저자: 천모 출처: cmdefi
"AI 두뇌" 시대
Justine Moore는 6개월 동안 실험을 수행했고, 매일 ChatGPT와 대화하며 개인적인 생각과 감정을 계속 공유하여 진정으로 자신을 이해하는 "AI 두뇌"를 만들고자 했습니다. 그 결과 AI의 능력이 완전히 예상을 뛰어넘었고, 그녀는 다음과 같은 시나리오를 제시했습니다:
1. 타인과의 소통: 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하면 복잡한 생각을 더 명확하게 전달할 수 있어 의사소통 능력이 크게 향상됩니다.
이 점은 제가 직접 사용해보고 있는데, 제가 지금 사용하는 AI의 가장 강력한 기능은 요약 및 의사소통 능력이라고 생각합니다. 특히 무언가를 다른 사람에게 잘 설명해야 하는 경우, AI를 활용해 요약 및 의사소통 능력을 기르는 것이 정말 강력합니다.
2. 자기 이해: AI 두뇌는 사용자를 "심리 분석"하여 자신의 강점과 약점을 더 잘 이해하고 인지적 편향을 바로잡는 데 도움을 줄 수 있습니다.
3. 애플리케이션과의 상호작용: AI 두뇌는 다른 애플리케이션에 통합될 수 있어, 사용자의 스타일을 완벽하게 이해하는 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 스타일을 완전히 이해하는 작문 도우미나 맞춤형 업무 또는 소셜 도구 등이 있습니다.
실제로 AI를 집중적으로 사용하는 사람이라면 이와 유사한 경험을 해보셨을 것 같습니다. 적어도 저는 앞으로 모든 사람이 자신에게 맞춤화된 AI 두뇌를 가질 것이라고 생각합니다.
그렇다면 자신만의 AI 두뇌를 구축하는 핵심 요소는 무엇일까요?
1. 사용자 데이터의 완전성과 품질
AI 두뇌가 사용자를 진정으로 이해하려면 방대하고 고품질의 개인 데이터가 필요합니다. 이에는 사용자의 과거 대화, 행동 기록, 감정 성향, 선호도, 의사결정 등이 포함됩니다. 데이터가 풍부하고 완전할수록 AI 두뇌가 사용자의 사고 패턴과 성격을 완벽하게 파악할 수 있습니다.
2. 데이터의 프라이버시와 보안
개인 데이터의 프라이버시 보호가 매우 중요합니다. 이는 AI 두뇌가 사용자의 생활 습관, 성향 선호, 약점 등을 학습하기 때문입니다. "AI 두뇌"를 구축할 때 사용자는 데이터에 대한 완전한 통제권을 가져야 하며, 이 데이터가 악용되거나 유출되지 않도록 해야 합니다.
3. 투명한 모델 교육 및 데이터 사용 메커니즘
진정으로 자신을 이해하는 AI 두뇌를 위해서는 투명성이 핵심입니다. 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 사용되고 AI 모델이 어떻게 교육되는지 알아야 합니다. 이는 보안성의 일부로도 이해할 수 있습니다.
해결책: 탈중앙화 아키텍처와 데이터 소유권?
Justine의 개념에 따르면, AI 두뇌는 사용자가 완전히 통제해야 하며, 대기업의 데이터 독점과 악용을 피해야 합니다.
따라서 탈중앙화 아키텍처가 한 가지 해결책이 될 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 데이터와 AI 모델의 실제 소유자가 되어 전체 수명 주기에 걸쳐 통제권과 이해관계를 유지할 수 있습니다.
Vana DataDAO 솔루션
이 솔루션의 핵심 개념은 - 사용자에게 데이터에 대한 완전한 주권을 부여하는 것으로, "AI 두뇌"의 개념과 완전히 일치합니다.
Vana는 "비관리 데이터" 개념을 도입하여 데이터가 사용자가 승인한 작업에만 사용되도록 합니다. 사용자는 자신의 데이터에 대한 통제권을 항상 유지하며, 플랫폼이나 제3자가 관리하지 않습니다.
구현 방식은 데이터가 서버에 기여되기 전에 암호화됩니다. 각 사용자는 서버의 공개 키를 사용하여 자신의 데이터를 암호화하므로, 데이터가 집합 서버로 전송되거나 AI 교육에 사용되더라도 데이터 자체는 기밀로 유지됩니다. 복호화 키를 가진 참여자만이 데이터에 액세스할 수 있습니다.
이를 통해 사용자의 데이터 주권과 프라이버시가 해결되며, 데이터 품질의 기반도 마련됩니다. 사용자는 프라이버시 걱정 없이 진실된 데이터를 제공할 수 있고, Vana 블록체인의 기여 증명(Proof-of-Contribution) 메커니즘과 결합된 암호화폐 인센티브 모델을 통해 고품질 데이터 제공에 대한 동기부여도 이루어집니다.
종합적으로 Vana DataDAO는 데이터 주권 문제, 즉 데이터 프라이버시와 보안을 해결하고자 합니다. 사실 AI 어시스턴트를 훈련하는 것은 어렵지 않습니다. 많은 언어 모델 교육 API를 통해 이러한 환경을 제공할 수 있습니다. 그러나 우리의 요구사항이 단순한 "어시스턴트"에 그치지 않을 것입니다. AI는 판도라의 상자와 같아서 열면 엄청난 힘이 풀려나올 수 있습니다. 우리의 요구사항이 AI 두뇌, AI 슈퍼 두뇌 수준으로 올라가면 데이터 주권 문제는 피할 수 없게 될 것입니다.
