AI와 블록체인의 융합은 투명성 향상과 편향 방지를 통해 딥페이크와 정보 품질 문제에 대응하는 유망한 솔루션으로 떠오르고 있다.
지난 2년 동안, 인공지능(AI)은 빠르게 진화하는 분야였다.
그것은 건강 관리에서 소비재에 이르기까지 다양한 영역에서 응용을 발견했고 중대한 기술 발전과 돌파구에 기여했다. 그러나 그것은 어려움 없이 오지 않는다.
대부분의 이슈는 잘못된 정보와 잘못된 정보의 생성과 확산을 확산시키는 인공지능의 능력에 관한 것이다.
다른 이슈들은 편향된 정보의 생성과 확산에 관한 것이다. 그러나 최근에 블록체인 기술이 인공지능 시스템이 경험하는 문제에 대한 잠재적인 해결책으로 나타났다.
△인공지능의 블랙박스 잠금 해제
현재, 인공지능의 의사 결정 과정의 많은 부분은 사용자들과 심지어 일부 개발자들에게 '블랙박스'다.
사람들이 그들이 받는 산출물 뒤에 있는 근거나 심지어 합법성에 대해 불분명하기 때문에, 이러한 인공지능 모델의 불투명성은 불확실성과 불신으로 이어진다.
심지어 이러한 인공지능 모델의 창작자들은 사용자들에게 그들의 인공지능 모델이 실수를 할 수 있다고 경고하는데, 이것은 사용자가 중요한 정보를 다시 확인해야 하는 이유다.
그러나 블록체인을 사용해 AI 모델이 훈련된 데이터를 기록, 모니터링 및 참조해 투명한 진실의 소스 역할을 할 수 있다.
이와 같은 시스템은 AI 모델에 새로운 데이터가 제공되고 훈련된 경우 타임스탬프를 기록해 AI 모델이 편향된 출력을 생성하거나 생성할 때 운영자는 원장을 분석해 모델이 언제부터 그러한 종류의 출력을 생성하기 시작했는지, 어떤 데이터 세트가 모델이 그런 방식으로 반응하도록 만들 수 있는지 이해할 수 있다.
AI 모델을 훈련하는 동안 블록체인을 사용하면 AI가 어떻게 훈련되었는지에 대한 변경할 수 없는 연대기적 증거를 생성해 모든 변경 사항, 업데이트 또는 편차를 정확하게 추적하고 분석할 수 있도록 보장한다.
이 수준의 문서는 AI 시스템이 높은 수준의 책임감과 투명성을 필요로 하는 중요한 응용 프로그램에서 사용되는 경우 주로 AI 시스템을 감사하는 데 중요하다.
△딥페이크 딜레마 해결 : 검증 도구로서의 블록체인
생성 인공지능 시스템이 이제 고품질의 이미지, 오디오 및 비디오를 생산할 수 있기 때문에 대중을 속이기 위해 쉽게 사용될 수 있다.
특히 사람들의 사칭을 포함할 때 이 가짜 멀티미디어의 생성은 종종 딥페이크라고 불린다.
딥페이크는 종종 잘못된 정보와 평판 손상을 야기하면서 발생하지 않은 상황이나 행동에 있는 개인을 묘사한다.
생성 AI 제품이 계속 개선됨에 따라 이러한 딥페이크의 현실성도 향상되며, 현재 우리는 딥페이크가 종종 언뜻 진짜 콘텐츠와 구별되지 않는 지점에 있다.
현재 몇 가지 솔루션이 멀티미디어가 딥페이크인지 여부를 결정하는 데 사용되고 있다. 하나의 솔루션은 콘텐츠의 정당성을 확인하기 위해 소스와 가까운 제3자 및 개인에 의존한다.
그러나 이 방법이 항상 시기적절한 것은 아니다. 다른 솔루션에는 AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크 또는 보이지 않는 마커를 내장하는 회사가 포함된다.
이러한 마커는 코드베이스에서 시각적으로 식별되거나 감지돼 콘텐츠가 정품인지 조작되었는지 여부를 표시할 수 있지만 모든 회사가 아직 이 작업을 수행하고 있는 것은 아니다. 그러나 블록체인도 이러한 문제에 대한 유망한 솔루션이 될 수 있다.
검증되고 독창적인 콘텐츠의 블록체인 저장소를 만듦으로써, 이 저장소에 존재하지 않는 모든 멀티미디어 자산은 의심스럽거나 비공식적인 것으로 간주될 수 있다.
이것은 블록체인 기반 시스템이 딥페이크 문제를 해결하기 위해 사용될 수 있는 한 가지 방법일 뿐이다.
예를 들어, 정치인과 그들의 팀은 대중이 그들의 공개된 콘텐츠의 진위를 독립적으로 결정할 수 있도록 그러한 블록체인 기반 시스템을 사용할 수 있다.
그러면 정치인이나 그들의 팀이 그들의 블록체인 로그에 기록하지 않은 모든 것은 회의론으로 취급될 수 있다.
멀티미디어 자산에 대한 블록체인 저장소를 구현하는 것은 딥페이크 문제를 해결하기 위한 사전 예방적 접근 방식을 제시한다.
정품 콘텐츠에 대한 투명하고 불변의 기록을 제공해 정품과 딥페이크를 구별하는 데 도움이 된다.
엉터리 솔루션은 아니지만 디지털 미디어에 대한 진정성과 신뢰를 촉진하기 때문에 딥페이크 현상과의 싸움에서 올바른 방향으로 나아가는 한 걸음이 될 수 있다.
△AI 투명성 극대화 및 편향 방지
AI 시스템과 함께 블록체인을 사용하는 것은 투명성을 높이고 편견을 방지하기 위한 유망한 해결책을 제시한다.
이러한 혁신의 이점을 완전히 실현하려면 AI 개발자, 사용자 및 규제 기관이 AI 시스템에서 블록체인을 구현하기 위한 공통 표준 및 관행을 확립하기 위한 공동 노력이 필요하다.
또한 모든 블록체인이 이 기사에서 설명하는 AI/블록체인 시스템의 유형으로 구현하기에 적합한 후보는 아니라는 점도 유의해야 한다.
위에서 설명한 시스템은 많은 양의 데이터를 빈번한 간격으로, 때로는 하루에 몇 번씩 다양한 위치로 전송해야 한다.
블록체인이 거래 처리량이 낮거나 거래 수수료가 높은 경우 해당 블록체인을 AI가 경험하는 이러한 문제의 해결책으로 사용하는 것이 합리적이기 위해서는 비용 관점에서 실행하는 것이 기술적으로 제약되거나 비효율적일 가능성이 높다.
그럼에도 불구하고, AI와 블록체인의 융합은 잠재적으로 인공 지능 공간에서 증가하는 문제들 중 일부를 해결할 수 있다.
이 두 기술을 종합하면 AI 시스템에서 언제 그리고 왜 편향이 발생하는지 빠르게 식별할 수 있으며 딥페이크의 증가하는 문제와 싸울 수 있다.
현재 이러한 유형의 블록체인 AI 솔루션을 실험하는 사람들이 있을 가능성이 높지만 이러한 유형의 시스템이 대량으로 채택되려면 기술자, 정책 입안자 및 사용자의 집단적인 노력이 필요할 것이다.
블록체인이 어떻게 AI 시스템을 향상시키고 어떻게 AI에 대한 신뢰를 높일 수 있는지에 대해 AI 사용자와 대중을 향한 교육 캠페인이 필요할 것이다.
만약 그렇게 된다면 더 많은 사람들이 사용하는 시스템에 대해 확신할 수 있기 때문에 두 기술 모두 더 높은 수용률을 경험할 것이다.
인공지능(AI)이 법 안에서 제대로 작동하고 증가하는 도전에 직면해 성공하려면 데이터 입력 품질과 소유권을 보장하는 엔터프라이즈 블록체인 시스템을 통합해 데이터를 안전하게 유지하고 데이터의 불변성을 보장해야 한다.