블록체인 기반의 탈중앙화 인공지능(DAI, decentralized artificial intelligence) 모델은 개별 인공지능 시스템이 각각 학습한 결과를 블록체인을 이용하여 저장·공유·재학습하는 궁극적으로 인간에 더욱 가까운 미래형 인공지능 모델이다. 탈중앙화 인공지능 모델은 기존의 연합학습(Federated learning) 기능을 이용하지만 개별 인공지능 시스템이 서로 다른 거버넌스(Governance) 하에서 각각 학습한 결과를 블록체인을 통하여 처리함으로서 학습 결과 데이터의 투명성을 보장하는 민주화된 방식을 지향한다.
탈중앙화 인공지능 모델을 인간의 학습 모델과 비유한다면, 많은 사람들이 자신이 원하는 다양한 학습 방법(예: 학교, 학원, 독서, 직접 경험 등)에 따라 축적된 자신의 학습 결과(지식 수준)를 다른 사람에게 공유하여 체계적으로 재학습을 시킨다면 다른 사람의 지식 수준을 향상시킬 수 있을 것이다.
탈중앙화 인공지능 모델은 다음과 같은 기존의 중앙화된 인공지능 모델의 문제점을 해결할 수 있다. 첫 번째는 프라이버시 보호(Privacy preserving)를 강화할 수 있다. 탈중앙화 인공지능 모델에서 개별 인공지능 시스템은 자신이 소유한 데이터를 기반으로 학습을 수행하기 때문에 중앙화된 서버를 통하여 타인의 개인정보를 공유하지 않는다. 두 번째는 인공지능의 편향성(Bias)을 감소시킬 수 있다. 탈중앙화 인공지능 모델에서 개별 인공지능 시스템은 서로 다른 거버넌스 하에서 각기 다른 데이터를 기반으로 학습한 결과를 블록체인 및 분산원장기술을 이용하여 저장·공유·재학습이 가능하여 편향된 학습을 바로잡을 수 있다. 세 번째는 시스템 확장성(Scalability)이 뛰어나다. 블록체인 네트워크의 노드를 증설하고 개별 인공지능 시스템이 블록체인 네트워크에 참여하는 것으로 학습 성능을 향상 시킬 수 있다. 네 번째는 시스템의 지속 가능성(Sustainability)이 향상된다. 블록체인의 분산원장을 통하여 학습 결과를 저장 및 공유하는 것은 데이터의 투명성을 제공할 뿐만 아니라 인공지능 시스템의 무제한 복제를 가능하게 한다.
향후 블록체인 기반의 탈중앙화 인공지능 시스템의 구현 시 다양한 활용 사례를 제시하고 안전한 서비스 보장을 위하여 잠재된 보안 위협을 식별하고 해당 보안 위협을 완화시킬 수 있는 보안 요구사항을 도출하는 것이 필요하다. 또한 국제표준화기구인 ITU-T, ISO 등에서 이기종 시스템 간의 상호운용성을 확보하기 위한 탈중앙화 인공지능 기술 표준화가 추진되어야 한다.
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