#블록체인에 #인공지능을 접목하려면-3 (#에코버스의 이론적 배경)

in #ecoverse6 years ago (edited)

인공지능과 블록체인을 접목할 때 프로젝트는 두 종류로 분류할 수 있습니다. 첫째는 인공지능기술에 블록체인을 추가한 것과 둘째는 블록체인기술에 인공지능을 추가한 것입니다. 이 두 가지 기술을 조사해보면 첫째 종류는 몇 가지가 눈에 뜨입니다. 주로 블록체인의 immutability를 적용하는 프로젝트들입니다. 하지만 두 번째 종류는 놀랄 정도로 적습니다. 그나마 스마트 계약의 대안에 집중되어 있습니다.

표1에서 보듯이 우리 EcoVerse™ 프로젝트는 가장 중요한 블록체인 엔진 코어 부분에만 무려 4군데에 걸쳐서 다소 다른 기술을 적용하고 있 습니다.


표 1. 인공지능과 블록체인 기술 접목 현황

이번 글은 에코버스에서 가장 중요하다고 할 수 있는 AI-DPoC(AI-supported Delegated Proof of Contribution)에 대해서 설명하고자 합니다. 앞의 글에서 기술한 바와 같이 컨센서스는 블록생성과 주조차익분배라는 두가지 기능이 있습니다.[2] 지금까지 거의 모든 코인들이 컨센서스 알고리즘에 이 두 가지 기능을 혼합하여 설계하고 있습니다. 정확하게 말해서 첫 번째 기능을 위해서 두 번째 기능이 사용되었습니다. 왜냐하면 첫 번째 기능이 중요했던 것이지요. 우리 에코버스는 이 기능을 인공지능 에이전트가 담당하도록 AI-DPoC라는 컨센서스 알고리즘을 설계했습니다. 인공지능 에이전트가 블록생성을 전담한다면 주조차익을 인공지능에게 분배할 필요가 없어집니다. 그렇다면 주조차익의 분배는 얼마든지 창조적인 방법으로 나눠줄 수가 있게 됩니다. 우리는 주조차익의 분배를 참여자의 기여도를 측정하는 방식으로 분배하고자 합니다. 어떤 참여자(p)의 전체 플랫폼에 대한 기여도(Cp)를 에코버스 개발팀은 다음과 같은 수식으로 정의했습니다.

위의 수식에 대한 설명은 대충 아래와 같습니다. (자세한 내용은 EcoVerse™의 백서와 황서를 참조하시기 바랍니다.)

어떤 참여자(p)의 기여도(Cp)는 플랫폼에 기여하는 dApp이 중요도를 MAU와 dApp에서의 활동을 중요도로 곱하여 합한 수를 곱하고 난 후 합산한 후 위원회의 중요도와 위원회 내의 활동치를 곱한 숫자를 합산하고 더하면 참여 개인의 네트워크에 대한 기여도를 계산할 수 있습니다.

그런데 위의 수식을 자세히 분석해 보면 일반적인 컴퓨팅 알고리즘으로는 구현이 불가능합니다. 그 이유는 수식에 존재하는 dApp의 숫자라든지 dApp에서 정하는 활동의 범주 및 측정량 등이 모두 불확정적인 변수들이기 때문입니다. 그런데 이런 수식에는 인공지능 기술을 적용하면 좋습니다. 왜냐하면 불확정적인 변수가 있다고 하더라도 확정되는 순간부터 학습을 하도록 할 수 있도록 설계할 수 있기 때문입니다.

그렇다면 AI 에이전트가 각 노드에 배치되어 어떤 순서에 의해서 블록을 생성할 때 에이전트간에 서로 다른 세계관이 존재한다면 어떻게 해결해야 할 수 있을까요? 예컨대 인공지능 에이전트인 R2-D2와 C-3PO가 서로 다른 체인을 갖고 있어서 포크가 일어났을 때 해결할 방법을 생각해 봅시다. 먼저 우리가 배치한 에이전트인 R2-D2와 C-3PO는 탐욕스럽고 거짓을 말하지 않도록 설계할 수가 있다는 점을 기억해 두시기 바랍니다. 우연하게 포크가 일어날 수는 있겠지만 탐욕에 의해 고의로 블록체인에 포크를 만들어내지 않습니다. 우연한 사고에 의해서만 포크가 일어난다면 포크가 일어나는 경우의 수는 매우 간단해 집니다. 다음 글에서는 이런 경우의 해결 과정을 설명하겠습니다.

마지막으로 다시 한 번 정리합니다. 컨센서스 알고리즘에서 블록생성과 유지 업데이트하는 기능을 인공지능에 맡기고 나면 블록생성 과정이 상대적으로 간명하게 해결이 되고 주조차익에 의해서 창출되는 부를 분배하는 기능만이 남게 됩니다.

이 두번째 기능만 남게 되면 얼마든지 창조적으로 부를 분배할 수 있게 됩니다. 두 번째 기능에서도 기존의 알고리즘으로는 불가능한 기여분을 계산하는 수식도 인공지능 기술을 도입하면 쉽게 해결이 됩니다. 따라서 지금까지 완전 불평등에 가까운 형태를 보이는 분배문제를 기여도에 따라서 공평하게 해결할 수 있게 됩니다. 바로 루비니교수 등 많은 전문가들이 문제로 지적하고 있는 부분, 즉 지니계수가 완전불평등에 가까워지는 현상을 쉽게 해결할 수가 있는 것이지요.

이것이 바로 우리 에코버스에서 인공지능을 도입한 이유입니다. 다음 글에서는 인공지능 에이전트의 세계관이 충돌할 때의 해결 방법에 대해서 논의하겠습니다.

참고
[1] 이영환. 블록체인에 인공지능을 접목하려면-1. https://steemit.com/ecoverse/@nicklee002/6w58he-1
[2] 이영환. 블록체인에 인공지능을 접목하려면-2. https://steemit.com/ecoverse/@nicklee002/45sbbw-2

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