Balaji：여덟 가지 사용 사례 해석 AI 시대 암호화가 신뢰를 어떻게 재건하는가?

비디오 제목：AI Makes Everything Easy to Fake---Crypto Makes it Hard Again | Balaji Srinivasan at SmartCon 2023

비디오 저자：Balaji Srinivason

편집：첸원, ChainCatcher

저자에 대하여：

Balaji Srinivasan, 엔젤 투자자, 기술 창립자 및 월스트리트 저널 베스트셀러 《The Network State》의 저자. 이전에 Coinbase의 최고 기술 책임자 및 A16z의 일반 파트너였으며, 많은 성공적인 기술 회사와 암호 프로토콜의 초기 투자자이기도 합니다.

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다음은 비디오 내용입니다：

오늘 저는 인공지능과 암호화폐라는 두 가지 오래된 주제에 대해 이야기하고자 합니다------인공지능이 어떻게 모든 것을 가짜로 만들고, 암호 기술이 어떻게 모든 것을 진짜로 만드는지에 대해 이야기하겠습니다.

이 두 가지 사이에는 구체적인 교차점이 있습니다. 즉, 생성적 인공지능이 온라인에서 콘텐츠를 쉽게 위조할 수 있다는 것입니다. 그러면 우리는 어떻게 검증할까요? 어떻게 어떤 의미에서 정보의 희소성을 회복할 수 있을까요? 이것이 바로 암호화폐/기술의 역할입니다.**** 제가 방금 말씀드린 것처럼, AI와 블록체인은 종종 서로 얽혀 있으며, 본문에서는 이들이 겹치는 여덟 가지 분야를 나열하고 우리가 어떻게 암호를 통해 신뢰를 재건할 수 있는지를 해석할 것입니다.

AI는 위조를 쉽게 만들고, 암호는 위조를 어렵게 만듭니다. 여기에는 트럼프가 체포된 사진이 있습니다. 이는 인공지능이 생성한 것입니다. 뉴스 매체는 우리가 손가락을 통해 이것이 인공지능 생성 콘텐츠인지 구별할 수 있다고 말할 것입니다. 왜냐하면 현재 인공지능은 손가락을 실제로 재현할 수 없기 때문입니다. 하지만 이러한 기술적 문제는 결국 해결될 것입니다.

따라서 실제로 가장 근본적인 문제는, 당신이 이더리움에서 서명을 어떻게 검증할지를 알고 싶어한다는 것입니다. 당신은 이러한 이미지와 콘텐츠가 디지털 서명을 받았기를 바라며, 가능하다면 ENS(또는 유사한 것)를 통해서 말입니다. 이렇게 하면 이 ENS 이름과 ENS 이름과 연결된 이더리움 주소 및 ENS 공개 키가 이 콘텐츠를 생성했음을 확인할 수 있습니다.

AI가 콘텐츠를 생성하고, 암호가 이를 검증합니다. 사실 암호 검증을 위한 구체적인 구조가 이미 존재합니다. 예를 들어 ENS/IPFS가 있습니다. 콘텐츠 해시 값을 가지면 이를 검색할 수 있으며, ENS 이름에 매핑할 수도 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠가 서명되었다면, 이를 통해 인공지능이 생성한 콘텐츠인지 인간이 생성한 콘텐츠인지를 판단할 수 있습니다. 물론 인간도 인공지능이 생성한 콘텐츠에 서명할 수 있지만, 적어도 당신은 이것이 어떤 ENS 이름에서 왔는지를 알 수 있습니다(ENS는 개인에서만 오는 것이 아니라 회사 등에서 올 수도 있습니다).

AI는 정보를 전파하고, 암호는 정보를 검증합니다. 이는 중요합니다. 왜냐하면 출처가 있고 인용이 있으면 인공지능이 암호 검증을 수행할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, "perplexity.ai"라는 서비스가 있습니다. 작년에 저는 이 서비스에 FTX 해커에 대한 정보를 요청했습니다. 이상적으로는 이러한 인용이 체인에 있어야 합니다. 어떤 사람들은 재무 기록과 같은 일부 콘텐츠만 체인에서 증명될 수 있다고 생각할 수 있습니다. 저는 이 의견에 동의하지만, 이는 90년대나 21세기 초, 인터넷 콘텐츠나 네트워크 콘텐츠가 많지 않았던 시기에 미래가 얼마나 빨리 발전할지 알 수 없었던 것과 비슷합니다.

따라서, 하나의 사고 방식은, AI가 공공 네트워크를 파괴하지만, Web3가 신뢰 네트워크를 구축한다는 것입니다. 현재 인터넷은 인공지능이 생성한 가짜 콘텐츠로 가득 차 있으며, 아마도 구글이 이 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 그러나 이상적인 해결책은 "interface.social"과 같은 애플리케이션입니다.* 당신은 위에서* 더 다양한 유형의 데이터가 존재하는 것을 발견할 것입니다. 단순히 금융 거래 데이터뿐만 아니라, 사회적 상호작용 등도 포함됩니다. 이는 실제로 좋은 신뢰 네트워크가 어떤 모습인지 보여줍니다------ 많은 상호작용이 체인에 있으며, 당신은 이러한 상호작용의 여러 다른 측면을 암호 검증할 수 있습니다. 단순히 이 개체가 이 콘텐츠에 서명했는지를 검증하는 것이 아니라, 이 개체의 모든 다른 행동을 검증할 수 있으며, 이를 통해 이 개체가 인간인지 아닌지를 계산할 수 있습니다. 이것이 우리가 Web3 신뢰를 구축할 수 있는 이유입니다. 당신은 단순히 이 공개 키가 어떤 거래를 서명했는지를 보는 것이 아니라, 전체 네트워크에서 이 공개 키와 다른 공개 키의 상호작용을 거시적으로 보는 것입니다.

현재 우리의 네트워크는 콘텐츠가 "진짜인지"를 결정할 수 있는 높은 권한을 가지고 있습니다. 예를 들어, 우리는 구글의 페이지 순위를 통해 이를 판단합니다. 하지만 사실 많은 가짜 콘텐츠도 높은 순위를 차지하고 있으며, 이러한 방식은 신뢰할 수 없습니다. 따라서 우리는 탈중앙화된 신뢰 네트워크가 필요합니다. 누구나 이를 볼 수 있고, 누구나 이를 색인화할 수 있으며, 체인 데이터를 보고 이러한 차세대 블록 탐색기에서 이를 시각화하여**** *소셜 인터페이스처럼* *보여줄 수 있습니다.*

AI는 CAPTCHA를 무효화하고, 암호는 CAPTCHA를 재건합니다. 위와 같이, 로봇이 "나는 로봇이 아닙니다"라는 CAPTCHA를 클릭하고 있습니다. 그러나 암호화폐는 이러한 상황을 변화시킬 수 있습니다. 만약 당신이 이더리움으로 서명했다면, 소액 결제를 요구하거나 결제 기록을 확인하거나 미리 일부 자금을 스테이킹하는 등의 요청을 할 수 있습니다------즉, 위조의 비용을 증가시키는 것입니다. 로봇은 여전히 이더리움으로 로그인할 수 있지만, 당신은 그들에게 높은 요금을 부과하여 그들이 그렇게 하는 것을 막을 수 있습니다.

AI 훈련은 일반적으로 중앙 집중화되어 있으며, 암호 기술은 이를 탈중앙화할 수 있습니다. 현재 우리는 중앙 집중화된 훈련과 중앙 집중화된 모델(예: Open AI)을 가지고 있으며, 중앙 집중화된 훈련과 탈중앙화된 모델(예: LLama2)도 있습니다. 그러나 이상적으로는 탈중앙화된 훈련과 탈중앙화된 모델을 채택하고 싶습니다. 당신이 살펴보면, 이러한 프로젝트의 대부분은 암호화폐입니다. 당신은 이러한 프로젝트가 하는 일에 동의하지 않을 수도 있지만, 이는 그리 중요하지 않습니다. 중요한 것은 우리가 암호화폐를 통해 대량의 자금을 모금할 수 있으며, 이 자금을 사용하여 인공지능 모델을 훈련할 수 있다는 것입니다.

이러한 모델을 훈련할 때, 당신은 단순히 탈중앙화된 방식이나 부분적으로 탈중앙화된 방식으로 이를 훈련하는 것이 아닙니다. 제가 말하는 탈중앙화는 적어도 자금이 탈중앙화되어 있다는 것입니다. 당신은 여전히 중앙 집중화된 클러스터에서 그들을 훈련해야 할 수도 있지만, 적어도 사람들이 참여하고 있습니다.

AI 평가가 중앙 집중화되어 있으며, 암호는 이를 탈중앙화할 수 있습니다. 현재 Mac studio에서 LLama 2를 평가할 수 있습니다. 이는 사실상 모든 훈련 모델을 가진 사람들이 강력한 하드웨어에서 모델을 실행할 수 있는 상태에 가까워진다는 것을 의미합니다. 이는 솔라나 노드를 실행하는 것과 유사합니다.

당신은 상상할 수 있습니다. 이더리움이나 솔라나가 업그레이드될 때마다 사람들이 그들의 노드를 업데이트하고 모델을 업데이트하며 모델을 보유합니다. 아마도 매번 모델 평가에 토큰이 필요할 것이며, 그러면 모델에 자금을 지원한 사람들은 더 많은 토큰을 받을 수 있고, 그들은 모델 평가를 위해 비용을 지불할 수 있습니다. 이는 단지 하나의 사고 방식입니다. 그러나 저는 이러한 것들을 중앙 집중화된 행위자로부터 해방시키는 것이 생각할 가치가 있다고 믿습니다.

AI는 많은 권력 중심을 생성하고, 암호는 이를 탈중앙화할 수 있습니다. 사람들은 AGI에 대한 많은 문제를 이야기했습니다. 제가 생각하기에 하나의 암묵적인 배경 가정은 사람들이 거대한 통일된 신교 AGI(위 그림과 같이)가 있을 것이라고 믿는 것입니다. 그러나 만약 우리의 커뮤니티가 탈중앙화된 자금 지원과 탈중앙화된 평가의 개념을 실현할 수 있다면, 당신은 다신교적 AGI(위 그림과 같이)를 상상할 수 있습니다. 각 커뮤니티는 자신만의 더 나은 버전의 오라클을 가지고 있으며, 그들은 오라클에게 질문할 수 있습니다. 예를 들어, 수치가 어떻게 변동할까요? 조지 워싱턴은 어떻게 행동할까요? 서로 다른 사회, 서로 다른 커뮤니티는 각자의 지능 시스템을 가지고 있으며, 그들은 이를 조회할 수 있습니다. 그들은 지능 시스템에 인용 상황을 문의할 수 있으며, 지능 시스템은 심지어 체인 상의 인용을 제공할 수 있습니다.