암호화폐와 AI의 유익한 교차점은? 비탈릭이 4가지 사례를 설명

암호화폐와 AI의 연결

이더리움 공동창업자 비탈릭 부테린은 30일 블로그에서 암호화폐와 인공지능(AI)이 교차하는 영역으로서 4가지 가능성을 분석하고 그 활용 사례와 위험에 대해 설명했다. 이를 코인포스트가 31일 전했다.

부테린은 우선 「표면적인 분위기 수준」에서의 암호화폐와 AI의 상승효과로서, 다음의 점을 들었다.

– 암호화폐의 분산화가 AI의 중앙 집중화와 균형을 이루다
– 암호화폐가 불투명한 AI에 투명성을 가져다 주다
– AI는 데이터를 필요로 하지만 블록체인은 데이터 저장과 추적에 적합하다

한편 더 깊이 파고든 차원의 시너지 효과에 대해 그는 그동안 그렇게 많지 않다고 답변해 왔지만 최근 3년간 AI와 암호화폐가 각각 더 강력해지면서 변화의 조짐이 보인다고 지적했다.

그러나 AI가 어떻게 응용되는지에 대해서는 주의하는 것이 중요하다고 부테린은 경고한다.

“특히 어려운 것은 암호화 기술에서는 오픈소스가 진정으로 안전한 것을 만드는 유일한 방법이지만, AI에서는 모델(혹은 그 학습 데이터조차도)을 오픈함으로써 적대적인 머신러닝 공격에 대한 취약성이 대폭 증가하는 것이다.”

AI의 특성과 우려

부테린은 AI에 대한 파악 방법을 다음과 같이 표현했다.

“AI란 알고리즘을 명시적으로 지정하는 것이 아니라, 커다란 계산 수프를 휘저어 모종의 최적화 압력을 가함으로써 자신이 원하는 특성을 가진 알고리즘을 생성하도록 하는 것이라고 생각할 수 있다.”

그는, AI의 알고리즘에는 「매우 강력한 일을 실시하는 능력」이라고 하는 공통되는 성질이 있다고 지적. 그러나 동시에 그 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알거나 이해하는 데 한계가 있다며 강한 우려를 표명하고 있다.

게임에 비유한 네 가지 분류

부테린은 AI와 블록체인이 교차하는 영역을 게임에 비유해 4가지 카테고리로 분류했다.

– 게임 플레이어로서의 AI(가장 실행 가능성이 높음)
– 게임 인터페이스로서의 AI(가능성은 높지만 리스크를 수반한다)
– 게임의 규칙으로서의 AI(매우 신중하게 검토할 필요가 있다)
– 게임의 목적으로서의 AI(장기적이지만 흥미를 돋우다)

부테린은 최초의 카테고리인 「게임 플레이어」=블록체인의 구조에의 참가자로서의 AI에 대해서, 온체인의 분산형 거래소(DEX)에서 재정 거래에 적용한다고 하는 유스 케이스를 나타냈다. 이 개념은 새로운 것이 아니라 이미 10년 가까이에 걸쳐 차익거래 봇에 의해 실행되고 있기 때문에 가장 실행 가능성이 높다.

이러한 AI봇은, 아비트라지에 있어서 인간의 능력을 큰폭으로 웃돌고 있어 예측 시장 등 다른 유저 케이스로 확대한다고 그는 예상하고 있다.

“일반적으로 기초가 되는 메커니즘은 이전과 거의 동일하게 계속 설계되지만, 개별 플레이어가 AI가 되어 메커니즘이 보다 미시적인 스케일로 효과적으로 동작하게 되는 유스케이스가 즉시 유망하고 가장 쉽게 잘할 수 있는 것이다.”

인터페이스로서의 AI

부테린은 복잡한 온라인 암호화폐 거래에서 사용자가 보다 안전하게 탐색할 수 있는 인터페이스로서의 AI라는 아이디어를 선보였다. AI가 사기를 검출하거나 복잡한 트랜잭션을 해석해 예상되는 결과를 사용자에게 보여주는 등 사용자 이익을 보호하는 유스케이스를 생각할 수 있다.

그 한 예로 암호화폐 지갑 메타마스크의 사기 검출 기능을 들었다.

그러나 오픈소스 환경에서는 적대적인 머신러닝에 의해 사기의 최적화가 일어날 가능성도 있기 때문에 현시점에서는 위험이 너무 높다고 부테린은 지적. AI는 사용자에게 ‘실시간 튜토리얼’을 제공해 오류를 막는 데는 유익하지만 사기나 악의적인 오정보를 퍼뜨리는 자에 대해 직접 사용하는 데는 신중해야 한다고 말했다.

규칙으로서의 AI

룰로서의 AI에 관해서 부테린은 「가장 위험하고, 가장 신중하게 임할 필요가 있다」라고 주장했다.

예를 들어 분산형 자립조직(DAO)이 주관적인 의사결정을 할 필요가 있는 경우에 AI를 사용하는 경우를 생각할 수 있다. 하지만 AI 모델이 오픈되지 않을 경우 내부 동작을 검증할 수 없어 중앙집권적인 앱과 비슷해질 수 있다.또, 오픈인 경우에는, 공격자가, 모델을 속이는데 최적화한 기계 학습을 로컬로 시뮬레이션 해, 네트워크상에서 재현 가능하게 되는 리스크를 부테린은 지적했다.

가장 까다로운 애플리케이션

부테린은 블록체인과 암호기술을 사용해 단일 분산형으로 신뢰할 수 있는 AI(싱글톤)를 만들려는 시도가 가장 어렵지만 기능성 측면이나 중앙집권화 위험을 회피하는 형태로 AI의 안전성을 향상시킨다는 면에서 유망하다고 주장한다.

그러나 기초가 되는 가정이 실패하는 경우도 많이 발생할 가능성도 있으므로 높은 가치와 위험이 있는 상황에서는 신중하게 행동해야 한다고 덧붙였다.

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