[팟캐스트 Ep.81] Gata: AI의 미래를 여는 탈중앙 인프라 혁명

토큰포스트
안녕하세요. 토큰 포스트입니다. 오늘 저희와 함께 좀 깊이 살펴볼 자료가 있는데요. 바로 071 리서치에서 나온 Gata AI의 미래를 위한 탈중앙 인프라를 구축하다 이 분석 보고서입니다. 이게 지금 AI 발전에서 큰 걸림돌 두 가지 그러니까 그 새로운 고품질 데이터 프런티어 데이터 이게 부족하다는 거랑요 또 하나를 소수 기업들이 컴퓨팅 자원을 독점하는 문제 이걸 정면으로 다루고 있더라고요. 그래서 이 Gata라는 프로젝트가 이런 문제들에 어떻게 접근하는지 그리고 이게 앞으로 당신이 만날 AI의 미래에 어떤 의미가 있을지 한번 같이 파헤쳐 보겠습니다.

진행자
네 이게 AI가 정말 눈부시게 발전하고 있는데, 역설적이게도 그 한계점들도 점점 뚜렷해지고, 있는 상황이죠. 뭐 Epoch AI 같은 곳에서는 고품질 텍스트 데이터가 빠르면 2026년 그때쯤이면 고갈될 수도 있다. 뭐 이렇게 예측할 정도니까요? 근데 이게 단순히 양의 문제만은 아니구요. 지금의 빅테크 중심 데이터 생산 구조가 진짜 새롭고 가치 있는 그런 프론티어 데이터 생성을 좀 가로막고 있다. 이런 질적인 문제도 상당히 심각합니다.

토큰포스트
그렇죠. 게다가 또 다른 큰 산이 바로 그 컴퓨팅 파워 이게 너무 중앙 집중화 되어 있다는 거잖아요. gpt4 학습에만 들어간 비용이 뭐 거의 7800만 달러라고 하니까 어휴 이건 뭐 개인이나 작은 기업들은 AI 모델 개발 경쟁에 끼어들 엄두조차 내기 어려운 거죠. 결국 이게 소수 기업한테 기술이랑 영향력이 확 쏠리게 만들고 AI의 어떤 다양성이나 공정성 이런 측면에서도 좀 우려되는 지점이고요.

진행자
핵심 아이디어는 AI 개발에 거의 전 과정 있잖아요. 데이터 생성부터 시작해서 검증 저장 거래 그리고 더 나아가서는 모델 추론까지 이 모든 걸 누구나 참여할 수 있는 그런 개방형 인프라로 만들겠다 이거예요. 최근에 왜 라마 쓰리 같은 오픈 모델들이 폐쇄형 모델하고 성능 격차를 확 줄이면서 보여줬듯이 그런 개방과 협업의 힘을 AI 인프라 자체에 적용하려는 시도인 셈이죠.

토큰포스트
오 상당히 흥미로운 접근인데요. 그럼 Gata는 구체적으로 어떤 도구들을 쓰나요? 우선 데이터 생성부터 좀 볼까요? GataGPT라는 게 있던데요.

진행자
네 GataGPT 이건 사용자가 여러 AI 모델들이랑 이렇게 대화를 하면서 답변을 비교하고 또 평가하는 과정에서 아주 자연스럽게 새로운 프론티어 데이터가 만들어지구요. 동시에 AI의 행동 방향을 잡아주는 데 아주 중요한 정렬 데이터 이것까지 같이 생산해내는 방식입니다. 사용자의 평가나 품질 점수 이런 걸 기반으로 보상을 주니까 더 좋은 데이터를 만들도록 이렇게 유도하는 구조구요.

토큰포스트
아 사용자들이 직접 참여해서 데이터를 만드는 거군요. 그럼 데이터 검증을 어떻게 해요. dba라고 data validation 에이전트 이것도 있던데요.

진행자
네 dba 이건 참여자들이 제공하는 그 뭐랄까 안 쓰고 있는 유효 컴퓨팅 자원 있잖아요. 이걸 활용해서 이미지 텍스트 쌍 같은 데이터의 품질을 자동으로 검증하는 시스템이에요. 이때 dfn이라고 데이터 필터링 네트워크라는 일종의 분산된 필터링 기술을 사용하구요. 자료에 예시 나온 것처럼 뭐 카페라떼 이미지랑 그 텍스트 설명이 얼마나 관련이 있는지 평가해서 점수를 매기는 뭐 그런 식이죠.

토큰포스트
여러 사람이 같이 참여해서 검증한다. 그럼 이렇게 만들어지고 검증된 데이터는 어디에 저장되나요? 이게 또 중요할 텐데요.

진행자
이건 비앤비 그린필드라고 하는 탈중앙화된 스토리지 네트워크에 저장이 됩니다. 모든 기록은 블록체인 위에 투명하게 다 남지만 데이터 자체는 생성자 허락 없이는 접근 못하게 해서 프라이빗이랑 데이터 통제권을 보장하는 거죠. 그리고 여기서 가장 중요한 차별점은 데이터에서 나오는 가치나 수액이 플랫폼이 아니라 데이터를 만든 사람 바로 그 생성자에게 직접 돌아간다는 거예요. 스마트 컨트랙트를 통해서 토큰으로 보상을 하니까 중간 과정 없이 아주 공정한 데이터 경제를 만들려는 거죠. 실제로 지휘타가 비앤비 그린필드 안에서 꽤 활발하게 활동하면서 많은 데이터를 처리하고 있다고 합니다.

토큰포스트
데이터 문제를 넘어서서 아까 말한 그 컴퓨팅 자원 문제에 대한 Gata의 해법은 뭔가요 이것도 궁금한데요.

진행자
네 그 다음 단계가 바로 컴퓨팅 레이어를 구축하는 겁니다. 단순히 데이터를 모으는 데서 그치는 게 아니라 참여자들의 그 분산된 컴퓨팅 파워를 모아서 어 비싼 고가의 하드웨어 없이도 AI 모델 학습이나 출원 서비스 운영이 가능하게 만들겠다. 이런 목표인 거죠. 개발자들이 복잡한 인프라 설정 같은 거 없이 그냥 단일 api로 쉽게 탈중앙화 AI 기술을 쓸 수 있게 된다면 이건 뭐 AI 개발의 진입 장벽을 정말 혁신적으로 낮출 수 있을 겁니다.

토큰포스트
그럼 궁극적으로 Gata가 그리는 큰 그림은 AI의 정렬 얼라인먼트 문제랑도 연결된다는 말씀이시죠.

진행자
AI가 점점 더 강력해질수록 결국 인간의 가치나 윤리에 맞게 AI를 통제하는 이 정렬 문제가 핵심 과제가 될 수밖에 없거든요. Gata는 이렇게 탈중앙화된 방식으로 수집된 그러니까 집단 지성에 기반한 다양한 인간 선호도 데이터야말로 미래의 초지능을 안전하게 정렬하는데 꼭 필요하다고 보는 거예요. 이게 샘 알트먼 같은 사람들이 강조하는 것처럼 특정 집단이 아니라 사회 전체의 지혜랑 선호가 반영되어야 안전한 AI를 만들 수 있다는 생각과 딱 맞닿아 있는 거죠. Gata의 인프라가 바로 이런 데이터를 생산하고 활용하는 토대가 될 수 있다. 뭐 이런 비전입니다.

토큰포스트
물론 뭐 풀어야 할 숙제들도 남아있겠죠. 데이터 품질을 계속 꾸준히 유지한다거나 아니면 악의적인 사용자들이 막 여러 계정으로 시스템을 공격하는 시빌공격 이런 걸 막는 문제요 또 참여를 계속 유도할 만한 효과적인 인센티브 그니까 토크노믹스 설계 같은 과제들도 있을 거고요. 보고서에서도 이중 검증이나 차등 보상 같은 개선 노력을 언급하고 있긴 하더라구요.

진행자
네, 네 그런 기술적 경제적 과제들은 분명히 존재합니다. 그럼에도 불구하고, Gata가 제시하는 이 탈중앙화 AI 인프라는요 AI 개발의 주도권을 소수의 거대 기업에서 더 넓은 커뮤니티와 개인에게 돌려줄 수 있는 아주 중요한 가능성을 보여준다고 생각해요. 데이터 생산부터 컴퓨팅 자원 활용까지 누구나 기여하고 또 보상받는 그런 생태계를 만드려는 시도 그 자체에 큰 의미가 있는 거죠.

토큰포스트
오늘 Gata에 대한 분석을 마무리하면서 당신에게 이런 질문을 한번 던져보고 싶습니다. 점점 더 강력해지는 AI의 미래를 만들어가는 이 길목에서 과연 중앙 집중화된 소수 기업이 주도하는 방식이 좋을까요? 아니면 Gata처럼 탈중화가 된 커뮤니티가 함께 만들어가는 방식이 좋을까요? 어떤 길이 우리에게 더 안전하고 바람직할지 Gata와 같은 시스템이 정말로 더 민주적인 AI 시대를 열 수 있을지 아니면 혹시 예상치 못한 또 다른 복잡성을 낳게 될지 한번 깊이 고민해 보시면 좋겠습니다. 이상 토큰 포스트였습니다.