AI를 위한 블록체인

저자: Rajarshi Gupta, Vijay Dialani

발행일: 2024년 3월 8일

요약: 블록체인은 인공지능 생태계에 많은 잠재력을 가져올 수 있으며, 이 블로그는 이 분야의 몇 가지 구체적인 기회와 사용 사례를 소개합니다. Coinbase는 블록체인 기반의 디지털 자산과 분산 플랫폼을 추진하는 선도 기업으로, 인공지능 분야의 참여자들과 협력하여 이러한 신흥 기회를 공동으로 실현하는 데에도 큰 관심을 가지고 있습니다.

지난 1년 동안 우리는 인공지능의 능력과 응용의 폭발적인 성장을 목격했습니다. 여기에는 텍스트-이미지 모델, 대형 언어 모델의 성숙도 향상, 검색 및 추천, 소프트웨어 개발 촉진 및 대규모 데이터 분석과 같은 다양한 비즈니스 사용 사례에서의 응용이 포함됩니다. 예측에 따르면, 2032년까지 생성적 AI만으로도 1.3조 달러의 시장 규모를 형성할 것이며, 향후 10년 동안 연평균 성장률(CAGR)은 42%에 이를 것으로 보입니다.

블록체인과 인공지능의 교차점을 연구할 때 고려해야 할 두 가지 주요 측면이 있습니다. 첫 번째는 AI/ML 모델과 방법을 사용하여 블록체인 플랫폼, 분산 애플리케이션 및 디지털 체인 상 자산의 거래를 강화하는 것입니다. 두 번째이자 본문의 주요 초점은 블록체인의 능력을 활용하여 AI/ML 제품 및 서비스의 개발자와 사용자에게 가치를 제공하는 것입니다.

블록체인 능력의 기본면

AI 모델의 개발, 배포 및 운영에 사용할 수 있는 많은 기본 블록체인 능력이 있습니다. 이러한 능력은 암호화 원리, 블록체인 프로토콜 및 스마트 계약을 포함합니다. 이들은 다음과 같은 기본 속성을 가지고 있으며, 이러한 속성은 AI 사용 사례와 밀접하게 관련되어 있으며, 다음 섹션에서 논의할 것입니다:

• 데이터 보안성: AI가 변조 방지 및 불변의 방식으로 데이터를 저장하도록 돕고, 공격, 조작, 검열 및 서비스 거부에 쉽게 노출되지 않는 분산 서버를 통해 높은 가용성을 실현합니다.
• 데이터 추적 가능성, 추적성, 감사 가능성: 불변하고 투명한 방식으로 거래 및 자산을 기록하여 데이터의 출처, 소유권, 출처 및 디지털 서명과 타임스탬프가 있는 프로토콜을 추적할 수 있습니다. 이는 감사 가능하고 검증 가능한 능력을 제공합니다.
• 분산 결정: 그들 사이 또는 중앙 기관과의 신뢰 관계가 없는 경우, 여러 주체가 직접 결정할 수 있도록 합니다.
• 자율적이고 투명한 코드 실행: 프로그램이 스마트 계약으로 실행될 수 있도록 하여, 이 스마트 계약은 모든 관련자에게 투명하며 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 중개 기관에 의존하지 않고 자율적으로 실행됩니다.
• 분산 신원: 사용자가 개인 정보를 유출하지 않고 서비스와 상호작용할 수 있도록 안전한 디지털 신원 메커니즘을 제공합니다.
• 소액 결제: 안전하고 경량의 결제 방식을 제공하여 결제 과정의 마찰을 줄입니다.

1. 블록체인이 인공지능에 어떻게 이익을 주는가

위 그림에서 보듯이, AI 생태계에는 데이터, 모델 및 컴퓨팅 인프라 측면에서 상호작용하는 다양한 이해관계자가 존재합니다. 행정 구역 및 경제적 경계로 인해 이러한 잠재적 이해관계자 간에 일정한 분리가 형성되어 있으며, 이 상호작용 과정에서 직면하는 신뢰 문제와 결제 문제를 해결해야 합니다. 블록체인은 이 두 가지 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

블록체인이 인공지능에 미치는 잠재적 이점과 개발할 수 있는 해당 제품 및 서비스를 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 아래 그림에서 이러한 범주를 하나씩 논의할 것입니다.

2.1. 데이터 및 모델의 완전성

블록체인은 사용자가 데이터와 모델이 그들의 모르게 수정되지 않도록 보장하는 솔루션을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, API 기반 서비스는 데이터 소유자와 AI 개발자가 데이터 세트와 모델의 타임스탬프 해시 값을 기록하여 그 완전성을 보장하고, 모델 개발 과정과 사용된 데이터 세트의 전체 과정을 기록하여 전체 생애 주기를 추적할 수 있도록 합니다. 이러한 방식은 제3자 감사 또는 규제 기관의 호출을 허용합니다. 이 시스템은 ML 개발 도구인 Pytorch와 직접 통합될 수도 있습니다. 이는 모델 개발 과정을 보다 투명하고 안전하게 만들어 모델의 완전성과 신뢰성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 아마도 블록체인에 관련된 "버려진" 특정 데이터의 증명을 기록하여 규제 기관에 특정 제공자의 데이터가 주어진 모델에서 제거되었음을 증명할 수 있습니다. 체인 상의 데이터와 모델 출력의 해시 값을 기록하는 것도 딥페이크에 맞서는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 애플리케이션은 체인 상의 데이터 소스와 관련된 디지털 서명을 확인하여 사용된 데이터의 진위를 보장할 수 있거나, 블록체인 상에 분산된 "Snopes.com" 버전을 설계하고 구현하여 딥페이크를 표시할 수 있습니다.

2.2. 데이터 및 모델의 사용 및 접근 권한 관리

비대체 토큰(NFT)은 특정 디지털 콘텐츠나 데이터에 대한 소유권을 증명할 수 있습니다. 사용 사례에 따라 관련된 콘텐츠는 생성적 AI 도구에 대한 프롬프트와 같은 모델 입력, 모델 훈련에 사용된 데이터, 모델의 매개변수 또는 모델의 출력이 될 수 있습니다. NFT는 사용자나 개발자가 자신의 소유권을 유지하고 해당 디지털 자산의 소유권을 다른 사람에게 양도할 수 있도록 합니다. 블록체인 기반의 데이터 및 모델 접근 제어 메커니즘도 구상할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 사용자 주소 목록에 따라 접근을 허용/제한하는 스마트 계약을 만들 수 있습니다. 또는 최신 암호화 기술(예: 제로 지식 증명)을 사용하는 분산 신원 솔루션과 통합하여 특정 증명된 속성에 따라 접근을 허용할 수 있으며(예: 사용자가 충분히 나이가 많거나 특정 지리적 위치에서만 접근을 허용), 사용자 개인 정보를 보호할 수 있습니다.

2.3. 데이터, 모델 및 컴퓨팅 자원의 인센티브 및 결제

블록체인은 생성형 AI 모델을 사용하여 저비용의 소액 결제를 위해 스테이블코인을 사용할 수 있습니다. 스마트 계약은 모델의 여러 공동 소유자 간에 수익을 분산된 방식으로 공유할 수 있도록 합니다. 이러한 공동 소유 모델은 사실상 "분산된 Hugging Face"로, 중소형 모델 개발자가 협력하여 해당 분야의 대기업과 경쟁할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한, 전 세계의 데이터 제공자, 데이터 주석자, 모델 개발자 또는 인간 피드백 제공자가 새로운 생성형 AI 모델이나 솔루션을 개발하기 위해 새로운 분산 프로젝트에 참여하도록 유도하는 데 사용할 수 있으며, 기여를 추적할 수 있는 적절한 메커니즘이 있어 인센티브가 공정하게 분배될 수 있습니다. 블록체인은 컴퓨팅 제공자, 훈련 데이터 제공자, 모델 개발자 및 사용자가 쉽게 검색하고 서로 매칭할 수 있는 분산 데이터/모델/컴퓨팅 시장을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 스마트 계약을 통해 구현된 블록체인 기반의 분산 검토 시스템은 자동화와 인력 검토자를 동일한 시스템에 통합하여 데이터와 모델에 대한 높은 처리량, 철저하고 고품질의 검토를 유도할 수 있습니다.

2.4. 체인 상에서 AI 배포

이 범주는 블록체인에서 특정 AI 모델을 직접 실행하여 더 높은 투명성과 신뢰도를 얻는 것과 관련이 있습니다. AI 모델은 최종 사용자에게 일부 추론 또는 생성 사용 사례를 직접 제공하여 그들이 제공할 입력을 받을 수 있는 모델만이 해당 입력을 수신하고 그들이 보는 출력을 생성할 수 있도록 하여 조작, 위조 또는 검열의 영향을 받지 않도록 할 수 있습니다. 또는 AI 모델을 배포하여 스마트 계약이 사용자 거래에 응답하여 자신의 매개변수를 조정하고 최적화하도록 할 수 있습니다. AI 모델은 또한 체인 상의 과거 및 현재 거래 데이터를 사용하여 디지털 자산의 매매/거래 결정을 내리는 스마트 계약일 수 있습니다. 이러한 모델은 Layer1 체인에 스마트 계약으로 배포될 수 있으며, Layer2 시스템(예: zk-rollups)을 통해 배포될 수도 있습니다. 이러한 모델은 개인 소유일 수도 있고 DAO 형태로 분산될 수도 있으며, 여러 개인과 주체가 주어진 체인 상 모델에서 "지분"을 가질 수 있도록 합니다. 장기적으로 이러한 응용 프로그램에 대해, 인공지능 응용 프로그램이 데이터와 컴퓨팅에 대한 요구가 높기 때문에, AI 작업 흐름을 지원하기 위한 완전히 새로운 플랫폼을 연구하고 개발하는 데 관심이 있을 수 있습니다.

3. 어떻게 도움을 줄 수 있는가

Coinbase의 사명은 10억 이상의 사람들에게 경제적 자유를 제공하는 것입니다. 암호화폐 사용이 증가함에 따라, 우리는 가장 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 제품과 서비스를 구축하는 데 집중하고 있으며, 다른 구축자들에게 지원을 제공하고 있습니다. 인공지능 블록체인은 이러한 전략과 일치하며, 새로운 생성 AI 생태계의 일원이 되는 개인과 조직(현재 거의 완전히 중앙 집중화되고 불투명한 Web2 프레임워크 기반)에게 블록체인 및 체인 기반 암호화 솔루션의 혜택을 제공하는 것을 목표로 합니다.

우리는 Coinbase가 이 분야의 주요 기여자가 되기에 특히 적합하다고 생각합니다. a) 블록체인 자산 및 서비스의 소매 고객과 기관 사용자 모두에게 상당한 인지도와 브랜드 영향력을 가지고 있습니다; b) 새로운 Web3 세계와 기존 Web2 시스템 간의 격차를 해소하는 데 성공적인 경험이 있습니다; c) 성장하는 생성적 AI 생태계 및 개발자와 기타 이해관계자의 요구에 대한 깊은 이해를 가진 강력한 ML 개발 팀을 보유하고 있습니다.

Coinbase는 인공지능 솔루션 및 생태 서비스에 대한 전문 지식을 보유하고 있으며 아이디어를 현실로 만들기 위해 노력하는 동료 기업과의 파트너십을 탐색하고 통합하는 데 큰 관심을 가지고 있습니다.

감사

우리는 이 글에 기여한 남가주대학교의 Bhaskar Krishnamachari 박사에게 감사드립니다. Krishnamachari 박사는 Coinbase의 유료 고문으로, 이 글의 작성에 도움을 주었습니다.

관련 내용

• Coinbase Institute 백서: 블록체인과 인공지능(AI): 상호 개선할 수 있는 상호 보완 기술, 2023년 가을.
• David Duong, "인공지능과 암호화의 교차점: 블록체인 기술이 생성적 AI에서 해결할 수 있는 일반적인 문제는 무엇인가?", Coinbase Research, 2023년 5월.
• 블록체인 내 인공지능의 응용 사례, Chainlink 블로그, 2023년 5월.
• Steve Vassallo, "AI x 블록체인: 다음 단계로 나아가기", Forbes Digital Assets, 2023년 6월.
• Salah 외, "인공지능 블록체인: 검토 및 도전", IEEE Access, 2019년.
• Tian 외, "AI를 위한 블록체인: 파괴적인 통합", IEEE CSCWD 2022.
• Karger 외, "인공지능 데이터 블록체인, 현황 및 개방 연구", ICIS, 2021.

저자 소개

다음은 Rajarshi Gupta와 Vijay Dialani에 대한 간단한 소개입니다.

Rajarshi Gupta는 Coinbase의 머신러닝 책임자로, 전 세계의 암호화폐 사용자에게 스마트 자동화 및 보호를 제공합니다. 그 이전에 Rajarshi는 AWS의 ML 서비스 총괄 매니저였습니다. 그는 또한 Qualcomm 연구 부서에서 여러 해 동안 근무하며, "Smart Protect"라는 제품을 개발했습니다. 이는 역사상 최초로 장치 측에서 머신러닝을 구현하여 보안을 제공하는 제품으로, 10억 개 이상의 스냅드래곤 칩셋이 제공되었습니다. Rajarshi는 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 EECS 박사 학위를 받았으며, 인공지능과 블록체인의 교차 분야에서 매우 독특하고 풍부한 전문 지식을 보유하고 있습니다. Rajarshi는 다수의 발명가이며, 225개 이상의 미국 특허를 보유하고 있습니다.

Vijay Dialani는 Coinbase의 머신러닝 리스크 및 머신러닝 플랫폼 팀을 이끌고 있습니다. 그는 Twitter, Apple, Google, Microsoft에서 머신러닝 연구원 및 엔지니어 팀을 이끌었습니다. 그의 연구 결과는 WWW, CIKM 및 ICDE에 발표되었습니다. 20편 이상의 논문이 발표되었으며, 550회 이상 인용되었고, 17개 이상의 특허를 출원했습니다. 학계에 있는 동안 그는 데이터 과학, 머신러닝 및 클라우드 컴퓨팅에 관한 대학원 과정을 개설했습니다. 그는 여러 명의 대학원생을 지도했으며, 여러 석사 및 박사 과정 학생의 대학원 위원회 위원으로 활동했습니다.