AI의 기계학습, 심층학습 모델 및 인공 신경망과 블록체인의 분산 원장 기술 및 암호화 시스템이 융합될 경우 시너지 효과가 매우 커질 것으로 전망된다. AI는 블록체인 상의 암호화된 데이터를 그대로 처리할 수 있는 알고리즘을 구축할 수 있고, 기존의 컴퓨터보다 지능적이고 효율적인 방식으로 블록 채굴을 할 수 있는 반면, 블록체인은 AI의 의사결정 과정을 모두 블록체인 상에 기록으로 남겨 인간이 AI에 대해 보다 정확히 이해하고 판단하도록 도움이 될 수 있다.
 

첨단 기술의 대표 주자인 AI와 블록체인의 접목, 상호 보완으로 시너지 효과 증폭 기대
 
첫째, AI는 블록체인 상에서 암호화된 데이터의 보안을 잘 유지하면서 처리할 수 있음

− 블록체인의 암호화 기술 덕분에 민감하고 개인적인 정보를 저장하는데 이상적이어서, 의료 분야의 경유 보다 정확한 진단과 처방을 내리거나 Amazon 및 Netflix가 사용자 맞춤형 검색 결과의 정확도를 높이는 일이 가능해질 것

− 블록체인의 데이터베이스는 정보를 암호화한 상태로 유지하고 있어 권한이 있는 사용자만 열람과 수정이 가능한데, AI는 정보가 암호화 상태로도 처리할 수 있는 알고리즘을 구축할 수 있음
 
둘째, 블록체인은 AI의 의사 결정 과정을 투명하게 기록함으로써 인간이 AI의 결정을 추적, 이해 및 설명하는 데 도움을 줌

− AI는 업무 처리 과정에서 일어날 것으로 예상되는 많은 변수들을 학습하고 평가해가며 결정을 내리기 때문에, AI가 내리는 결정들을 인간이 이해하기 어려운 경우도 발생

− 예를 들어, Walmart는 효율적인 재고관리를 위해 모든 매장의 거래 기록 데이터를 AI 시스템으로 전송하는데, AI가 제대로 된 판단을 하는지를 감시하기 위해 초창기에는 인간의 개입이 불가피

− 이 과정에서 Walmart의 모든 매장에서 전송된 엄청난 양의 데이터를 바탕으로 AI가 재고 관리에 대해 올바른 결정을 내렸는지 여부를 인간이 판단하기 어려울 수 있음

− 이 경우 AI의 의사 결정 과정이 블록 체인 상에서 데이터 포인트 단위로 기록된다면, 인간은 기록된 정보와 정보 사이에 기록이 변경되지 않았다는 확신을 가지고 판단을 내릴 수 있음
 
셋째, AI는 기계 학습 방식의 채굴(mining) 알고리즘을 기반으로 기존의 컴퓨터보다 더 효율적으로 블록체인을 관리할 수 있음

− 작업 수행 방식에 대한 명시적인 지시가 없으면 작업 수행을 못하는 기존 컴퓨터에서 블록체인 데이터를 운영하는 것은 가끔 막대한 양의 컴퓨터 처리 능력을 필요로 함

− 일례로 비트코인 블록체인에서 블록 채굴 시 사용되는 해시 알고리즘은 코드가 분해될 때까지 모든 문자의 조합을 시도하는 ‘무차별 대입‘ 방식을 적용하는 반면, AI는 기계 학습 방식의 채굴 알고리즘을 이용해 보다 지능적으로 코드를 분해함

− AI는 올바른 데이터가 제공되는 경우 거의 즉시 기술을 향상시킬 수 있어 블록체인 관리에 효과적임

출처 - 스트라베이스