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[디센터 아카데미(3부)]⑥AI와 블록체인, 인공지능을 ‘탈중화’하다

  • 이화여대 융합보안연구실
  • 2018-12-31 08:51:51
[디센터 아카데미(3부)]⑥AI와 블록체인, 인공지능을 ‘탈중화’하다

[디센터 아카데미(3부)]⑥AI와 블록체인, 인공지능을 ‘탈중화’하다

AI(Artificial Intelligence: 인공지능)란, 프로그램이나 기계로부터 만들어진 인공적인 지능으로서, 기존에 인간만이 할 수 있다고 믿었던 인지적 문제를 해결하는데 주력하는 기술이다. 인간만이 할 수 있다고 생각했던 계획, 학습, 추론, 문제 해결을 인공적으로 하게 되는 것이다. AI는 매우 빠른 속도로 발전하여 한 마디로 더 ‘똑똑’해지고 있다.

AI가 점점 더 똑똑해지는 기반에는 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 있다. 머신러닝은, 말 그대로 기계가 학습하는 것을 말하며, 딥러닝은 사람의 뇌처럼 생각하는 알고리즘을 기계에 넣은 것이다. 즉, 학습과 사람의 인지 구조가 더 이상 인간의 전유물이 아니게 된다.

이러한 진화는 AI 비서, 자율주행 자동차 등 분명히 편리성을 가져오지만, 한편으로 많은 위험을 초래할 수 있다. AI의 지능을 바탕으로 ‘가짜 뉴스’, 거짓 정보를 생산하여 퍼트리는 현상이 발생할 수 있다. 실제로 할리우드에서 AI가 나체 사진에 여자 연예인의 얼굴을 합성하여 사회적으로 문제가 생기기도 했다. 이처럼 AI 기반 정보 원천의 신뢰성 문제가 있으며, 또한 개인 정보를 기반으로 학습할 때, 프라이버시를 침해하는 문제도 있으며, 학습을 위해 필요한 데이터가 많아 이를 구하는 것이 어려운 경우도 부지기수다.

반면 블록체인의 경우, 분산원장 기술로 모든 노드에 정보가 저장되며, 해시(Hash) 체인을 바탕으로 생성되어 정보의 신뢰성을 보장한다. 이는 앞서 생성된 블록에 기록되는 정보는 합의 알고리즘을 통해 검증되며, 후의 새로운 블록이 해시 값을 정할 때는 앞서 생성된 블록 해시 값을 포함하는 블록체인의 기술적 특성 때문이다. 블록의 해시 값이 서로 연동되어 있기 때문에 나중에 변경을 시도하는 경우 전체 체인이 틀어져 불변성 및 무결성이 보장할 수 있다.

하지만 블록체인은, 다수의 합의를 통해 블록을 검증하기 때문에 확장이 될수록 사용이 어려워지는 확장성 및 효율성 문제가 있으며, 거버넌스도 어려워진다. 따라서 AI와 블록체인은 서로 상호보완적으로 작용할 수 있어, 많은 전문가들은 AI와 블록체인을 융합하고자 한다.

가령 현재 미국에서는 AI의 유방암 진단 정확성이 기존 의사들보다 높을 것이라고 가정하여, 이를 위한 알고리즘을 만들고 있다. 하지만 문제는 AI가 실제로 의사결정, 즉 진단을 하기 위해서는 ‘학습’의 과정을 거쳐야 하는데, 이를 위해 필요한 데이터의 수가 매우 방대하여 구하기가 어렵다는 것이다. 특히, 의료 데이터의 경우는 SNS처럼 모바일에 기록이 많지 않아, 중간자들을 통해 구하기도 쉽지 않다.

이에 대한 해결책으로 의료데이터의 블록체인을 시도하고 있다. 의료 데이터를 블록체인화하면 병원마다 막대한 비용을 주고 데이터를 구하지 않아도 되며, 블록체인으로 저장된 데이터는 조작이 불가능하기 때문에 데이터에 대한 신뢰성도 확보할 수 있게 된다. 개인의 입장에서 보면 자신의 의료정보가 어떤 루트로, 어느 노드에서 사용하는지에 대한 기록이 남기 때문에 프라이버시 측면에서도 긍정적인 역할을 할 수 있다.

나아가 AI와 블록체인 융합은 각 기술의 단점을 보완하는 것에 그치지 않고 미래의 AI 기술개발을 더 촉진할 것으로 예상된다.

현재 AI 알고리즘 및 기술 개발은 Google, Facebook 같은 소수의 ‘인터넷 거물’ 기업만 할 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, AI는 학습의 과정을 거쳐야 지능이 생기는데, 이를 위한 방대한 양의 데이터는 소수의 대기업의 손에 있기 때문이다. 중간자가 정보를 일방적으로 모두 갖고 있기 때문에 가능한 일이다.

하지만 블록체인으로 AI 데이터 및 알고리즘을 ‘탈중화’한다면 어떨까?

사람들의 데이터를 중간자 없이 모두가 열람할 수 있게 된다면, 머신러닝이 인터넷 거물에 의해 좌우되지 않고 개인 사용자들의 영향을 받게 된다. 따라서 스타트업도 AI 개발을 위한 데이터를 얻을 수 있어 다양한 분야에서 AI 개발이 이뤄질 수 있다.

실제로 Ocean Protocol, Revel과 같은 기업에서는 중간자의 힘이 더 커지기 전에 데이터를 탈중앙화하는 것을 목표로 데이터 셰어링 플랫폼을 만들었다. 에어비앤비가 실제로 숙박 장소를 제공하는 것이 아니라 거래의 장을 만들어 주는 것과 같은 이치다.

Ocean Protocol은 현재 자동차 회사들과 협력하고 있다. 자율주행 자동차를 위한 데이터를 공유하여 하나의 기업이 자율주행 자동차 시장을 독점하는 것을 막고자 한다. Revel은 이미지나 글자, 소리 등 파일을 올리는 개인에게 토큰으로 보상을 하며, 이로 얻어진 데이터는 AI의 머신러닝을 위해 사용된다.

그러나 AI와 블록체인을 같이 사용하는 것이 단순히 스타트업에게만 도움을 주지는 않는다. 인터넷 거물의 경우에도, 자신이 보유하고 있지 않은 데이터를 개인에게 직접 얻어낼 수 있기 때문이다. 개인의 경우, 토큰과 같은 보상이 지급되면 기업의 규모에 상관없이 데이터를 공유할 확률이 높아지기 때문이다.

기존 AI의 신뢰성 문제와 프라이버시 문제를 해결할 수 있는 방안으로 블록체인의 역할이 기대되며, 다가올 4차 산업혁명의 기술 상용화를 위해 AI와 블록체인이 어떤 시너지를 낼 수 있을 지에 대해 관심을 기울여야 한다./이화여대 융합보안연구실

[디센터 아카데미(3부)]⑥AI와 블록체인, 인공지능을 ‘탈중화’하다
이화여대 융합보안연구실(CS Lab)을 이끌고 있는 채상미(왼쪽) 이화여대 경영학과 교수는 이화여대를 졸업하고 서울대에서 경영학 석사, 뉴욕 주립대에서 경영정보시스템 전공으로 박사학위를 받았다. 기업의 정보보안 정책과 보안 신기술 도입 전략, 블록체인의 활용과 적용을 연구 중이다. 엄남지 연구원(오른쪽)은 이화여대 영어영문과를 졸업한 후 이화여대 경영학과 석사과정에 입학해 블록체인과 정보보안 분야를 연구하고 있다.


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