작성: Kava Labs
우리는 AI(인공지능)와 블록체인 기술의 융합을 계속 탐구하며, 생성식 AI와 토큰화의 역할에 초점을 맞출 것입니다. 가장 혁신적이지만 가장 논란의 여지가 있는 AI와 블록체인 기술 분야 중 하나로서, 우리는 RWA 토큰화, NLP(자연어 처리)의 DeFi 적용, AI의 리스크 완화 및 크로스체인 상호운용성에 관한 이전 기사를 참고하여 이 두 기술의 융합이 미치는 더 광범위한 영향을 완전히 이해할 필요가 있습니다.
이 기사에서는 생성식 AI의 강력한 기능, 작동 원리 및 생성식 AI 출력물을 토큰화할 때 직면하는 저작권 문제를 탐구할 것입니다. 그런 다음 블록체인 기술의 역할과 NFT(대체 불가능한 토큰)가 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재적 솔루션으로 어떻게 작용할 수 있는지 살펴볼 것입니다. 또한 이미 NFT를 활용하고 있는 산업을 조사하고 이 역동적인 분야의 미래 잠재력과 AI가 담당할 수 있는 역할에 대해 논의할 것입니다.
콘텐츠 창작의 미래
AI 분야의 다른 측면과 마찬가지로, 생성식 AI의 발전은 컴퓨터 과학 분야에 깊은 뿌리를 두고 있으며 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 영국 예술가 Harold Cohen은 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스에서 AARON 프로젝트를 통해 컴퓨터 이미지 생성의 초기 반복을 실현했습니다. 그러나 이러한 생성식 AI 이미징의 초기 반복에도 불구하고, 2022년 4분기 말 ChatGPT3.5의 출시는 현대 AI의 번영을 알리는 이정표가 되었으며, 일반 대중이 이 혁명적인 기술에 접근할 수 있는 기회를 제공했습니다.
Midjourney, Leonardo.ai 및 DALL-E의 2023년 출시로 인해 생성식 이미징 프로토콜의 인기가 급증했으며, 생성식 AI(GenAI)와 프롬프트 엔지니어링이 대중의 관심을 끌었고 대규모 언어 모델(LLM)도 주목받고 있습니다. 하루아침에 누구나 몇 초 만에 사실적인 이미지를 생성할 수 있게 되었는데, 이전에는 이 작업을 수행하려면 많은 노동력이 필요했고 전문 예술가와 사진작가만이 할 수 있었습니다.
그 이후로 생성식 AI는 지속적으로 발전하고 개선되어 왔습니다. 심지어 전통적인 Web2 기업들도 AI 이미지 생성 및 편집 프로토콜을 구현하기 시작했습니다. 예를 들어 Photoshop은 2023년 5월 생성식 채우기 도구 키트를 출시했습니다. 우리는 또한 이 분야가 이미지에서 오디오, 비디오 및 3D 모델링으로 확장되는 것을 목격했습니다.
생성식 AI는 어떻게 작동할까요? 전통적인 예술가들은 걱정할 필요가 있을까요? 그리고 블록체인은 생성식 AI를 어떻게 도울 수 있을까요?
이 기술 이해하기
블록체인이 생성식 AI와 어떻게 교차할 수 있는지 파악하려면 먼저 이 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 그것이 표절로 간주될 수 있는지 이해해야 합니다.
생성식 AI의 첫 번째 단계는 다른 AI 모델과 동일합니다 - 원시 데이터를 수집, 색인화 및 정리하는 것입니다. 생성식 AI는 이미지, 오디오 샘플, 비디오 또는 3D 디지털 모델을 수집합니다. 그런 다음 모델을 훈련시켜 객체, 질감, 색상 및 오디오 패턴을 식별할 수 있습니다.
모델이 샘플 데이터를 가장 기본적인 구성 요소로 분해하면 패턴과 상호 의존성, 예를 들어 색상이 어떻게 상호 작용하고 객체 간의 공간적 관계를 재구성하고 복제할 수 있습니다. 대규모 언어 모델이 다음 단어, 문장 또는 단락을 예측하는 확률 모델을 사용하는 것과 유사하게, 생성식 AI는 픽셀 값과 그들 간의 위치 관계를 예측하는 확률 모델을 사용하여 단일 일관된 이미지 출력을 생성합니다.
생성식 AI의 마지막 단계는 이러한 출력을 피드백 루프에 활용하는 것입니다. 반복하고 개선하면서 시간이 지남에 따라 더 정확한 출력을 만들어냅니다.
저작권에 대한 논란은 모호해지기 시작하는데, 모델이 오픈 소스 데이터에 대해 훈련되고 단일 원본 데이터를 직접 복사하지 않기 때문입니다. 그들은 수십억 개의 원시 데이터 접촉점을 기반으로 하는 매우 복잡한 예측 모델을 사용하고 예측 모델링을 통해 이를 출력으로 결합합니다. 한 가지 생각은 이러한 모델이 마이클 잭슨이나 비틀즈와 같은 현대 가수가 영향을 받거나 영감을 받는 것과 더 유사하다는 것이지, 그들의 노래를 직접 표절하는 것은 아니라는 것입니다.
NFT의 부상
NFT는 2014년 데이터 아티스트 Jennifer와 Kevin McCoy가 Namecoin 블록체인에서 처음으로 Quantum을 민팅한 때부터 존재했습니다. 2017년 CryptoKitties의 출시로 NFT가 이 분야에서 소수의 추종자를 얻기 시작했고, 2021년 불황 기간 동안 Bored Ape Yacht Club, CryptoPunks 등의 프로젝트와 Beeple과 같은 독립 디지털 아티스트들과 함께 주목받았습니다.
2021년 불황 기간 동안 NFT는 기저 블록체인 기술의 사용 사례 강점을 보여주었습니다. 변경 불가능한 탈중앙화된 원장은 오랫동안 존재해온 일관된 출처 증명 문제를 해결할 수 있습니다. 영구적이고 변경 불가능한 디지털 인증 도장을 통해 다양한 산업은 제품의 합법적 소유권을 쉽게 확인할 수 있습니다. 고급 예술 데이터베이스 Artory는 블록체인 기술을 활용하여 독점 예술품의 출처 증명에 탁월한 성과를 거두었습니다.
2021년 NFT 열풍이 정점에 달한 이후 NFT의 인기는 다소 감소했지만 그 중요성은 줄어들지 않았습니다. ERC-721 및 ERC-1155 토큰 표준을 통해 동적 및 비균질 NFT 프로젝트를 도입하고 실물 자산(RWA)의 부상으로 새로운 시장이 창출되었습니다. 특히 부
에이프(Ape) NFT 민트하기
NFT는 2021년 불장 속에서 주목받았는데, 이는 에이프(Ape) NFT 시리즈 민트의 편리성 덕분이었습니다. 상대적으로 소수의 사람들만 접근할 수 있었던 빠르게 성장하는 산업에서, OpenSea와 Rarible 같은 플랫폼에서 NFT를 민트할 수 있게 되면서 수백만 명의 사용자들에게 간단한 진입점을 제공했습니다. 자신만의 NFT 시리즈를 만드는 것과 비교하면, 지갑 설정이 더 도전적일 수 있습니다.
초기 설정은 간단한 계정 생성 과정을 통해 이루어집니다. 그 후 사용자가 지갑을 계정에 연결하면 몇 분 내에 쉽게 시리즈를 업로드하고 민트할 수 있으며, 이는 이미지를 클라우드 제공업체에 업로드하는 것만큼 편리합니다. 사용자 경험은 탁월하며, 이미지가 승인되면 플랫폼과 선택한 거래소 간에 쉽게 거래할 수 있습니다.
디지털 아트의 유동성
NFT를 민트하고 디지털 아트품을 자유롭게 거래할 수 있는 능력은 수백만 명의 사용자를 유치하는 중요한 단계였습니다. 이는 암호화폐 시장 변동성에 대한 속성 교육이기도 하지만, 더 중요한 것은 사용자에게 동적인 교육 도구를 제공한다는 것입니다. 그들은 빠르게 암호화폐 거래를 이해하고 실행하기 시작합니다. 예를 들어 NFT 플랫폼에서 지갑과 거래소로 seamless하게 이동하고 다시 법정 화폐로 전환할 수 있습니다.
이를 통해 많은 창작자들이 처음으로 자신의 디지털 아트품을 현금화할 수 있게 되었습니다. 이는 Web3의 근본적인 약속, 즉 금융 및 창의적 주권을 개인에게 다시 돌려주는 것을 실현한 것입니다.
버전세의 새로운 시대
디지털 자산의 출처를 확립하는 측면에서, NFT의 종종 간과되는 한 가지 측면은 원래 창작자에게 자동으로 버전세를 지불할 수 있다는 것입니다. 비록 아티스트 재판매권(ARR) 또는 추급권(droit de suite) 개념이 1920년 프랑스에서 처음 도입된 이래 존재해 왔지만, 많은 국가에서는 여전히 새로운 관행입니다.
이 측면에서 NFT는 독특한 기회를 제공합니다. 특정 NFT의 거래에 대해 자동으로 버전세를 적용하는 과정은 번거로운 전통적인 중개인의 개입 없이 이 문제를 해결합니다. NFT 플랫폼의 큐레이션 프로세스는 이 권한을 직접 창작자에게 돌려주어 그들이 원하는 버전세 비율을 결정할 수 있게 합니다.
AI와 NFT의 미래
2021년 NFT의 부상에서 인상적인 점 중 하나는 생성 AI 프로토콜의 도움 없이 이루어졌다는 것입니다. 그 환경에서 디지털 아티스트들이 두각을 나타냈지만, 이제는 누구나 채팅봇을 사용하듯이 쉽게 높은 제작 가치의 예술 작품을 만들 수 있기 때문에, 이 시장의 미래 수익성은 불확실합니다. 사람들은 프로젝트의 실용성과 커뮤니티에 더 주목할 수 있습니다.
생성 AI 프로토콜은 개인을 뛰어난 예술가로 만들고 이전에는 접근할 수 없었던 직업적 기회의 문을 열 수 있습니다. 그러나 지난 주기에서 예술가들이 직면한 주요 문제 중 하나는 그들의 작품이 동의 없이 NFT로 판매되었다는 것입니다. 생성 AI 프로토콜로 만든 디지털 자산의 화폐화에 대해서는 법적으로 여전히 모호한 부분이 있습니다. 이 두 가지 요인은 특히 생성 AI 자산이 인기 NFT 시리즈를 통해 세대 간 부를 창출하는 데 사용되는 경우 충돌할 수 있습니다.
지난 주기에는 NFT가 복제되어 여러 블록체인에서 민트되면서 표절도 촉진되었습니다. 상호운용성 부족과 데이터 고립에 대한 주제는 이전 게시물에서 다루었습니다. 이 측면에서 AI는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 초기 이상징후 감지와 사기 예방 등 보안 강화 조치를 통해 AI는 RWA와 DeFi 분야와 마찬가지로 방패가 될 수 있습니다. 이는 디지털 자산의 출처를 확인하는 데 있어 체인 간 상호운용성 보안을 구축하는 데 필수적입니다.
