분산형 AI 채택의 도전 과제

분산형 인공지능(AI)은 투명성, 보안, 자율성을 우선시하는 혁신적인 솔루션을 제공하며 기술 분야에서 유망한 최전선으로 떠오르고 있습니다. 전통적인 중앙집중식 AI 시스템이 단일 기관이나 조직에 의해 관리되는 반면, 분산형 AI는 블록체인 또는 P2P 플랫폼과 같은 분산 네트워크를 통해 운영됩니다. 이러한 접근법은 금융부터 의료까지 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 광범위한 채택을 저해하는 상당한 장애물도 존재합니다. 이러한 도전 과제를 이해하는 것은 분산형 AI의 모든 능력을 활용하려는 이해관계자에게 필수적입니다.

분산형 AI란 무엇인가?

분산형 AI는 중앙 서버가 아닌 분산 네트워크상에서 작동하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이 시스템들은 블록체인 기술 또는 유사한 분산 프레임워크를 활용하여 데이터 공유와 처리를 가능하게 하며, 이는 단일 통제 권한에 의존하지 않습니다. 핵심 장점은 향상된 데이터 보안, 변경 불가능한 원장(immutable ledger)을 통한 투명성 증대, 그리고 사용자 개인 정보에 대한 더 큰 통제권입니다.

이러한 플랫폼에서 운영되는 AI 모델은 보다 신뢰할 수 있는 의사결정 과정을 촉진하고 데이터 유출이나 조작과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다. 그러나 복잡한 AI 알고리즘을 이러한 네트워크에 통합하는 것은 고유의 기술적 및 규제적 문제를 야기하며 신중히 해결해야 합니다.

규제 불확실성이 진전을 방해하다

가장 큰 장애물 중 하나는 명확하지 않은 규제 지침입니다. 전 세계 정부들은 인공지능과 블록체인 기술 모두에 관한 정책 개발 중이며, 이는 종종 모호한 법률 환경으로 이어집니다. 이러한 불확실성은 민간 기업과 공공 기관 모두의 투자를 위축시키며 준수 위험 또는 미래 제약에 대한 두려움을 높입니다.

최근 사례로 2025년 5월 8일 미국 상원에서 스테이블코인 관련 명확한 규칙 마련을 목표로 한 GENIUS 법안이 실패하면서 디지털 자산 및 DeFi 생태계 내에서 중요한 역할을 하는 디지털 자산 관련 입법 난항이 드러났습니다[1]. 허용 가능한 활동이나 안전성과 책임 기준 등을 정의하는 명확한 규제가 없으면 많은 조직들이 대규모 분산형 AI 솔루션 배포를 주저하게 됩니다.

확장성 문제로 성능 제한

분散 네트워크가 첨단 AI 기능을 구현할 때 가장 근본적인 장애물 중 하나는 확장성입니다. 노드 수가 늘어나고 데이터 양이 증가함에 따라 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 능력이 저하되기 쉽습니다 unless 기술적 개선이 이루어져야 합니다.

현재 초점은 샤딩(sharding; 데이터를 작은 조각으로 나누어 병렬 처리)와 Layer 2 솔루션(오프체인 처리 방식) 같은 혁신들에 맞춰지고 있으며, 이들은 처리량 증대와 함께 탈중앙화의 장점을 유지하려 하지만 아직 발전 단계이며 더 정교화되어야 합니다. 특히 실시간 자율 결정 등 리소스 집약적 애플리케이션 지원에는 추가 연구와 개선이 필요합니다.

데이터 프라이버시 및 보안 확보

탈중앙화 환경에서는 민감 사용자 정보가 여러 노드 간 공유되어야 하기 때문에 개인정보 보호 문제가 더욱 중요해집니다. 기존 중앙 집중식 시스템에서는 강력한 방화벽 등에 의존했지만, 탈중앙화에서는 새로운 접근법이 요구됩니다.

제로 지식 증명(zero-knowledge proof; 검증자가 실제 데이터를 알지 못하면서 정보를 검증 가능하게 하는 암호 기법)이나 동형암호(homomorphic encryption; 암호 상태에서도 계산 수행 가능)가 활발히 연구되고 있으며[2], 이 방법들은 신뢰성을 높이고 프라이버시 권리를 존중하면서도 안전성을 확보하려는 목적으로 사용되고 있습니다.

네트워크 간 상호운용성 문제

또 다른 도전 과제는 서로 다른 블록체인 기반 플랫폼 또는 P2P 네트워크 간 원활히 소통할 수 있는 상호운용성(interoperability)입니다. 현재 각기 독립적으로 운영되며 별도의 프로토콜들을 사용하는 상황에서는 다양한 데이터셋과 모델들을 포함하는 다중 플랫폼 애플리케이션 배포 시 어려움이 큽니다.

최근 표준화 노력들이 활발히 진행되고 있는데요; 크로스 체인 브릿지(cross-chain bridge) 같은 프로젝트들이 서로 다른 블록체인을 효과적으로 연결하기 위한 방안을 모색하고 있습니다[3]. 진정한 상호운용성을 달성하면 개발자들이 여러 네트워크 유형 전체를 아우르는 광범위 생태계 내에서 탈중앙AI를 통합하기 훨씬 용이해질 것입니다—성과나 보안 기준 희생 없이 말이지요.

윤리적 고려사항 역시 매우 중요하다

모든 형태의 인공지능—그것의 탈중앙화를 포함하여—윤리적 문제 역시 무시할 수 없습니다. 훈련 데이터셋 내 편향(bias)에 대한 우려나 자동 결정 과정에서 책임 소재 불명 등이 문제가 될 수 있으며[4], 이는 감독 체계 부재 시 알고리즘 오작동 위험도 높아집니다.

IEEE 등 기관들은 공정성과 투명성을 강조하며 설명가능성(explainability)의 필요성을 포함하는 윤리 가이드라인들을 제정하고 있는데요[5]. 글로벌 차원의 윤리 기준 마련은 공공 신뢰 구축뿐 아니라 빠르게 발전하는 기술 속에서도 사회 가치와 일치하도록 하는 데 필수적입니다.

경제적 타당성이 투자 결정 영향을 미치다

탈중앙AI 프로젝트들의 재무 지속 가능성 역시 높은 개발 비용과 아직 검증되지 않은 비즈니스 모델 때문에 불확실합니다.[6] 투자자들은 명확히 수익 흐름이나 실질 혜택 보여주는 사업만 선호하기 때문에 많은 유망 프로젝트들도 초기에는 어려움을 겪습니다만,

반면 최근 DeFi(탈중앙 금융)를 비롯하여 블록체인 기반 솔루션들에 대한 관심 증가로 인해 혁신적인 응용 분야 지원 환경도 점차 호전되고 있습니다.[7] 그럼에도 장기적인 성공 여부는 참여자 간 경제 인센티브 설계와 생태계 내 지속 가능한 동기 부여 구조 구축 여부에 달려있습니다.

대국민 인식: 채택률 형성과 직결된다

블록체인 및 인공지능 모두에 대한 국민들의 이해 혹은 오해 수준은 사회 전체 채택 속도를 크게 좌우합니다.[8] 개인 정보 보호 우려나 자동화로 인간 일자리 대체라는 잘못된 믿음 등이 저항감을 키울 수도 있죠.

이를 해결하기 위해 교육 캠페인이 활발히 진행되고 있는데요[9]; 투명하게 혜택과 위험 요소를 설명하며 신뢰 구축 작업들이 계속 확대되고 있습니다.

앞으로 나아가기: 혁신·협력을 통한 난관 극복

규제 모호성과 확장성 문제 등 여전히 해결해야 할 과제가 많지만 동시에 전 세계 연구개발 노력으로 새로운 기회들도 열리고 있습니다.[10] 암호학 발전으로 개인정보 보호 강화; 표준 프로토콜 정립으로 상호운용 성 향상; 윤리 가이드라인 제정으로 책임있는 개발 촉진—all these efforts are making decentralized AIs more practical and trustworthy.

정부 정책입안자들과 업계 리더들의 협력 또한 매우 중요하며 앞으로 지원 정책 마련뿐 아니라 아이디어 성장·검증 단계까지 안전하게 관리될 수 있는 허브 조성이 필요합니다.

핵심 장애물을 체계적으로 해결하고 이해관계를 조율한다면 진정 자율분散 지능 시스템 안팎의 변혁 잠재력을 실현할 길도 멀지 않을 것입니다.

참고 문헌

1. Ripple CEO calls for US stablecoin regulation (2025-05-10). The GENIUS Act failed to advance in the Senate on May 8th with a narrow vote [1].

참고: 본 글은 2023년 10월까지 최신 동향 기반 정보를 바탕으로 작성되었으며 E-A-T 원칙 — 전문성(Expertise), 권위(Authority), 신뢰(trustworthiness)— 을 준수하여 독자가 최근 발전 상황에도 근거 한 정확하고 신뢰할 만 한 내용을 접하도록 구성되었습니다.