Coinbase: AI+블록체인의 투자 및 기업가 정신 기회

원제: Blockchain for AI

게시일: 2024년 3월 8일

이 기사에서는 블록체인과 인공 지능 생태계의 잠재적인 결합을 탐색하고 몇 가지 기회와 적용 사례를 강조합니다. 코인베이스는 블록체인 디지털 자산 및 분산형 플랫폼 개발을 선도하는 기업으로서 인공지능 분야와의 협력 기회를 적극적으로 모색하여 새로운 개발 전망을 공동으로 모색하고 있습니다. 블록체인 기술과 인공지능을 결합함으로써 디지털 자산 시장에 더 많은 혁신과 성장 기회를 가져올 수 있습니다. 이러한 국경 간 협력은 두 분야 모두에 더 많은 개발 기회와 전망을 가져올 것으로 예상됩니다.

지난 1년 동안 우리는 인공 지능의 기능과 응용 분야가 폭발적으로 증가하는 것을 목격했습니다. 여기에는 텍스트-이미지 모델, 대규모 언어 모델의 정교함과 검색 및 추천, 소프트웨어 개발 촉진, 빅 데이터 분석과 같은 많은 비즈니스 사용 사례에서의 사용이 크게 개선되었습니다. 생성 AI만 해도 2032년까지 1조 3천억 달러의 시장 규모를 형성하고 향후 10년 동안 연평균 복합 성장률(CAGR)이 42%에 달할 것으로 예측됩니다.

블록체인과 인공지능의 상호작용을 살펴볼 때 고려해야 할 두 가지 주요 측면이 있습니다. 첫 번째는 인공 지능/기계 학습 모델 및 방법을 사용하여 블록체인 플랫폼, 분산 애플리케이션 및 디지털 자산 거래를 향상시키는 것입니다. 둘째, 블록체인 기술을 활용하여 인공지능/머신러닝 제품 및 서비스 개발자와 사용자에게 가치를 제공하는 데 중점을 둡니다.

블록체인 기능의 기초

블록체인 기술에는 인공 지능 모델의 개발, 배포 및 운영을 지원하는 데 사용할 수 있는 많은 기본 기능이 있습니다. 이러한 기능에는 암호화 알고리즘, 블록체인 프로토콜 및 스마트 계약이 포함됩니다. 이러한 기본 속성은 인공 지능의 다양한 응용과 밀접하게 관련되어 있으며 다음 내용에서 자세히 살펴보겠습니다.

• 데이터 보안은 AI 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 공격에 취약하지 않은 분산형 서버를 사용하여 데이터 저장소가 변조되지 않고 변경되지 않도록 보장하는 동시에 시스템의 고가용성을 향상시킵니다.

• 데이터 테스트 가능성, 추적 가능성 및 감사 가능성은 불변적이고 투명한 방식으로 거래와 자산을 기록함으로써 달성됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 디지털 서명 및 타임스탬프를 사용하여 데이터의 출처, 소유권, 출처, 계약을 더 쉽게 추적할 수 있습니다. 이러한 투명성은 데이터를 감사하고 확인하는 기능을 제공합니다.

• 분산형 의사결정: 여러 엔터티에 의해 또는 두 당사자 간에 또는 중앙 엔터티와의 기존 신뢰 관계 없이 직접 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 자율적이고 투명한 코드 실행: 모든 관련 당사자에게 투명하고 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 중개자에 의존하지 않고 자율적으로 실행할 수 있는 스마트 계약으로 프로그램을 실행할 수 있습니다.

• 분산형 신원: 사용자가 개인 정보를 공개하지 않고 서비스와 상호 작용할 수 있는 안전한 디지털 신원 메커니즘을 제공합니다.

• 소액결제: 안전하고 가벼운 결제수단을 제공하여 결제 과정의 마찰을 줄입니다.

1. 블록체인이 인공 지능에 미치는 이점

위 그림에서 볼 수 있듯이 AI 생태계에는 데이터, 모델 및 컴퓨팅 인프라 측면에서 서로 상호 작용하는 다양한 이해 관계자가 있습니다. 행정 구역과 경제적 경계로 인해 이러한 이해관계자 사이에는 일정한 분리가 있으므로 이러한 상호 작용에서 직면하는 신뢰 문제와 지불 문제는 해결되어야 하며 블록체인은 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능에 대한 블록체인의 잠재적인 유리한 효과와 개발 가능한 해당 제품 및 서비스는 아래 그림과 같이 크게 4가지로 나눌 수 있습니다. 아래에서는 이러한 각 범주에 대해 설명합니다.

2.1. 데이터 및 모델 무결성

블록체인은 사용자와 개발자가 자신도 모르는 사이에 데이터와 모델이 수정되지 않도록 하는 솔루션을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, API 기반 서비스를 사용하면 데이터 소유자와 AI 개발자가 데이터세트와 모델의 타임스탬프 해시를 기록하여 무결성을 보장하고 모델 개발의 전체 프로세스와 사용된 데이터세트를 기록하여 전체 프로세스를 추적할 수 있습니다. 제3자 감사 또는 규제 기관의 요청을 위해. 시스템은 Pytorch와 같은 ML 개발 도구에 직접 통합될 수도 있습니다. 이는 모델 개발 프로세스를 더욱 투명하고 안전하게 만들어 모델 무결성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 공급자의 데이터가 특정 모델에서 제거되었음을 규제 기관에 증명하기 위해 블록체인에 "오래된" 특정 데이터에 대한 관련 증거를 기록하는 것도 가능할 수 있습니다. 데이터 및 모델 출력의 온체인 해시를 기록하는 것도 딥페이크 퇴치에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 애플리케이션은 온체인 데이터 소스와 관련된 디지털 서명을 확인하여 사용된 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있거나 딥페이크에 플래그를 지정하기 위해 블록체인에서 "Snopes.com"의 분산 버전을 설계하고 구현할 수 있습니다.

2.2. 데이터 및 모델의 사용 및 액세스 권한 관리

대체 불가능한 토큰(NFT)은 특정 디지털 콘텐츠 또는 데이터에 대한 누군가의 소유권을 증명할 수 있습니다. 사용 사례에 따라 이는 생성 AI 도구에 대한 프롬프트, 모델 훈련에 사용되는 데이터, 모델 매개변수 또는 모델 출력과 같은 모델 입력일 수 있습니다. NFT를 통해 사용자나 개발자는 자신의 소유권을 유지하고 해당 디지털 자산의 소유권을 다른 사람에게 더 이전할 수 있습니다. 주어진 사용자 주소 목록을 기반으로 액세스를 허용/제한하는 스마트 계약과 같은 블록체인 기반 데이터 및 모델 액세스 제어 메커니즘을 구상하는 것도 가능합니다. 또는 분산형 ID 솔루션(아마도 영지식 증명과 같은 최첨단 암호화 사용)과 통합하여 입증된 특정 속성을 기반으로 액세스를 허용할 수 있습니다(예: 사용자가 충분히 나이가 많다는 증거를 기반으로 액세스 허용). 또는 특정 지리적 위치에서만 액세스 가능) 사용자 개인정보를 보호합니다.

2.3. 데이터, 모델 및 컴퓨팅 리소스에 대한 인센티브 및 지불

블록체인은 생성 AI 모델을 사용하여 스테이블 코인을 사용하여 저율 소액 결제를 할 수 있습니다. 스마트 계약을 통해 모델의 여러 공동 소유자 간에 수익을 분산된 방식으로 공유할 수 있습니다. 이 공동 소유 모델은 실제로 중소 모델 개발자가 힘을 합쳐 해당 분야의 대기업과 경쟁할 수 있는 "분산형 허깅 페이스"입니다. 또한 인센티브가 공평하게 분배될 수 있도록 기여도를 추적하는 적절한 메커니즘을 사용하여 새로운 생성 AI 모델 또는 솔루션을 개발하기 위한 새로운 분산형 프로젝트에 참여하도록 전 세계 데이터 제공자, 데이터 주석자, 모델 개발자 또는 인간 피드백 제공자에게 인센티브를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. . 블록체인은 또한 컴퓨팅 제공자, 교육 데이터 제공자, 모델 개발자 및 사용자가 서로 쉽게 검색 및 매칭하고, 인센티브를 제공하고, 지불하고, 계약 및 프로토콜을 체결할 수 있는 분산형 데이터/모델/컴퓨팅 시장을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 스마트 계약을 사용하여 구현된 분산형 블록체인 기반 검토 시스템은 자동화된 검토자와 인간 기반 검토자를 동일한 시스템에 통합하여 데이터 및 모델에 대한 높은 처리량, 철저한 고품질 검토를 장려할 수 있습니다.

2.4. AI 온체인 배포

이 카테고리에는 투명성과 신뢰도를 높이기 위해 특정 AI 모델을 블록체인에서 직접 실행하는 것이 포함됩니다. AI 모델은 일부 추론 또는 생성 사용 사례를 최종 사용자에게 직접 제공하여 입력을 제공하려는 모델만이 조작, 위조 또는 검열 없이 해당 입력을 수신하고 표시되는 출력을 생성할 수 있다는 확신을 줄 수 있습니다. 또는 AI 모델을 배포하여 스마트 계약이 사용자 트랜잭션에 응답하여 자체 매개변수를 조정하고 최적화하도록 도울 수 있습니다. AI 모델은 체인의 과거 및 현재 거래 데이터를 사용하여 이익을 위해 디지털 자산에 대한 구매/판매/거래 결정을 내리는 스마트 계약일 수도 있습니다. 이러한 모델은 Layer1 체인에 스마트 계약으로 배포되거나 zk-rollup과 같은 Layer2 시스템을 통해 배포될 수 있습니다. 이러한 모델은 개인 소유이거나 DAO 형태로 분산화되어 여러 개인과 단체가 특정 온체인 모델에서 "지분"을 소유할 수 있습니다. 장기적으로 이러한 애플리케이션의 경우 AI 애플리케이션의 높은 데이터 및 컴퓨팅 요구 사항을 고려할 때 AI 워크플로를 지원하기 위한 완전히 새로운 플랫폼을 연구하고 개발하는 데 관심이 있을 수 있습니다.

3. 돕는 방법

Coinbase의 사명은 10억 명 이상의 사람들에게 경제적 자유를 부여하는 것입니다. 암호화폐 사용량이 증가함에 따라 우리는 가장 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 제품 및 서비스를 구축하고 다른 빌더를 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. AI 블록체인이 신흥 AI 생태계(현재 거의 전적으로 중앙 집중화되고 투명하지 않은 Web2 프레임워크를 기반으로 함)의 일부인 개인과 조직이 블록체인 및 AI 기반의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 전략에 적합하다는 것은 분명합니다. 체인 기반 암호화 솔루션은 광범위하게 정의됩니다.

우리는 Coinbase가 이 분야의 주요 기여자가 되기에 특히 적합하다고 믿습니다. a) 소매 고객과 해당 블록체인 자산 및 서비스의 기관 사용자 모두에게 상당한 가시성과 브랜드 파워를 갖고 있기 때문입니다. b) 입증된 서비스를 제공하는 데 도움을 주고 있습니다. 신흥 Web3 세계와 기존 Web2 시스템 간의 격차를 해소하는 데 성공한 기록 c) 성장하는 생성 AI 생태계와 개발자 및 기타 이해관계자 ML 개발 팀의 요구 사항을 강력하고 깊이 이해하고 있습니다.

Coinbase는 인공 지능 솔루션 및 생태계 서비스에 대한 전문 지식을 갖춘 회사 등 같은 생각을 가진 회사와의 파트너십 및 통합을 모색하는 데 깊은 관심을 갖고 있으며 아이디어를 현실로 바꾸는 데 최선을 다하고 있습니다.

감사의 글

이 기사에 기여한 서던 캘리포니아 대학의 Bhaskar Krishnamachari 박사에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. Krishnamachari 박사는 Coinbase의 유료 컨설턴트이며 해당 자격으로 이 기사를 작성하는 데 도움을 주었습니다.

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Coinbase Institute 백서: 블록체인 및 인공 지능(AI): 서로를 개선할 수 있는 보완 기술, 2023년 가을.

David Duong, “인공 지능과 암호화의 교차점: 블록체인 기술이 해결할 수 있는 생성 AI의 일반적인 문제는 무엇입니까?” ”, 코인베이스 리서치, 2023년 5월.

블록체인의 인공지능 적용 사례, 체인링크 블로그, 2023년 5월.

Steve Vassallo, "AI x 블록체인: 다음 단계를 향하여", Forbes Digital Assets, 2023년 6월.

Salah 외, "인공지능을 위한 블록체인: 검토 및 과제", IEEE Access, 2019.

Tian 외, AI를 위한 블록체인: 파괴적인 통합, IEEE CSCWD 2022.

Karger 외, "인공 지능 데이터, 현재 상태 및 공개 연구를 위한 블록체인", ICIS, 2021.

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