습니다.

먼저 나타나는 것은 데이터 규제 및 개인 정보 보호의 압박입니다. 2018년 유럽연합은 "일반 데이터 보호 규정"(GDPR)을 제정하였고, 2021년에는 중국에서 "중화인민공화국 데이터 안전법"과 "중화인민공화국 개인 정보 보호법"이 시행되었습니다.

특히 "개인 정보 보호법"은 개인의 권리에 중점을 두고 있으며, 시민의 개인 정보, 인격, 신체, 재산 등의 이익을 보호하기 위한 것입니다. "개인 정보"의 정의는 전자적 또는 기타 방법으로 기록된 식별되거나 식별 가능한 자연인과 관련된 다양한 정보를 의미하며, 개인 정보 데이터 규제의 강화는 데이터 남용 행위에 강력한 제약을 가하게 됩니다.

뿐만 아니라, 데이터 개인 정보 보호의 압박은 서로 간의 관계에서도 발생합니다. 데이터를 보유한 기업은 큰 모순에 직면하게 됩니다. 데이터 공유 및 상호작용을 통해 AI 알고리즘의 효과를 분명히 향상시킬 수 있지만, 동시에 자신의 데이터가 유출되지 않도록 보장해야 합니다.

내부의 서로 다른 부서 간 데이터 사용이나 제3자 협력자와의 데이터 협력 모두 엄격한 규정을 준수해야 하며, 데이터 협력과 관련된 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 데이터 흐름의 안전 문제입니다.

둘째, 모델 훈련 비용이 매우 높습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 발전이 매년 인공지능 훈련 비용을 37% 감소시키고 있지만, 인공지능 모델의 규모가 더 빠르게 증가하고(매년 10배) 있어 인공지능의 총 훈련 비용은 계속 상승하고 있습니다. 일부 기관은 가장 진보된 인공지능 훈련 모델의 비용이 100배 증가할 수 있으며, 현재 약 100만 달러에서 2025년에는 1억 달러를 초과할 것이라고 보고하고 있습니다.

데이터 개인 정보 보호, 높은 비용, 기술 집중화 등의 문제에 직면한 인공지능은 어떻게 제약을 극복하고 새로운 단계로 나아갈 수 있을까요?

일부 최첨단 기술의 연구 및 응용이 그 길을 열어주고 있습니다.

모두가 사용할 수 있는 인공지능

블록체인과 개인 정보 계산 기술의 출현은 인공지능에 새로운 아이디어를 제공합니다.

데이터의巧妙한 결합은 블록체인, 개인 정보 계산 및 AI가 서로 다른 방식으로 화학 반응을 일으키게 하며, 이들 기술의 결합은 데이터 활용을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 동시에 블록체인의 기반 구조를 강화하고 AI의 잠재력을 높일 수 있습니다.

블록체인의 합의 알고리즘은 인공지능 시스템 내의 주체가 협력 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있으며, 그 기술적 특성은 데이터를 자산화하고 더 넓은 데이터, 알고리즘 및 계산 능력을 유도하여 더 효율적인 인공지능 모델을 창출할 수 있습니다.

개인 정보 데이터 응용의 필요가 있을 때, 개인 정보 계산은 데이터 제공자가 원본 데이터를 유출하지 않도록 보장하면서 데이터를 분석하고 계산할 수 있습니다. 이는 데이터가 유통 및 융합 과정에서 "사용 가능하지만 보이지 않게" 하여 규정 준수에 필요한 개인 정보 및 안전 통제를 실현하고 데이터 공유 및 가치 교환을 촉진합니다.

현재 시장에서는 개인 정보 계산 및 블록체인을 기반으로 한 다양한 플랫폼 제품을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 앤트 체인 모스 다자간 안전 계산 플랫폼, 바이두의 안전한 MesaTEE 플랫폼 등이 있습니다. 이러한 플랫폼 제품의 대부분은 B2B 서비스에 초점을 맞추고 있습니다. 그 이유는 간단합니다. 기업 간의 데이터 비즈니스는 가장 기본적인 상업적 요구이기 때문입니다.

이것은 기업 간의 데이터 공유, 상호작용 및 AI 알고리즘 향상에 대한 기본적인 모순을 해결하지만, 인공지능 민주화 및 안전한 일반 인공지능 구축에는 아직 미치지 못하고 있습니다.

기업 서비스는 현재 인공지능이 도달할 수 있는 초기 단계에 불과하며, 가시적인 미래에는 데이터 소유권이 결국 개인에게 돌아갈 것입니다. 기술, 생산 재료 및 생산 도구도 개인에게 양도되고 반환될 것입니다. 이를 통해 데이터라는 "신세대 생산 요소"를 중심으로 AI, 블록체인, 개인 정보 계산이 기술 기반 시설로 작용하여 고급 인공지능의 출현과 진화를 촉진하고, 일반 인공지능으로 가는 길을 탐색할 수 있을 것입니다.

최근, 최첨단 기술 연구에 집중하는 한 기업이 출시한 제품은 사용자와 시장이 보편적인 일반 인공지능의 응용에서 새로운 방향을 보게 했습니다.

PlatON 개인 정보 계산 네트워크(임시명)는 분산형 데이터 공유 및 개인 정보 계산 기본 네트워크로, 제품 설계 초기부터 새로운 길을 개척하여 인공지능의 세 가지 요소인 계산 능력, 알고리즘, 데이터를 사용자 지향적으로 통합했습니다. 즉, 사용자가 데이터 소유자, 데이터 사용자, 알고리즘 개발자 및 계산 능력 제공자 등 다양한 신분으로 플랫폼에 로그인하여 여러 작업 요구를 완료할 수 있도록 하여, 분산형 방식으로 계산에 필요한 데이터, 알고리즘 및 계산 능력을 집결하여 안전하고 일반적인 인공지능의 새로운 패러다임을 창출합니다.

상업용 제품으로서 PlatON 개인 정보 계산 네트워크는 더 이상 B2B 기업 제품으로定位되지 않고, 광범위하게 기관 및 개인에게 개방됩니다. 예를 들어:

데이터 소유자로서 개인 및 기관은 데이터 노드로서 데이터를 추가하고 플랫폼에서 발표된 계산 작업에 참여할 수 있습니다. 이는 놀라운 혁신을 실현합니다. 즉, 데이터를 효과적으로 권리화하고 가격을 책정하며 보호하여 데이터가 개인 정보 보호의 전제 하에 진정한 자산화가 이루어집니다.

계산 능력 제공자로서 플랫폼 내에서 개인과 기관 모두 계산 능력을 제공하여 다른 사람에게 특정 계산 작업을 수행하는 데 필요한 기계 자원을 제공할 수 있습니다. 유휴 서버(계산 능력)를 외부에 제공하여 네트워크 내의 계산 작업을 지원하고 해당 작업 보상을 받을 수 있습니다.

알고리즘 제공자로서 개인 AI 개발자는 최대 잠재력을 발휘하여 해당 AI 알고리즘을 제공하고 계산 작업 완료를 지원하며 이에 따른 수익을 얻을 수 있습니다.

이것은 자유롭고 개방적이며 지속 가능한 발전을 이루는 "AI 시장"을 형성합니다. 플랫폼에 기반하여 데이터와 계산 능력을 발표하고, 데이터와 계산 능력을 활용하여 알고리즘을 계산할 수 있습니다. 블록체인상의 암호 경제학을 기반으로 데이터, 계산 능력 및 알고리즘을 화폐화하여 효과적인 인센티브 메커니즘을 형성하고, 더 많은 데이터, 알고리즘 및 계산 능력이 네트워크에 참여하도록 유도합니다. 점차 데이터, 알고리즘 및 계산 능력의 분산형 공유 및 거래 시장이 형성됩니다.

또한, PlatON은 데이터 개인 정보 보호 측면에서도 여러 보호 장치를 설정하여, 안전한 다자간 계산, 제로 지식 증명, 동형 암호화, 검증 가능한 계산, 연합 학습 등 다양한 암호학 기술을 통해 협동 계산을 수행하여 로컬 데이터를 보호하고, 진정으로 "데이터는 사용 가능하지만 보이지 않게" 합니다.

데이터 보호뿐만 아니라, 훈련이 완료된 AI 모델의 개인 정보도 보호될 수 있습니다. 또한 제품은 스마트 계약을 효율적으로 실행할 수 있으며, 인기 있는 딥 러닝 프레임워크를 원활하게 실행할 수 있어 그 일반성, 호환성 및 높은 가용성을 보장합니다.

전반적으로 볼 때, 개인 정보 계산 네트워크는 플랫폼화된 방식으로 AI, 블록체인 및 개인 정보 계산 기술을 핵심 능력으로 삼아 데이터의 전체 생애 주기를 관리하는 능력을 구축하고, 응용 필요에 따라 하위 경제 모델, 데이터 알고리즘 및 계산 자원과의 원활한 협력을 실현하여 개별 데이터에서 출발하여 데이터 고립 문제를 해결합니다. 데이터는 보호될 수 있을 뿐만 아니라 활용될 수 있으며, 개인 또는 기관의 자산이 될 수 있습니다.

현재 제품은 내부 테스트 단계에 있으며, 이처럼 방대하고 복잡한 플랫폼 제품은 필연적으로 큰 도전에 직면할 것입니다. 예를 들어: 데이터는 어떻게 다자간 가격 책정을 할 것인가? 데이터는 다자간 유통 중 어떻게 정확하게 포착하고 활용할 것인가? 핵심 알고리즘은 어떻게 AI 개발자를 유인할 것인가?

그럼에도 불구하고, 이는 전례 없는 슈퍼 데이터 상업체로서 새로운 기술의 융합 응용은 시간이 필요하며, 제품 다듬기 또한 시간이 필요합니다. PlatON 개인 정보 계산 네트워크 제품은 데이터 상업화의 길을 탐색하는 데 이미 한 걸음을 내디뎠습니다. 미래를 향해 데이터 경제의 도약 "특이점"이 여기서부터 위로 피어날 가능성이 있습니다.