AI는 중요한 결정을 내리고 있습니다. 검증 가능한 머신 러닝으로 책임감을 갖게 됩니다.
\ 인공 지능(AI)은 맞춤형 영화 추천부터 의료 진단의 혁신에 이르기까지 모든 것을 주도하면서 세상을 계속 변화시키고 있습니다. AI 시스템이 더욱 복잡해지고 영향력이 커짐에 따라 중요한 결정에 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 기하급수적으로 확대됩니다. 당연히 다음과 같은 우려가 제기됩니다. AI 모델이 자신들이 주장하는 일을 하고 있다고 믿을 수 있습니까? 여기서는 검증 가능한 기계 학습(VML)이 개입하여 사용자가 독점 정보를 공개하지 않고도 모델의 정확성과 신뢰성을 확인할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
이 기사에서는 오늘날의 AI 기반 환경에서 VML이 그토록 중요한 이유를 살펴보고, 신뢰와 검증이 필수적인 실제 시나리오를 강조하고, 영지식 증명(ZKP), 특히 ZK-SNARK가 강력한 솔루션을 제공하는 방법을 살펴보겠습니다.
AI에 대한 신뢰에 대한 필요성 증가
AI의 광범위한 영향
AI는 일상생활에 원활하게 통합되어 크고 작은 결정에 영향을 미칩니다. 의료 진단부터 온라인 쇼핑 추천까지 AI 모델은 엄청난 힘을 발휘합니다. 그러나 자동화된 예측에 대한 이러한 의존은 심각한 위험을 수반합니다. 예측이 정확합니까? 모델이 공정하게 결정을 내리고 있나요?
산업 전반에 걸쳐 중요한 결정
중요한 부문에서 AI 정확성의 위험은 엄청납니다.
의료: 암 탐지와 같은 분야에서 AI 모델이 엑스레이에 라벨을 잘못 지정하면 조기 치료를 놓치거나 불필요한 개입이 발생할 수 있습니다. 병원에서는 실제로 정확한 모델을 사용하고 있다는 증거를 요구합니다.
금융: 거래 봇, 위험 평가 알고리즘 및 사기 탐지 시스템은 막대한 금액을 관리합니다. 이러한 시스템의 오류는 갑작스러운 주식 폭락부터 은퇴 포트폴리오 손실까지 상당한 경제적 영향을 미칠 수 있습니다.
보안 및 방어: AI 모델은 사이버 보안, 정보 수집, 위협 예측 분석에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 네트워크 트래픽을 모니터링하여 이상 징후를 탐지하거나 적대적 전략을 시뮬레이션하여 보안 위험을 예측할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 오류의 여지는 매우 얇습니다. 허위 부정은 치명적인 침해로 이어질 수 있으며, 적대적인 행동을 무력화할 기회를 놓칠 수도 있습니다. 정부와 국방 기관은 이러한 고위험 시나리오에서 검증할 수 없는 도구에 의존할 수 없습니다.
필요에 따라 이러한 각 부문은 AI가 결정을 내리는 방법뿐만 아니라 실제로 광고된 대로 작동하는지 여부에도 관심이 있습니다.
검증 가능한 기계 학습(VML) 소개
검증 가능한 기계 학습은 배포된 모델이 실제로 청구된 사양과 일치하고 예측이 정확하다는 것을 최종 사용자 또는 모든 이해관계자에게 보장하도록 설계되었습니다. 이러한 보장을 달성하는 데 있어 핵심 과제 중 하나는 많은 AI 시스템이 블랙박스내부 무게와 아키텍처는 귀중한 지적 재산입니다. 결과적으로 이러한 세부 정보를 노골적으로 공개하면 회사의 경쟁 우위가 손상될 수 있습니다.
VML은 영지식 증명(ZKP)과 같은 암호화 기술을 사용하여 공급자가 실제 내부 매개변수를 공개하지 않고도 AI 모델(모든 가중치 및 논리 포함)이 적법하다는 것을 증명할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결합니다.
ZK-SNARK가 적합한 방법
연구 논문에서는 ZK-SNARK 검증 가능한 기계 학습(2023년 12월, Lj Ma)저자는 ZK-SNARK(Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge)를 사용하여 AI 모델의 작동을 안전하고 효율적으로 검증하는 방법을 간략하게 설명합니다. 이러한 증명을 통해 서비스 제공업체는 특정 모델이 다음 두 가지 모두를 충족한다는 것을 보여줄 수 있습니다.
- 올바르게 계산됨: 모델의 출력은 변조나 지름길 없이 올바르게 파생됩니다.
- 소유권: 모델의 고유한 매개변수와 논리는 기밀로 유지됩니다.
ZK-SNARK는 세부 정보를 노출하지 않고 복잡한 기계 학습 모델도 검증하는 간결하고 효율적인 증명을 생성합니다. 이러한 증명은 간결하고(크기가 작음) 밀리초 단위로 확인할 수 있으므로 실제 응용 프로그램에 매우 실용적입니다.
VML의 실제 시나리오
의료 진단: “90% 정확한” AI 진단 도구 라이선스를 취득한 병원에는 공급업체의 말 이상의 것이 필요합니다. ZK-SNARK로 구동되는 VML을 사용하면 각 예측이 모델의 약속된 정확도와 일치하는지 확인하는 동시에 모델의 독점 아키텍처를 보호할 수 있습니다.
금융 서비스: 자동화된 시스템이 대출 승인, 신용 평가, 시장 예측에서 점점 더 중요한 역할을 함에 따라 검증 가능한 ML은 이러한 프로세스가 투명하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 공급자가 특정 예측 기능을 주장하는 경우 VML은 면밀한 조사를 통해 해당 주장이 유효한지 보여줄 수 있습니다.
보안 및 국방: 예측 분석에 의존하는 정부 및 보안 기관은 AI 도구의 신뢰성을 확인해야 합니다. VML은 특정(아마도 더 발전된) 모델이 사용 중이라는 수학적 확실성을 제공하여 보안 위반이나 오래된 모델이 빠져나갈 위험을 줄입니다.
결론
AI가 산업 전반의 의사결정에 깊숙이 내장되면서 신뢰와 투명성의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 검증 가능한 기계 학습(VML)은 독점 세부 정보를 노출하지 않고도 AI 모델이 약속한 대로 작동하도록 보장하는 획기적인 접근 방식을 제공합니다. VML은 ZK-SNARK와 같은 암호화 기술을 활용하여 책임과 기밀성의 균형을 유지함으로써 조직이 지적 재산을 보호하는 동시에 AI 시스템의 신뢰성을 입증할 수 있도록 지원합니다.
이 프레임워크는 책임 있는 AI 채택을 향한 중요한 단계입니다. VML은 의료, 금융, 국방 등 위험도가 높은 분야에서 정확성과 보안을 보장함으로써 AI 시스템에 대한 신뢰를 높이고 영향력 있고 신뢰할 수 있는 혁신을 위한 길을 닦습니다.
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