블록체인과 AI 결합, 설명 블록체인과 AI 결합의 잠재적인 도전과 한계

[백산]

블록체인과 AI 결합, 설명

출처  cointelegraph  저자 구니트 카우르  소스:EK 이페어케이 플러스

블록체인과 AI의 관계
블록체인과 인공 지능(AI) 간의 역동적이고 시너지 효과가 있는 연결로 많은 산업이 혁명을 일으킬 수 있습니다. 블록체인 기술은 분산되고 투명한 특성으로 인해 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 신뢰와 같은 AI와 관련된 일부 문제를 완화할 수 있습니다.

AI를 위한 블록체인의 주요 이점 중 하나는 데이터 공유 및 개인 정보 보호 영역입니다. 방대한 데이터 세트는 AI 시스템에 필수적이지만 데이터 공유는 때때로 개인 정보 보호 문제로 인해 제한됩니다. 중앙 집중식 기관에 의존하지 않고 블록체인 기술의 분산 아키텍처는 수많은 당사자 간의 안전한 데이터 협업 및 공유를 가능하게 합니다. 신뢰를 증진하고 데이터 공유를 장려하는 동시에 사람들이 데이터에 대한 통제권을 유지하고 AI 알고리즘에 필요한 액세스 권한만 제공할 수 있도록 합니다.

또한 블록체인의 불변성과 변조 방지는 AI 시스템의 신뢰성을 향상시킵니다. 블록체인의 투명성은 검증 가능한 감사 추적을 제공하여 AI 교육에 활용된 데이터가 실제적이고 변경되지 않았음을 보장합니다. 이는 의료 또는 금융과 같이 데이터 품질과 안정성이 중요한 산업에서 특히 유용할 수 있습니다.

블록체인은 또한 AI 모델을 분산 네트워크의 강점을 활용하여 분산된 방식으로 사용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자는 거래 내역과 다른 사용자의 피드백을 보고 AI 모델의 성능과 정확성을 확인할 수 있어 투명성과 불변성을 제공합니다. 결과적으로 확장성, 단일 장애 지점, AI 시스템의 일반적인 효율성 및 견고성이 모두 향상될 수 있습니다.

블록체인과 AI의 관계에서 고려해야 할 장애물과 제한 사항이 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 기존의 중앙 집중식 시스템에 비해 트랜잭션 속도가 느리고 에너지 사용량이 높기 때문에 블록체인 기술은 현재 확장할 수 없습니다. 또한 블록체인 네트워크에 AI 알고리즘을 배포하는 것은 이러한 알고리즘의 계산이 까다로운 특성으로 인해 어려울 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 블록체인과 AI에 대한 지속적인 연구 개발은 이러한 문제에 대한 솔루션을 찾고 상호 작용의 이점을 극대화하고 있습니다. 기술이 계속 향상됨에 따라 블록체인과 AI를 사용하여 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 촉진하는 창의적인 솔루션의 출현을 예상할 수 있습니다.

2.
블록체인과 AI의 시너지 효과
블록체인 기술은 데이터 무결성을 개선하고, 안전한 데이터 협력 및 공유를 가능하게 하며, 토큰화 및 인센티브를 더 쉽게 만들고, 분산형 AI 거버넌스를 지원하며, 이 모든 것이 AI 시스템을 보다 안정적이고 개방적으로 만들 수 있습니다.

향상된 데이터 무결성
블록체인 기술이 본질적으로 가지고 있는 불변성과 투명성은 AI 시스템에서 활용되는 데이터의 무결성을 향상시킬 수 있습니다. 블록체인 기술을 통해 AI 알고리즘은 변조 방지 및 검증 가능한 데이터에 액세스하여 예측 및 통찰력의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

예를 들어, 블록체인은 공급망 관리에서 품목의 이동을 추적하고 문서화하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 AI 시스템에서 데이터를 분석하여 패턴을 찾고 이상을 찾아내며 물류 절차를 개선할 수 있습니다.

안전한 데이터 공유 및 협업
AI 시스템은 다양하고 방대한 데이터 세트에 액세스해야 하며 블록체인은 데이터 공유를 위한 안전하고 분산된 플랫폼을 제공할 수 있습니다. 블록체인을 사용하면 단일 당사자에 의존하지 않고 여러 당사자 간에 데이터를 공유할 수 있으므로 개인 정보를 유지하고 민감한 데이터를 제어할 수 있습니다.

예를 들어, 의료 산업에서 블록체인에 보관된 환자 기록은 민감한 정보의 개인 정보를 보호하면서 연구 또는 진단을 위해 AI 모델과 안전하게 공유할 수 있습니다.

토큰화 및 인센티브
블록체인 기술을 사용하면 AI 환경을 더 쉽게 인센티브화하고 수익을 창출할 수 있는 토큰이나 코인을 만들 수 있습니다. 이러한 토큰은 계산 리소스를 제공하거나 모델을 훈련하거나 데이터를 제공하는 사람들에게 보상으로 제공될 수 있습니다. 이러한 보상은 팀워크를 촉진하고 AI 연구 및 개발 참여를 장려할 수 있습니다.

한 가지 주목할만한 예는 블록체인과 AI를 통합하여 AI 에이전트가 서비스를 제공하고 노력에 대한 토큰으로 보상받을 수 있는 분산 시장을 만드는 플랫폼인 SingularityNET입니다.

탈중앙화 AI 거버넌스
블록체인 기술은 AI 시스템의 분산된 거버넌스 및 의사 결정 프로세스를 도울 수 있습니다. 스마트 컨트랙트와 탈중앙화 자율 조직(DAO)을 사용하여 의사 결정에 대한 이해 관계자의 참여를 보장하여 공정성과 투명성을 보장할 수 있습니다.

이는 정책 시행 또는 AI 모델 선택과 같은 분야에서 특히 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 블록체인은 Ocean Protocol에서 분산형 데이터 마켓플레이스 및 거버넌스 프레임워크를 만드는 데 사용되어 참가자가 그룹으로 데이터 액세스 및 공유를 결정할 수 있도록 합니다.

3.
블록체인과 AI가 다양한 산업에서 결합되는 방식
새로운 수준의 투명성, 보안 및 효율성을 제공함으로써 블록체인과 AI의 결합은 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

블록체인 기술은 공급망 관리에서 데이터의 불변성과 투명성을 보장하며, AI 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 물류를 개선하고 이상을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 식품 공급의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 월마트와 IBM은 블록체인과 AI를 사용하여 식품 공급을 추적하기 위해 협력했습니다.

의료 분야의 블록체인은 개인 환자 정보 보호와 의료 기록의 안전한 공유를 제공합니다. 이 데이터는 AI가 개인화된 치료 요법을 개발하고 진단을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 블록체인 기반 플랫폼의 한 예는 AI 기반 분석을 가능하게 하는 동시에 사용자에게 의료 데이터에 대한 액세스 및 제어 권한을 부여하는 Medicalchain입니다.

블록체인과 AI는 금융 서비스 산업에서 사기 탐지, 위험 평가 및 고객 식별을 개선하기 위해 협력합니다. AI 알고리즘을 블록체인의 투명성 및 불변성과 결합하면 의심스러운 활동을 발견하는 정확도가 높아집니다. 블록체인과 AI는 금융 부문에서 스마트 계약의 보안을 강화하기 위해 Quantstamp와 같은 이니셔티브에서 사용되고 있습니다.

블록체인은 자율주행 차량에서 차량 간에 분산되고 안전한 데이터 공유를 가능하게 하여 그룹 의사 결정을 용이하게 하는 데 사용할 수 있습니다. 교통 관리, 안전 및 내비게이션을 향상시키기 위해 AI 알고리즘은 공유 데이터를 분석할 수 있습니다. MOBI 프로젝트는 블록 체인 기술을 기반으로 자율 주행 자동차 모빌리티 생태계를 구축하고자합니다.

4.
블록체인과 AI 결합의 잠재적인 도전과 한계
블록체인과 AI의 결합은 확장성, 에너지 사용, 상호 운용성, 데이터 개인 정보 보호 및 구현 복잡성과 관련된 문제를 제시합니다.

블록체인 네트워크는 AI 시스템의 빅 데이터 및 컴퓨팅 요구 사항을 실시간으로 처리하기 어려울 수 있기 때문에 확장성이 중요한 문제입니다. 환경 문제는 두 시스템 모두 계산 집약적이기 때문에 제기됩니다. 다양한 블록체인 네트워크와 AI 모델 간의 원활한 통합을 위해서는 상호 운용성 및 표준화 문제를 해결해야 합니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호도 필수 고려 사항입니다. AI 알고리즘은 보호해야 하는 민감한 정보를 처리할 수 있는 반면 블록체인은 안전하고 변경할 수 없는 데이터 구조를 제공합니다. 특히 엄격한 개인 정보 보호법이 적용되는 의료 및 금융과 같은 부문에서는 데이터 개인 정보 보호와 AI 분석의 이점 사이에서 타협을 하기 어려울 수 있습니다.

채택은 구현 및 관리 복잡성으로 인해 방해를 받을 수 있으며, 특히 소규모 조직의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 이러한 장애물을 극복하기 위한 노력은 여전히 이루어지고 있습니다. 다양한 비즈니스에서 블록체인과 AI를 병합할 수 있는 잠재력을 완전히 실현하려면 이러한 문제를 해결하는 것이 필수적입니다.

5.
블록체인과 AI 채권의 미래에 대한 새로운 트렌드와 가능성
블록체인과 AI의 관계에 대한 미래 잠재력은 엄청납니다. 기술이 발전함에 따라 개인 정보를 보호하는 기계 학습 알고리즘의 더 많은 개발, 분산형 AI 시장의 확장, AI 시스템의 책임성과 투명성 증가를 예상할 수 있습니다.

블록체인 기술과 연합 학습의 통합은 그러한 추세 중 하나입니다. 이 설정을 사용하면 개인 정보를 희생하지 않고 분산 데이터에 대한 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 조직은 데이터를 현지화하고 안전하게 유지하여 민감한 정보에 대한 제어를 유지하면서 AI 모델을 협력하고 협력할 수 있습니다.

탈중앙화 AI 시장의 부상은 또 다른 고무적인 발전입니다. 개발자가 AI 모델, 알고리즘 및 데이터를 공유하고 수익을 창출할 수 있는 개방적이고 투명한 시장의 개발은 블록체인 기반 플랫폼을 통해 가능합니다. AI 연구 및 개발의 발전은 결국 협업을 촉진하고 창의성을 장려하며 기여자에 대한 공정한 급여를 보장하는 이 분산형 전략에 의해 촉진됩니다.

또한 블록체인과 AI가 결합될 때 설명 가능성과 감사 가능성을 향상시킬 수 있는 기회가 있습니다. 의사 결정 프로세스는 블록체인에서 AI 모델 훈련 및 추론과 관련된 작업을 문서화하여 가시화하고 추적할 수 있습니다. 이를 통해 AI로 인한 결과에 대한 이해도를 높이고, 규정 준수를 가능하게 하며, AI 시스템에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

저자

구니트 카우르 Guneet Kaur는 블록체인, 암호화폐 및 데이터 과학의 최첨단 분야에서 지식과 혁신을 끊임없이 추구하는 데 전념하는 선구적인 전문가입니다. 코인텔레그래프의 편집자로서 그녀는 Web3 애호가들에게 비할 데 없는 통찰력을 제공하기 위해 확고한 의지를 보이고 있습니다. 또한 스털링 대학교에서 데이터 과학 전문 박사 학위를 취득하면서 Guneet의 연구는 CBDC를 둘러싼 개인 정보 보호 문제라는 매우 적절한 주제를 포함합니다. 학계에 대한 그녀의 적극적인 참여는 다양한 핀테크 과정의 튜터 및 평가자로서의 역할과 함께 수많은 책 챕터의 공동 편집 및 저술에 의해 잘 입증됩니다. 여가 시간에는 시골을 탐험하고 영화를 보는 것을 즐깁니다.