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[블록체인 칼럼]블록체인과 AI의 공진화(Co-evolutioin)〈상〉

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작성자 ldskorea
댓글 0건 조회 1,307회 작성일 24-08-28 10:22

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[블록체인 칼럼]블록체인과 AI의 공진화(Co-evolutioin)〈상〉

 

 

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김선미 동국대 경영전문대학원 핀테크&블록체인 책임교수

 

 

 최근 챗GPT를 비롯해 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심이 뜨겁다. 개인은 물론 모든 공사 기관이 생성형 AI 시스템 도입을 계획하고 있다. 생성형 AI는 주어진 데이터를 학습해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 AI 기술이다. 이 기술은 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 발전을 이루며, 텍스트 요약, 대화 생성, 이미지 제작, 음악 작곡 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 생성형 AI는 창의적인 작업을 자동화하고 효율성을 높이기 위해 점점 더 많은 산업에서 채택되고 있으며, 사용자와의 상호작용을 개선하고 새로운 콘텐츠 생성의 가능성을 넓힌다. 이러한 특성 덕분에 생성형 AI는 폭넓게 사회와 산업체에 AI 도입을 가속화하는 계기가 될 것으로 기대된다. 다양한 산업 분야에서 업무 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 전반적인 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.

블록체인과 AI의 결합은 블록체인 기술의 발전을 가속화하고 기존의 한계를 극복할 수 있는 강력한 도구로 작용할 수 있다. AI는 블록체인의 성능 최적화, 스마트 계약의 개선과 보안 강화, 데이터 분석과 예측, 그리고 보안 및 프라이버시 강화와 같은 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. 이러한 AI의 적용 방안은 블록체인 기술이 직면한 여러 문제를 해결하고 그 기능성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있다.

먼저, AI는 블록체인의 성능 최적화 측면에서 중요한 역할을 한다. 블록체인은 노드 간의 데이터 동기화, 거래 검증, 블록 생성 등의 과정에서 많은 시간과 자원을 소모한다. 이 과정에서 네트워크의 성능이 저하되거나 지연이 발생하면 전체 시스템의 효율성이 떨어질 수 있다. AI는 이러한 과정을 실시간으로 분석하고 최적화할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 활용해 네트워크 트래픽을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 데이터 전송 경로를 계산할 수 있다. 이 과정에서 AI는 데이터 전송 경로의 병목 현상을 감지하고, 이를 해소하기 위한 실시간 조정을 통해 블록 생성 속도를 개선할 수 있다. 이러한 최적화는 블록체인 네트워크의 처리 속도를 증가시키고, 지연 시간을 최소화하는 데 기여한다. 결과적으로, AI는 네트워크 운영 비용을 절감하고, 블록체인의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또, AI는 블록체인의 중요한 구성 요소인 합의 알고리즘의 최적화에도 기여할 수 있다. 합의 알고리즘은 블록체인 네트워크의 안정성과 보안을 보장하는 핵심 메커니즘이다. 그러나 기존의 합의 알고리즘, 예를 들어 작업 증명(Proof of Work)이나 지분 증명(Proof of Stake) 방식은 확장성과 에너지 효율성에 대한 문제가 있다. AI는 이러한 기존 알고리즘의 효율성을 분석하고, 이를 개선할 수 있는 최적의 대안을 제시할 수 있다. 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 기법을 활용해 블록체인 네트워크의 상황에 맞게 가장 효율적인 합의 전략을 찾고, 이를 실시간으로 조정할 수 있는 시스템을 개발할 수 있다. 이는 블록체인 네트워크의 확장성을 높이고, 에너지 소비를 줄이며, 합의 과정의 신뢰성을 강화하는 데 큰 도움이 된다.

AI는 스마트 계약의 개선과 보안 강화에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 스마트 계약은 블록체인 기술의 중요한 구성 요소로, 코드에 따라 자율적으로 실행되는 계약을 의미한다. 이러한 스마트 계약은 거래의 자동화와 투명성을 제공하는 강력한 도구이지만, 코드의 복잡성과 오류로 인해 보안 취약점이 발생할 수 있다.

김선미 동국대 경영전문대학원 핀테크&블록체인 책임교수


출처: 전자신문, 24.8.28, https://www.etnews.com/20240827000138

 

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