-03.png){kind=small}
1.블록체인이란?
간단하게 설명하면 블록체인은 사실을 증명하는 기술이다.
보이지 않는 생각 즉, "동의, 합의, 증명, 소유, 안전, 확실성" 과 같은 추상적 개념을 정보기술로 풀어낸 것이다. 즉, 블록체인은 디지털 데이터를 신뢰할 수 있게 만들어주는 기술이다.
2. 인공지능과 블록체인 융합
블록체인 기반으로 데이터 저장,관리
인공지능의 서비스 품질 및 안정성 확보
신뢰할 수 있는 데이터는 인공지능의 '생명의 피' 같은 것이고,
인공지능 기반 제품 및 서비스의 성능은 양질의 데이터를 얼마나 확보했느냐에 따라 결정됩니다.
반면에 블록체인은 신뢰할 수 있는 데이터를 암호화하여 유지하는 기술입니다. 따라서 탈중앙화된 블록체인을 통해 파편적으로 저장된 데이터를 공유하고, 참여들이 함께 검증해 안전하게 저장 및 관리하면 해당 데이터의 무결성이 강화될 수 있습니다.
두 기술 모두 데이터를 기반으로 구동되고 있으며, 데이터 저장, 관리를 활용하는 두 기술의 융합으로 아래와 같이 시너지 효과를 낼 수 있습니다.
보안
블록체인 기술을 활용하여 인공지능과 머신러닝의 상용화로 인한 보안성의 수준은 훨씬 높아질 것이며, 향후 기술 적용에 대한 그림을 확실히 그릴 수 있게 되었습니다.
신뢰
기록의 불변성은 블록체인의 장점 중 하나 입니다. 이 장점이 인공지능과 접목될 경우 사용자는 인공지능의 학습 과정을 오픈된 기록으로 열람할 수 있습니다. 나아가 이는 인공지능 로봇 간의 신뢰 구축(machine-to-machine, 기계 간 교류) 을 도와 데이터 공유를 편리하게 만들어 줄 수 있습니다.
새로운 시장
나의 개인정보를 안전하게 보관 및 관리할 수 있다는 것은 개인정보 소유권을 가질 수 있게 된다는 뜻 입니다. 개인정보의 소유권에 대한 개념이 없어 정보 유출이 빈번하게 이뤄지는 현대 사회에서 이는 데이터 마켓, 인공지능 마켓 등 합법적인 개인정보 매매 시장이 형성될 수 있음을 의미 합니다.
개인정보 저장과 사용
블록체인은 민감한 개인정보를 보관하는 데 최적화된 기술이며, 이 개인정보가 인공지능을 통해 처리되면 우리 삶을 편리하게 만들 수 있습니다.
3. 융합의 예상 효과 및 활용
첫번째,
인공지능 의료진단 서비스에 블록체인 기술이 적용되면 병원 단위로 분산 저장, 관리되는 각종 의료 정보들이 안전하게 공유되어 학습을 위한 통합형 빅데이터를 구축할 수 있게 됩니다. 기계가 학습하는 과정에서 개인의 의료정보같이 민감한 정보를 안전하게 저장하는 블록체인의 데이터베이스를 활용하여 보안된 상태에서 학습하거나 데이터를 활용할 수 있게 됩니다. 이를 기반으로 인공지능 의료서비스의 성능도 대폭 향상 될 수 있습니다.
두번째,
인공지능은 머신러닝 방식 채굴 알고리즘을 이용해 블록체인 관리를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 현재 비트코인 블록체인에서 블록을 채굴하기 위한 해시 알고리즘은 코드가 분해될 때까지 모든 문자의 조합을 시도하는 ‘무차별 대입’ 방식을 적용했습니다. 그러나 인공지능 기계 학습 방식의 채굴 알고리즘을 이용해 지능적으로 코드를 분해할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 인공지능 학습에 올바른 데이터가 제공되는 경우 성능을 향상시킬 수 있으므로, 블록체인을 보다 효과적으로 관리(채굴)할 수 있습니다.
세번째,
어떠한 플랫폼을 이용하기 위해 암호 화폐를 지불하거나, 인공지능 개발에 필요한 데이터를 업로드하는 유저들에게 보상으로 암호 화폐를 제공하고, 공유된 데이터를 블록체인을 통해 관리하는 등 다양한 방법으로 이 두가지 기술을 결합할 수 있습니다.
<참고자료>
1. 인공지능에 블록체인이 결합했다.
https://www.sciencetimes.co.kr/?news=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%97%90-%EB%B8%94%EB%A1%9D%EC%B2%B4%EC%9D%B8%EC%9D%B4-%EA%B2%B0%ED%95%A9%ED%96%88%EB%8B%A4
2. 인공지능의 '블랙박스'? AI에 블록체인 기술이 필요한 이유!
https://blog.lgcns.com/2260
3. 디지털 기술 끝판왕 'AI와 블록체인의 융합'
https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=60107
Comments