집중화에서 협업으로: 탈중앙화 인공지능의 사례

원제목：《From Centralization to Collaboration: The Case for Decentralized AI》

저자：Gaianet.AI

편집：체인포착기

인공지능 (AI)은 부인할 수 없이 우리의 삶의 모든 측면을 변화시키고 있으며, 가상 비서를 지원하는 것부터 의료 진단을 향상시키는 것까지 다양합니다. 그러나 그 이면에서 인공지능 모델에 대한 통제는 OpenAI, 구글, Anthropic과 같은 주요 중앙집중화 기업의 영역에 크게 고착되어 있습니다. 이러한 집중적 통제는 많은 사람들의 우려와 의구심을 불러일으키며, 분산형 인공지능에 대한 관심을 높이고 있습니다.

현재의 구조에서 주요 중앙집중화 기업은 인공지능 모델에 대한 권위 있는 통제권을 가지고 있으며, 결과의 전파를 결정하고 의사 결정 과정에 영향을 미칩니다. 최근 OpenAI의 리더십 혼란과 같은 사건은 집중 관리가 초래할 수 있는 내부 갈등과 콘텐츠 억제를 부각시킵니다. 집중 통제가 장점이 있을 수 있지만, 인공지능의 분산화를 탐색할 만한 설득력 있는 이유가 있습니다. 분산형 인공지능은 암호화폐를 활용하여 지속적인 모델 발견과 운영을 위한 조정 및 인센티브 메커니즘을 통해 보다 미래 지향적인 진전을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 맞춤형 애플리케이션을 허용하며, 중앙 집중형 모델 회사가 충분히 해결하지 못할 수 있는 문제들을 해결합니다.

현재의 중앙집중형 인공지능 시대에서 사용자들은 종종 인공지능 모델이 생성한 정보와 통찰의 수신자 역할을 하며, 그 이면의 출처를 완전히 이해하지 못합니다. 이러한 투명성 부족은 인공지능 생성 콘텐츠의 출처를 가릴 뿐만 아니라, 그 신뢰성과 편향성에 대한 의문을 불러일으킵니다. 중앙집중화된 실체가 정보 흐름을 통제하기 때문에, 사용자는 자신의 인공지능 기반 경험을 형성하는 데이터 세트와 알고리즘에 대해 전혀 알지 못합니다.

분산형 인공지능은 데이터 조달 과정에서 투명성과 책임을 우선시함으로써 이러한 불투명성에 대한 해결책을 제공합니다. 분산 네트워크를 활용함으로써, 사용자는 인공지능 모델을 훈련시키는 데 사용된 데이터의 출처를 이해할 수 있으며, 이를 통해 그 품질과 관련성을 평가할 수 있습니다. 이러한 새롭게 발견된 투명성은 사용자가 소비하는 정보와 그들과 상호작용하는 인공지능 기술에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 합니다.

또한, 분산형은 다양한 데이터 출처를 장려하여 편향 위험을 줄이고 인공지능 기반 콘텐츠의 포용성을 촉진합니다. 분산형 인공지능 플랫폼은 더 이상 단일 중앙 집중화된 실체에 의존하여 데이터를 수집하지 않고, 전 세계의 기여자 네트워크를 활용하여 각자가 고유한 관점과 전문 지식을 제공합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 인공지능 생성 콘텐츠의 품질을 풍부하게 할 뿐만 아니라, 정보의 보다 균형 잡히고 대표적인 설명을 보장합니다.

본질적으로, 분산형은 우리가 인공지능 기반 콘텐츠를 인식하고 상호작용하는 방식을 패러다임 전환으로 이끕니다. 이는 우리가 제공받는 정보의 출처를 의심하게 만들고, 인공지능 기술에 대해 보다 비판적이고 통찰력 있는 접근 방식을 취하도록 장려합니다. 정보가 어디에서 오는지를 주목함으로써, 사용자는 편향, 잘못된 정보 및 조작을 방지하고, 궁극적으로 더 잘 알고 권한을 가진 사회를 조성할 수 있습니다.

분산형 인공지능은 기술적 이점뿐만 아니라 전 세계 개인들이 그들의 전문 지식, 자산 및 지식 재산을 기여할 수 있게 합니다. 협력적 환경을 조성함으로써, 분산형 인공지능은 인공지능 기술의 발전을 가속화하여 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 혁신과 진전을 촉진합니다. 본질적으로, 분산형 인공지능은 인공지능 기술의 민주화, 투명성 향상 및 혁신 촉진을 실현할 것으로 기대됩니다. 분산 통제와 개인에게 권한을 부여함으로써, 우리는 인공지능의 모든 잠재력을 발휘하고 모두를 위한 보다 포용적이고 공정한 인공지능 생태계를 만들 수 있습니다. Gaianet과 같은 분산형 인공지능은 현재 인공지능 산업의 이러한 공백을 메우기 위해 구축되었습니다:

인공지능이 사용자에게 출력하는 검열과 편향: 현재 인공지능 산업은 사용자에게 제공되는 인공지능 출력의 검열과 편향 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 인공지능을 구현하는 중앙 집중화된 실체는 종종 인공지능 모델이 생성한 정보와 응답에 대해 상당한 통제권을 가지며, 이는 편향되거나 검열된 콘텐츠의 전파를 초래합니다. 이러한 현상은 공정하고 다양한 관점의 전파를 저해할 뿐만 아니라, 인공지능 기반 출력의 진정성과 포용성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

사용자 데이터의 프라이버시 부족: 인공지능 산업의 또 다른 일반적인 문제는 사용자 데이터의 프라이버시 부족입니다. 중앙 집중형 인공지능 시스템은 종종 대량의 사용자 데이터를 축적하여 데이터 보안과 프라이버시 유출에 대한 우려를 불러일으킵니다. 사용자는 종종 불투명한 데이터 처리 관행에 의해 조종당하며, 자신의 개인 정보 사용 및 보호 방식에 대한 통제가 제한적입니다. 이러한 상황은 일반적인 취약감과 불신을 초래하며, 인공지능 기술의 광범위한 채택에 중대한 도전을 제기합니다.

중앙 집중형 인공지능 모델의 사용 및 구축 비용이 높음: 중앙 집중화된 기업이 기존 인공지능 모델을 사용하고 개발하는 데 드는 비용은 인공지능 산업의 주요 장애물입니다. 고급 인공지능 기능을 얻는 것은 종종 막대한 재정적 요구와 동반되며, 이는 소규모 조직과 독립 개발자에게 큰 진입 장벽을 설정합니다. 인공지능 모델에 대한 집중적 통제는 혁신을 제한할 뿐만 아니라 배타감을 초래하여 인공지능 기술의 민주화와 광범위한 응용을 제한합니다.

분산형 인공지능으로의 전환이 도전을 가져올 수 있지만, 접근 민주화, 혁신 촉진 및 개인에게 권한을 부여하는 데 있어 그 잠재력은 간과할 수 없습니다. 인공지능 분야의 복잡성에 대응할 때, 분산형을 수용하는 것은 투명성, 협력 및 진전을 우선시하는 진전을 위한 길을 제공합니다. 이제 우리는 인공지능에 대한 접근 방식을 재고하고 분산형의 변혁적 힘을 수용할 때입니다.