마이크로소프트가 시도하는 블록체인과 AI의 결합은?

 

마이크로소프트(Microsoft)가 기업들이 인공지능(AI)에 대한 신뢰를 높일 수 있도록 블록체인 기술을 적극적으로 활용하고 있다.

AI를 좀처럼 믿지 못하는 일반 소비자와 마찬가지로 머신러닝 알고리듬을 방대한 데이터에 일괄적용하는 ‘블랙박스’를 전적으로 신뢰하는 데 주저하는 기업이 많다. 하지만 수많은 기업의 데이터 관리를 책임지는 마이크로소프트는 블록체인 기술을 활용하면 AI의 신뢰도를 높일 수 있을 뿐 아니라 투명성도 제고할 수 있어 이러한 우려를 불식시킬 수 있다고 말한다.

마이크로소프트는 지난달 미국 올랜도에서 개최한 ‘이그나이트(Ignite) 2019’ 행사에서 애저 블록체인 데이터 매니저(Azure Blockchain Data Manager)라는 툴을 선보였다. 그러나 애저에서 기업형 토큰 플랫폼을 출시한다는 소식이 동시에 알려지면서 블록체인 데이터 매니저 툴은 거의 관심을 받지 못했다.

블록체인 데이터 매니저는 블록체인상의 온체인 데이터를 가져다 다른 애플리케이션에 연결해주는 역할을 한다. 노드나 스마트계약 안의 거래 데이터를 다른 데이터베이스나 데이터 저장소로 옮길 수 있다. 이 과정에서 AI가 적용되며, 공급망 관리에서는 사물인터넷(IoT)이 수집한 데이터가 전달된다.

마이크로소프트의 클라우드 컴퓨팅 사업 부문인 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 블록체인 엔지니어링 수석 프로그램 매니저 마크 머큐리는 “제조업, 에너지, 공공부문, 소매업에 이르기까지 AI가 사업의 디지털 측면을 모두 바꿔놓고 있다”며, “블록체인이 알고리듬부터 그 안팎으로 전송되는 데이터에 이르기까지 모든 것을 신뢰할 수 있게 만들 수 있다”고 말한다.

블록체인을 다운스트림 데이터 분석에 필요한 신뢰 기반(trust anchor)으로 활용한다는 생각이 다소 추상적이거나 혁신이라고 하기엔 부족해 보일 수 있다. 하지만 초창기 블록체인 열풍에 뛰어들었던 기업이 겪은 시행착오에서 알 수 있듯 블록체인은 그 자체로는 가시적인 혜택을 기대하기 어렵다.

 

데이터 검증
머큐리는 AI가 데이터를 분석하기 전에 분산원장을 통해 데이터의 출처를 확인할 수 있다고 말한다. 즉, ‘데이터의 출처가 어디인가? 변환된 위치는? 변환에 사용된 코드는? 변환 시 입력 및 출력 데이터는 무엇이었는가?’ 등을 알 수 있다.

가트너 리서치(Gartner Research)의 부사장 겸 애널리스트인 아비바 리탄은 이를 가능한 아이디어라고 말한다. 예를 들어 블록체인과 인공지능, 사물인터넷을 이용해 아르헨티나산 유기농 소고기의 배송을 추적할 수 있다는 것이다. 이 경우 참여자들은 블록체인을 통해 식품 배송과 관련된 모든 조건과 정확한 위치에 동의해야 하며, 이러한 유통 전략을 그다음 단계인 AI 처리 단계로 전달한다.

리탄은 “여기부터는 블록체인이 필요 없는 단계”라며, “블록체인을 통해 모두가 같은 정보를 공유하고 변경이 불가능한 감사·추적을 할 수 있어 AI 모델에 양질의 데이터를 제공할 수 있다”고 말했다.

마이크로소프트는 그동안 블록체인 분야에서도 특히 이더리움에 관심을 많이 두고 관련 연구와 사업을 진행해왔다. 그러나 애저의 블록체인 데이터 매니저 툴은 아무런 분산원장에서든 다 적용할 수 있다. 즉 JP모건(JPMorgan)의 쿠오럼(Quorum)과 같은 기업형 블록체인 등 다양한 블록체인에 쓸 수 있다.

 

시범 케이스
마이크로소프트 고객인 클라우드 기반 계약관리 플랫폼 아이서티스(Icertis)는 블록체인 데이터 매니저가 이그나이트에서 공개되기 전 프리뷰 단계에서 해당 제품을 사용해 보고 윤리적 공급망 관리와 정부 보조금을 지원받는 일부 의약품 사용에 관해 테스트를 진행했다. 아이서티스는 당시 쿠오럼을 사용했지만, 그전까지는 R3의 코다(Corda)를 주로 사용했다.

아이서티스가 테스트한 신뢰할 수 있는 AI의 예로는 책임 제한이나 재해복구 약관이 포함된 계약을 들 수 있다. 계약 조건에 동의한 최종 사용자들은 AI 모델에 데이터를 제공함으로써 위험도를 예측할 수 있다.

아이서티스의 CTO이자 공동창업자인 모니쉬 다르다는 AI가 결론에 도달하는 과정을 최종 사용자들에게 보여줌으로써 데이터로 인한 오류가 발생하지 않는다는 사실을 보여주고 싶었다고 말한다.

“AI 모델이 결론에 도달하는 데 어떤 데이터를 사용하는지 직접 들어가 확인할 수 있다. 모델이 해당 데이터에 대해 학습을 마친 상태라면 블록체인상의 거래 ID(transaction ID)와 해시값을 보여준다. 그러면 ‘2년 전 머신러닝 모델에서 이 데이터 포인트 10개를 동일하게 얻었고, 위험도 계산에 영향을 미쳤었지’라는 식으로 위험도를 예측할 수 있다.” ? 다르다, 아이서티스 공동창업자

 

KPMG
4대 컨설팅기업 중 한 곳인 KPMG도 내년 1월 블록체인을 기반으로 하는 AI를 출시할 예정이다.

KPMG의 미국 블록체인 부문 총괄 아룬 고시는 머신러닝이 데이터 과학보다도 데이터 엔지니어링과 관련 있다고 말한다.

“먼저 정보를 정리하고 차례에 맞춰서 구분한 뒤 통합하고 나면 그때 알고리듬을 적용한다. 원칙적으로 변경이 불가능하도록 설계된 신뢰할 수 있는 레이어(layer)를 하나 더함으로써 데이터 엔지니어링 과정을 단축할 수 있다.” ? 고시, KPMG 블록체인 총괄

 

출처 https://www.coindeskkorea.com/62868/