[스쿨iTV] 빅데이터에 수집되는 외부 데이터의 신뢰성이 확보됐다고 해도 인공지능 기술이 가지는 편향적 판단 문제를 극복해야 한다.

이를 해결하기 위해서는 인공지능이 판단 전 필수적으로 검토해야하는 데이터 수의 기준을 정해놓고 몇 가지 이하의 데이터 수집을 통해서는 결론 도출 제약을 거는 방법이 있다.

그리고 정부의 규제를 통해 AI 편견을 법적으로 정의하고 이를 방지하기 위한 제도 마련을 해야 한다. 그리고 데이터를 입력하는 과학자들에게는 AI 편향성을 방지하기 위한 교육을 의무적으로 이수하도록 하는 장치를 마련해야 할 것이다.

사람의 실수나 악의에 의해 블록체인 스마트콘트랙트에 이용되는 데이터의 신뢰성에 문제가 생기는 것을 휴먼 오라클 문제라고 하는데 이 역시 정확한 판단을 할 수 있는 인공지능 로봇 기술에 의해 해결할 수 있다.

현재 오픈 AI의 GPT-n 시리즈에 의해 인공지능이 인간과 유사한 텍스트를 생성해내기 시작했다. 에세이나 기사, 심지어 문학작품이나 예술품까지도 인공지능이 창작할 수 있을 정도로 기술이 발달했다. 현재는 인공지능이 텍스트면 텍스트, 그림이면 그림, 한 가지 모드로만 세상을 인식했지만 현재 다중모드 연구 진행으로 인간의 두뇌가 다중 감각으로 작동하는 것과 마찬가지로 기술이 발전할 것이며 조만간 강한 인공지능도 출현할 것이다.

꼭 휴머노이드로 개발된 인간과 모습이 비슷한 로봇이 아니라 인공지능 기술 자체만으로 인간의 판단을 더욱 정교하게 해주는 증강지능으로서 도움을 받을 수 있을 것이다.

한편 인공지능의 판단 기술 자체에는 블록체인 기술이 적용된 것이 아니므로 보안에 취약하다. 인공지능이 해킹이나 시스템 오류로 오라클 문제를 발생시키는 것을 예방하기 위해서는 인공지능 보안 강화를 위한 대책 마련이 필요하다.

인공지능의 보안 강화를 위해서는 인공지능 기술이 활용돼야 한다. 현재 사이버 공격자들은 인공지능 기술을 활용해 공격 목표의 취약점을 찾고 있다. 딥페이크를 넘어 이제는 딥보이스를 통해 보이스 피싱 등의 금융 사기 등의 범죄가 일어나고 있다. 특정한 영역에서는 이미 인공지능이 인간을 능가하고 있는 상황에서 사이버 테러 관제탑에서는 사람이 각각의 이벤트들을 관리하고 있다. 인공지능을 활용한 사이버 공격을 인간이 이길 수 있는 가능성은 희박하다.

따라서 인공지능 기술을 외부 데이터 보안에 활용해야 한다. 딥러닝을 통해 다양한 사이버 공격 유형을 학습시키기 위해 방대한 학습 데이터를 마련하고 이를 정선하는 작업이 필요하다. 그리고 이 과정은 한번하고 마치는 것이 아니라 지속적인 재학습과 모니터링이 이루어져야 한다.

인공지능 기술 활용 오라클 문제를 극복하고자 노력하는 과정 크립토 경제 규모 성장을 견인할 수 있을 것이다[사진=픽사베이]

위의 아이디어를 반영했을 때 기대되는 효과는 다음과 같다. 블록체인 기술과 타 기술의 융합이 활발해져 크립토 경제 규모 성장에 기여할 것이다.

최근 국내 인공지능 전문 기업들의 블록체인 기술 경쟁력을 갖춘 기업들과의 기술 제휴 사례가 늘어나고 있다. 블록체인 기술은 유망 미래 기술로 대중에게 관심이 많은 기술이지만 실생활과 접목된 서비스가 개발되지 않아 현실과 동떨어진 기술로 여겨지고 있다.

이번에 제안한 인공지능, 메타버스, NFT 제작과 블록체인 기술을 융합한 오라클 문제 해결 사례를 통해 제도권 금융, 문화예술, 제조업, 운수업 등 사회 제 분야에 블록체인 기술의 접목이 시도되어 웹3.0 시대의 크립토 경제 규모 성장에 기여할 것이다.