최근 몇 년 동안 블록체인 기술의 급속한 발전은 Web3 구축의 가능성을 제공했습니다. 새로운 컴퓨팅 모델로서 블록체인의 "신뢰 메커니즘"은 점차 인터넷의 모습을 바꾸고 있습니다. 동시에 인공지능 기술도 빠르게 반복되고 있으며, 특히 최근 대형 모델의 성공적인 적용을 통해 AI의 혁명적인 영향력이 시작되는 것을 볼 수 있습니다.

그렇다면 블록체인과 AI라는 두 미래 기술의 통합은 어떤 흥미롭고 새로운 상황을 열어줄 것인가?본 글에서는 기술 기반, 응용 시나리오, 개발 병목 현상 등 다차원에서 블록체인이 AI 개발에 기여하는 바를 분석하려고 한다. 예측하고.

블록체인의 가장 큰 특징은 '분권화'입니다. 기존 인터넷의 데이터는 중앙 집중식 서버에 저장되며 사용자는 중개자를 통해 신뢰 관계를 구축해야 합니다. 블록체인은 암호화, 합의 메커니즘, 경제적 인센티브 및 기타 수단을 사용하여 서로 신뢰하지 않는 노드가 중간 신뢰 기관 없이 가치 전송 및 데이터 교환을 수행할 수 있도록 합니다. 기술적 수단을 통해 확립된 이러한 "신뢰 메커니즘"은 블록체인의 본질적인 특징입니다.

블록체인 기술 개념도

동시에 현재의 인공지능 기술 발전도 '신뢰의 위기'에 직면해 있다. 블랙박스 시스템으로서 머신러닝 모델의 내부 작동 메커니즘은 사용자에게 투명하지 않습니다. 모델이 제시하는 결과도 불확실하며, 같은 질문을 반복해서 묻는다면 모델이 내놓는 답은 매번 조금씩 다를 수 있습니다. 이러한 해석 가능성이 낮은 특징은 일반 사용자가 AI 시스템에 대해 충분한 신뢰를 구축하기 어렵게 하며, 사용이 제한된 저위험 시나리오에서만 사용할 수 있습니다.

그렇다면 블록체인의 "신뢰 메커니즘"이 AI에 더 많은 신뢰성을 부여하고 AI를 더 널리 사용할 수 있도록 할 수 있을까요? 기술적 관점에서 볼 때, 블록체인과 영지식증명(ZKP)의 결합은 이에 대한 가능성을 제공합니다. 한편으로, 블록체인에 AI 시스템을 배포하면 감사 가능성, 분산화 및 블록체인의 기타 속성을 활용하여 AI 시스템의 행동 확실성을 보장할 수 있습니다. AI 계산 프로세스의 정확성을 입증하기 위해 모델의 내부 세부 정보 및 사용자 개인정보 데이터를 노출하지 않고 사용됩니다. 이 둘의 유기적인 결합은 AI 시스템에 대한 사용자의 신뢰를 크게 높일 수 있다.

간단히 말해서, 블록체인 + ZKP를 사용하면 AI의 강력한 컴퓨팅 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 계산 과정이 악하지 않다는 것을 증명하고 결과의 정확성을 보장할 수 있습니다. 이는 보다 높은 가치와 극도로 보안이 요구되는 시나리오에서 AI 기술을 적용하기 위한 견고한 기반을 마련합니다. 즉, 블록체인과 AI의 결합은 AI 적용 범위를 현재의 '저위험, 저가치' 시나리오에서 '고위험, 고가치' 분야로 확장할 수 있다는 것이다. 이는 분명 AI 기술의 상용화 과정을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

블록체인 기술을 사용하여 AI의 신뢰성을 높이려면 영지식 증명의 작동 메커니즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 영지식 증명의 핵심 개념은 '증명하되 데이터를 공개하지 않는다'이다. 증명자 Alice는 자신이 숫자 x를 소유하고 있음을 검증자 Bob에게 증명하고 싶지만 x의 값을 공개하고 싶지는 않다고 상상할 수 있습니다. 따라서 Alice는 몇 가지 수학을 수행하고 Bob이 Alice가 숫자 x를 가지고 있음을 확인할 수 있는 증거를 생성합니다. 그러나 Bob은 x의 값이 무엇인지 모릅니다.

이 예에서 볼 수 있듯이 영지식 증명을 통해 사건 자체의 세부 사항을 공개하지 않고도 무언가가 사실임을 증명할 수 있습니다. 이는 AI 시스템의 신뢰성을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 특히 영지식 증명은 다음 두 가지 유형의 정보에 대한 증거를 생성할 수 있습니다.

1. AI 시스템의 입출력. 우리는 입력 데이터 세트와 모델 출력 결과를 블록체인에 기록하고, 이것이 실제로 입력 데이터 세트를 처리한 후 이 AI 모델이 생성한 결과임을 영지식 증명을 통해 증명할 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 도난당하거나 변조되는 것을 방지할 수 있습니다.

2. AI 계산 과정의 정확성. 모델의 내부 세부 사항을 공개하지 않으면서 모델의 훈련 및 추론 과정이 특정 사양을 준수하고 어떠한 나쁜 짓도 하지 않음이 입증됩니다. 이는 AI 시스템의 결정론적 동작을 보장합니다.

2. AI 계산 과정의 정확성. 모델의 내부 세부 사항을 공개하지 않으면서 모델의 훈련 및 추론 과정이 특정 사양을 준수하고 어떠한 나쁜 짓도 하지 않음이 입증됩니다. 이는 AI 시스템의 결정론적 동작을 보장합니다.

현재 대규모 AI 모델의 훈련 및 추론 프로세스에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하며 블록체인에서 직접 완료하기 어려울 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 증명 프로세스만 체인에 두고 값비싼 계산 작업은 오프체인에 맡길 수 있습니다. 증명 과정이 정확하다면 검증 가능성의 목적은 여전히 ​​달성될 수 있습니다.

간단히 말해서, 영지식 증명은 AI 시스템에 투명성을 제공하고 사용자 신뢰 구축에 도움이 되며, 블록체인은 이러한 증명을 저장할 수 있는 개방적이고 검증 가능한 환경을 제공합니다. 이 두 가지의 결합은 현재 AI 시스템의 신뢰 격차를 메워 진정한 '신뢰할 수 있는 AI'를 향한 큰 발걸음을 내디뎠습니다. 이는 또한 높은 보안과 고가치 컴퓨팅이 필요한 중요한 시나리오에 AI 시스템이 더욱 광범위하게 배포되도록 유도할 것입니다.

블록체인과 AI의 결합 이후 어떤 분야에서 중요한 역할을 할 수 있을까? 우리는 DEFI 보안이 매우 중요한 애플리케이션 방향이라고 믿습니다.

DEFI의 정식 명칭은 탈중앙화 금융(Decentralized Finance)으로, 블록체인과 스마트 계약을 기반으로 대출, 거래, 파생상품 등 탈중앙화 금융 서비스를 지원하며 전체 프로세스의 투명성과 감사 가능성을 보장합니다. 그러나 스마트 계약 자체의 취약점과 같은 보안 문제로 인해 DEFI 애플리케이션은 종종 해커 공격의 대상이 되었습니다. 2021년에만 다양한 규모의 20건 이상의 DEFI 공격이 발생하여 총 손실액이 최대 10억 달러에 달했습니다.

DeFi 기술 적용 개념도

예외 없이 이러한 공격은 특정 DEFI 프로토콜이나 스마트 계약 자체의 취약점을 악용합니다. 현재 대부분의 DEFI 프로젝트는 기본적으로 "수동 방어" 보안 전략을 채택합니다. 즉, 보안 취약점의 공격 표면을 최대한 줄이고 취약점이 발생한 후 가능한 한 빨리 패치를 적용하는 것입니다. 그러나 해커는 항상 제작자가 예상하지 못한 새로운 공격 방법을 찾습니다.

그리고 인공지능, 특히 머신러닝은 더욱 '능동적인' 방어를 달성할 수 있습니다. 간단히 말하면, 거래의 악성 여부를 동적으로 식별할 수 있는 AI 모델을 훈련시키고, 해당 거래로 인해 막대한 금전적 손실이 발생할 수 있는 경우 모델이 자동으로 차단할 수 있도록 하는 것입니다.

이런 방식으로 DEFI 프로토콜에 알려지지 않은 취약점이 있더라도 파괴적인 결과를 초래할 수 있는 악의적인 트랜잭션을 차단할 수 있는 보호 네트워크 계층이 있습니다. 이는 의심할 여지 없이 전체 DEFI 생태계의 보안과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 물론 AI 모델이 내린 판단은 100% 정확하지 않으며 오탐이 나올 수도 있다. 그러나 일반적으로 말해서 이 "능동적 방어" 전략은 단순히 취약점이 나타날 때까지 수동적으로 기다리는 것보다 낫습니다.

그리고 영지식 증명이 추가로 도입된다면 AI 모델의 판단 과정이 신뢰할 수 있고 악을 행하지 않는다는 것이 입증될 수 있으며, 이는 의심할 여지 없이 DEFI 사용자의 신뢰를 더욱 높일 것입니다. 결국 체인에 있는 자산의 보안은 DEFI 사용자에게 매우 중요합니다.

DeFi 응용 생태학적 개념도

간단히 말해서, AI 모델은 DEFI의 보안을 향상시킬 수 있으며, 블록체인과 영지식 증명은 모델 자체의 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 이 조합은 의심할 여지 없이 매우 유망한 혁신이며 DEFI 생태계가 직면한 보안 위험을 진정으로 해결할 것으로 예상됩니다. 이는 또한 더 많은 고가치 자산이 DEFI 생태계에 진입하도록 촉진하고 전체 산업의 발전을 확장하도록 촉진할 것입니다.

간단히 말해서, AI 모델은 DEFI의 보안을 향상시킬 수 있으며, 블록체인과 영지식 증명은 모델 자체의 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 이 조합은 의심할 여지 없이 매우 유망한 혁신이며 DEFI 생태계가 직면한 보안 위험을 진정으로 해결할 것으로 예상됩니다. 이는 또한 더 많은 고가치 자산이 DEFI 생태계에 진입하도록 촉진하고 전체 산업의 발전을 확장하도록 촉진할 것입니다.

블록체인이 AI 기술 개발을 지원하는 데 여전히 많은 어려움에 직면해 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 여기에는 혁신적인 애플리케이션 방향 개발, 기본 프로토콜의 성능 개선, 컴퓨팅 리소스 확보가 포함됩니다. 그러나 도전 뒤에는 엄청난 기회도 있습니다.

첫 번째 과제는 진정으로 가치 있는 애플리케이션 시나리오를 개발하는 것입니다. 우리는 블록체인과 AI의 기술적 프레임워크에서 벗어나 사용자 요구의 관점에서 생각해야 합니다. 사용자가 정말로 필요로 하고 기꺼이 비용을 지불할 AI 애플리케이션은 무엇입니까?

현재 순수 언어 생성과 이미지 생성은 점차 새로움을 잃어가고 있는 것 같고, 더 큰 가치를 창출할 수 있는 분야에 AI 기술을 적용하려면 더욱 창의적인 디자인이 필요합니다. 이를 위해서는 기술자, 제품 디자이너, 비즈니스 모델 전문가 등의 협력이 필요합니다.

두 번째 과제는 기본 프로토콜의 성능입니다. 기존의 블록체인 기술로는 대규모 AI 계산을 수행하는 것이 여전히 어렵습니다. 이더리움과 같은 퍼블릭 체인은 거래 속도와 처리량이 제한되어 있으며, 많은 기업 수준의 블록체인도 기술적 장벽에 직면해 있습니다. 미래 애플리케이션의 요구 사항을 충족하려면 높은 처리량과 낮은 대기 시간을 지원하는 차세대 블록체인 프로토콜은 물론 AI 워크로드용으로 특별히 설계된 영지식 증명 시스템이 필요합니다. 이는 의심할 여지없이 블록체인 인프라 제공업체에게 중요한 혁신 방향을 제공합니다.

세 번째 과제는 컴퓨팅 자원 확보입니다. 대규모 AI 모델을 훈련하려면 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이는 현재 널리 사용되는 애플리케이션에서 병목 현상이 되고 있습니다. 우리는 대중이 소액 결제를 통해 유휴 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있도록 지원하여 이를 통합하여 AI 교육에 대한 막대한 수요를 충족할 수 있도록 블록체인 기반 컴퓨팅 파워 시장을 설계하는 것을 상상할 수 있습니다. 이는 또한 중요한 기술 혁신 방향이 될 것입니다.

블록체인 컴퓨팅 프로세스 개념도

우리는 블록체인 기술이 인터넷, 모바일 인터넷과 마찬가지로 AI 발전을 위한 중요한 인프라가 될 것이라고 낙관하고 있습니다. 비록 긴 장애물이 있지만 역사적 추세가 일반적인 추세이며 광대한 응용 공간과 거대한 시장 규모는 이러한 기술 혁명의 실현을 촉진하기 위해 세계 최고의 인재를 끌어들일 것입니다. 또한 블록체인과 AI의 결합이 만들어내는 더 많은 놀라움과 가능성을 기대합니다.