AI가 영구적인 데이터를 왜 필요로 할까요? Autonomys Network는 어떻게 데이터가 영원히 사라지지 않게 할 수 있을까요?
오늘날 빠르게 발전하는 AI 세계에서, 리스크가 높지만 계속 무시되어온 문제가 있습니다:
데이터가 사라지면 무슨 일이 발생할까요?
2021년, 《Nature Machine Intelligence》의 한 연구에서 코로나 검사를 위한 AI 모델 중 독립적인 재현을 위한 충분한 문서나 접근 가능한 데이터가 있는 모델이 하나도 없다는 것을 발견했습니다. 이는 비정상적인 현상이 아니라 AI가 "데이터가 사라질 수 있다"는 구조적 문제를 가지고 있기 때문입니다.
AI가 의료, 금융, 법률, 물류 등 핵심 산업에 변화를 가져오고 있지만, 여전히 취약한 인프라 위에 구축되어 있습니다. 우리가 개발한 모델은 내일 사라질 수 있는 정보로 학습하고 있습니다. 그리고 이러한 정보가 사라지면 AI 출력을 이해하고, 감사하거나 수정할 수 있는 능력도 함께 사라집니다.
인공지능의 "기억" 문제는 모든 사람과 관련됩니다
미국 항공우주국(NASA)이 아폴로 11호의 원본 고화질 자기 테이프를 분실한 사례부터 뉴욕시의 AI 챗봇이 학습 데이터 오염으로 인해 기업에 법적 규정을 무시하라고 제안한 사례까지, 이러한 예시들은 명확하게 한 가지 그림을 그립니다:
데이터가 사라지면 인공지능은 신뢰할 수 없게 됩니다.
그 결과, 연구 결과는 재현성을 잃고, 규정 준수는 무시됩니다. 최악의 경우, 책임을 물을 수 없게 됩니다.
상상해 보세요:
- 금융 모델이 귀하의 모기지 대출을 거부했지만 역사적 데이터는 사라졌습니다;
- 의료 AI가 환자를 오진했지만 누구도 학습에 사용된 데이터 출처를 추적할 수 없습니다;
- 자율 에이전트가 재앙적인 결정을 내렸지만 엔지니어는 학습 과정을 재구성할 수 없습니다.
이는 공상 과학 소설의 문제가 아니라 이미 발생하고 있는 일입니다.
우리는 삭제할 수 없는 데이터가 필요합니다
이것이 바로 Autonomys Network가 존재하는 이유입니다. Autonomys의 핵심은 한 가지를 보장하기 위한 인프라를 구축하는 것입니다:
AI가 데이터를 "올바른 방식으로 저장"할 수 있도록 합니다.
클라우드 서버, 데이터베이스, 데이터 센터를 포함한 전통적인 저장 방식은 모두 덮어쓰거나 폐쇄될 수 있습니다. 하지만 블록체인 기반의 영구 데이터 저장을 통해 정보는 변경 불가능하고, 검증 가능하며 투명해집니다.
Autonomys의 탈중앙화 저장 네트워크(DSN)와 모듈화 실행 환경(Auto EVM)은 새로운 AI 스택의 기반을 구성하며, 이를 통해 데이터 출처를 증명할 수 있습니다:
- 데이터 출처를 증명할 수 있습니다;
- 학습 데이터를 언제든 복제할 수 있습니다;
- 어떤 중앙화된 개체도 역사적 데이터를 삭제하거나 조작할 수 없습니다.
이는 단순한 기술적 변화가 아니라 "AI를 어떻게 신뢰할 것인가"에 대한 근본적인 재설계입니다.
(번역은 계속됩니다. 전체 텍스트를 번역하겠습니다.)
