기획·칼럼

AI와 블록체인 융합이 추세인 이유

플랫폼간 융합으로 시너지 효과 극대화

2019.12.11 14:49 유성민 객원기자
블록체인과 AI 융합하는 추세가 일어나고 있다. ⓒ Pixabay

블록체인과 AI 융합하는 추세가 일어나고 있다. ⓒ Pixabay

지난 6일 블록체인 전문 뉴스인 코인데스크는 마이크로소프트(MS)가 블록체인으로 기업이 인공지능(AI)을 신뢰할 수 있게 만드는 중이라고 보도했다. 보도 자료에 따르면, MS는 “블록체인 데이터 매니저(Blockchain Data Manager)”라는 서비스를 출시했다. 해당 서비스는 블록체인을 활용해 데이터 흐름 이력을 보여주는데, 이를 AI 신뢰성 향상에 활용할 수 있다. AI가 어떤 데이터를 활용해 결과 내용을 보여주는지를 알려주기 때문이다.

코인데스크 보도 내용은 블록체인과 AI의 융합 가능성을 보여준다. 그런데 이러한 융합 시도는 MS가 처음이 아니다. 국내만 해도 이러한 흐름이 가시적으로 보인다.

지난 11월 한국블록체인학회는 한국인공지능학회와 함께 공동 학술 대회를 열었다. 학술대회명은 “인공지능과 블록체인이 융합하는 2019 가을학술대전”이었다. 이는 학회에서도 블록체인과 AI를 결합한 융합 연구가 필요함을 보여준다.

지난 10일에는 한국과학기술원(KAIST)가 “4차 산업혁명정책센터”를 개소했다. 연구 분야는 AI, 블록체인 등이 주요 안건으로 포함돼 있다. 참고로 4차 산업혁명센터는 세계경제포럼(WEF)과 함께 추진하는 공동 연구 과제이다. KAIST는 이러한 연구를 통해 AI와 블록체인의 융합 고민을 할 수 있을 것으로 예상된다.

AI와 블록체인은 개별적으로 주목받는 유망 기술이기도 하지만, 앞서 살펴본 것처럼 두 기술을 융합하려는 추세도 보인다. 두 기술의 융합이 대두되는 이유가 무엇일까? 이를 살펴보자.

 

빅데이터와 5V

정답은 4차 산업혁명에 있다. 기존 3차 산업혁명은 정보 교류가 특징이었다. 인터넷이 핵심 기술로 작용했다. 4차 산업혁명은 이를 넘어서 수많은 데이터가 생성되고 의미 있는 정보까지 산출하는 것이 특징이다. 데이터 생산 주체는 사람에게서 사물로 확장됐고, 데이터는 의미 있는 정보로 산출된다.

데이터 경제가 4차 산업혁명에 핵심인 셈이다. 참조로 데이터 경제는 데이터에 경제적 가치가 생기는 것을 뜻하는 용어로, 2011년 가트너에 의해서 처음으로 언급됐다. 수많은 데이터와 의미 있는 정보로의 변환 기술이 데이터 경제를 유발했다고 볼 수 있다.

빅데이터는 이러한 점에서 4차 산업혁명의 구심점 역할을 한다. 빅데이터가 데이터 경제를 유발한 것으로 볼 수 있기 때문이다. 빅데이터는 2005년 오라일리 미디어의 로저 더글라스(Roger Douglas)가 처음으로 언급한 용어인데, 2012년에 가트너가 이를 정립했다.

빅데이터는 초기에 3V로 정의됐다. ⓒ Pxuel

빅데이터는 초기에 3V로 정의됐다. ⓒ Pxuel

빅데이터는 3V로 정의할 수 있는데, 규모(Volume), 속도(Velocity) 그리고 다양성(Variety)을 뜻한다. 이를 풀어 설명하면, 수많은 데이터를 빠른 속도로 분석해 의미 있는 정보를 제공하는 기술이다. 그리고 분석 범위는 다양한데 비정형 데이터까지 포함하고 있다. 결국, 빅데이터는 대용량의 다양한 데이터를 빠르게 분석해 의미 있는 정보로 제공함으로써 데이터 경제를 이끌고 있다.

그런데 빅데이터는 특정 기술을 지칭하는 말이 아니다. 통합된 기술을 선언적으로 보여주는 단어이다. 예를 들어 빅데이터는 비정형 데이터를 분석할 수 있는 기능이 있는데, 엄밀히 말하면 AI가 이러한 데이터를 분석하는 것이다. 대규모 데이터 생산 주체도 사물인터넷(IoT) 기술 덕분에 가능하다. 따라서 빅데이터는 AI, IoT, 클라우드 등을 포괄하는 통합형 기술로 볼 수 있다.

 

블록체인, 데이터에 신뢰성과 타당성 부여

현재 빅데이터의 정의는 크게 확장되었다. 4V, 5V를 지나서 7V까지 등장했다. 추가된 V를 살펴보면, 가치(Value)와 시각화(Visualization)가 있다. 두 특성은 데이터를 의미 있는 가치로 만들어내거나, 직관적으로 시각화한다는 뜻이다. 그런데 두 특성은 의미가 없다. 다양성에 이미 포함된 개념이기 때문이다.

타당성(Validity)과 신뢰성(Veracity)도 빅데이터 특성으로 언급되고 있다. 타당성은 데이터 활용이 편협하지 않고 정확하게 활용했는지를 고려하는 요인이고, 신뢰성은 활용 데이터가 신뢰할 만한지를 고려하는 요인이다. 이는 기존과 중첩되지 않기 때문에 새로운 특성으로 볼 수 있다. 그러므로 빅데이터 특성은 엄밀히 말해 3V에서 5V로 확장한 것으로 볼 수 있다.

그런데 여기서 문제가 있다. AI와 IoT는 신뢰성과 타당성을 부여할 수 없다. 빅데이터에 이를 실현할 기술이 필요한데, 블록체인이 해답으로 제시되고 있다. 블록체인은 탈중앙 플랫폼으로서 시스템 참여자 전체에 합의된 데이터를 공유하는 기술이다. 이를 위해 개인간(P2P) 네트워크와 합의 알고리즘이 적용돼 있는데, 해당 두 기술은 빅데이터의 타당성과 신뢰성으로 확장하게 한다.

타당성은 블록체인의 P2P 네트워크에 의해 갖는 특성이다. P2P 네트워크는 어떤 데이터가 어떤 경로를 거쳤는지를 보여준다. 이는 타당성에서 어떤 출처의 데이터가 사용됐는지를 명확하게 보여준다.

신뢰성은 합의 알고리즘에 의해 갖는 특성이다. 합의 알고리즘은 공유되는 데이터의 일관성을 위해 활용된다. 이때, 합의 알고리즘은 데이터 블록의 생성, 신뢰성 검증 그리고 전파 과정을 거치게 한다. 데이터 신뢰성 확보가 합의 알고리즘에 의해서 이뤄지는 셈이다. 참고로 이를 완결성(Finality)라고 부른다.

블록체인 데이터는 완결성을 가진 형태로 산출된다. 그러므로 블록체인 데이터 활용 자체가 신뢰성을 가지게 한다.

정리하면, 블록체인은 빅데이터 특성을 확장하는 측면에서 의미가 있다. 이러한 이유로, 블록체인은 빅데이터에서 중요 기술로 볼 수 있다. 엄밀히 말하면, 빅데이터보다는 AI가 더 정확하다. 타당성과 신뢰성 모두가 AI 분석에 활용되는 데이터에 요구하는 항목이기 때문이다.

 

블록체인과 AI 융합 사례

정리하면, 블록체인은 AI에 데이터의 타당성과 신뢰성을 제공한다. 이는 빅데이터라는 큰 범위에서 이뤄지고 있다. 블록체인은 AI 분석의 기반이 되는 데이터 출처를 보여준다. 그뿐만 아니라, 해당 데이터가 합의로 인해 신뢰받았음을 인증케 한다.
그뿐만 아니라, 분산형 AI 구현도 가능하다. 블록체인은 참여자가 공유되는 모든 데이터를 보유하고 있음을 원칙으로 한다. 이는 AI를 개별적으로 활용할 수 있게 한다. 기존의 중앙형 시스템은 한 곳에 데이터를 모두 가지고 있고, 분석도 한 곳에서 이뤄진다. 그런데 블록체인은 분석 범위를 참여자간에 정할 수 있다. 분석 결과를 공유해 받아볼 수 있기 때문이다. 이처럼 두 유망 기술의 융합은 더 넓은 방향으로 패러다임 전환을 불러일으키고 있다.

(1459)

뉴스레터 구독신청
태그(Tag)

전체 댓글 (0)

과학백과사전