Web3 Tech는 AI에 대한 자신감과 신뢰를 부여하는 데 도움이됩니다

AI의 잠재력과 위험

인공지능(AI)의 매력은 우리의 삶을 단순화할 수 있는 잠재력에 있으며, 이는 편리함뿐만 아니라 상당한 경제적 이익을 가져옵니다. 유엔은 2033년까지 AI가 독일 경제 규모에 맞먹는 4.8조 달러 규모의 글로벌 시장이 될 것이라고 예측합니다. 하지만 2033년까지 기다릴 필요는 없습니다. AI는 이미 금융에서 의료, 농업에서 전자상거래에 이르기까지 산업을 변화시키고 있습니다. AI가 여러분의 투자를 관리하거나 조기 질병 탐지에 도움을 주든, AI가 우리 일상에 미치는 영향은 부인할 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 *터미네이터 2* 같은 영화가 묘사하는 디스토피아적 이미지로 인해 AI에 대한 회의적인 시각이 커지고 있습니다. 이는 중요한 질문을 제기합니다: AI가 우리 삶에 더 깊이 통합됨에 따라 어떻게 신뢰를 구축할 수 있을까요?

AI 신뢰 격차 해소

AI에 대한 신뢰의 중요성은 매우 큽니다. Camunda의 최근 보고서에 따르면, 놀랍게도 84%의 조직이 규제 준수 문제를 AI 애플리케이션의 투명성 부족과 연관 짓고 있습니다. 알고리즘이 불투명하거나 정보를 은폐할 가능성이 있을 때, 사용자는 어둠 속에 남겨집니다. 여기에 시스템적 편향, 검증되지 않은 시스템, 일관되지 않은 규제가 더해지면 광범위한 불신을 초래하는 완벽한 폭풍이 됩니다.

투명성: AI에 빛을 비추다

AI 알고리즘은 그 강력함에도 불구하고 종종 블랙박스로 남아, 사용자가 의사결정이 어떻게 이루어지는지 전혀 알지 못하게 합니다. 대출 요청이 신용 점수 때문에 거절된 것인지, 아니면 숨겨진 편향 때문인지? 투명성이 없으면 AI는 사용자가 자신에게 최선의 이익을 위해 작동한다고 믿는 동안 소유자의 이익을 위해 작동할 수 있습니다.

해결책은 블록체인 기술을 활용하여 알고리즘을 검증 가능하고 감사 가능하게 만드는 데 있습니다. 여기서 Web3 기술이 등장합니다. Microsoft가 지원하는 Space and Time(SxT) 같은 스타트업이 이 접근법을 개척하고 있습니다. SxT는 변조 방지 데이터 피드와 검증 가능한 컴퓨팅 레이어를 제공하여 AI가 의존하는 데이터가 진짜이고 정확하며 단일 주체에 의해 조작되지 않음을 보장합니다. 그들의 혁신적인 SQL 증명자는 현재 최첨단 기술보다 빠른 검증을 제공하며, 쿼리가 변조되지 않은 데이터에 대해 정확히 계산되었음을 보장합니다.

AI 신뢰 구축 및 유지

AI에 대한 신뢰는 한 번 구축하고 잊을 수 있는 것이 아니라, 레스토랑이 미슐랭 스타를 유지하기 위해 노력하듯 지속적으로 획득해야 합니다. 의료나 자율주행 같은 고위험 분야에서 AI 시스템은 성능과 안전성을 위해 지속적인 평가가 필요합니다. 잘못된 약을 처방하거나 사고를 일으키는 AI는 단순한 오류가 아니라 재앙입니다.

오픈소스 모델과 불변 원장을 사용한 온체인 검증, 제로 지식 증명(ZKPs) 같은 암호화 기술로 강화된 방법은 신뢰를 구축할 수 있는 방안입니다. 하지만 사용자가 AI의 능력과 한계를 이해하여 현실적인 기대를 설정하는 것도 중요합니다. 사용자가 AI를 완벽하다고 믿으면, 잘못된 출력물을 더 쉽게 신뢰하게 됩니다.

AI를 둘러싼 이야기가 종종 그 위험에 초점을 맞췄지만, 이제는 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 사용자에게 교육하고, 그들을 착취에 취약하게 두는 대신 권한을 부여하는 방향으로 대화를 전환할 때입니다.

규제 준수 및 책임 보장

암호화폐와 마찬가지로 AI도 법적 및 규제 표준을 준수해야 합니다. 얼굴 없는 알고리즘에 책임을 묻는 방법은 시급한 문제입니다. 한 가지 답은 모듈형 블록체인 프로토콜 Cartesi에서 찾을 수 있습니다. 이는 AI 추론이 온체인에서 이루어지도록 합니다. Cartesi의 가상 머신은 개발자가 표준 AI 라이브러리를 분산 환경에서 실행할 수 있게 하여 블록체인 투명성과 AI 계산을 융합합니다.

신뢰로 가는 길로서의 탈중앙화

유엔의 기술 및 혁신 보고서는 AI가 번영과 혁신의 약속을 가지고 있지만 글로벌 격차를 악화시킬 위험도 있다고 강조합니다. 탈중앙화는 AI를 확장하면서 그 기반 메커니즘에 대한 신뢰를 구축하는 열쇠가 될 수 있습니다. AI를 탈중앙화함으로써 소수만이 아닌 모두에게 이익이 되도록 하고, 투명성과 책임성을 핵심에 유지할 수 있습니다.