비트코인처럼 인공지능 학습 비용을 나눌 수 있을까
분산형 인공지능 학습은 여러 사람이 각자의 GPU를 내어 모델을 함께 학습시키는 구상이다. 비트코인에서는 참여자가 계산을 하고 보상을 받지만, 그 계산 자체는 네트워크 밖에서는 큰 쓸모가 없다. 이 구상은 해시 퍼즐 대신 실제 모델 학습에 계산 능력을 쓰고, 기여한 만큼 토큰이나 보상을 주자는 생각이다.
핵심 문제는 참여자가 정말 쓸모 있는 학습 작업을 했는지 확인하는 방법이다. 가짜 결과나 해로운 를 막아야 하고, 모델이 실제로 좋아졌는지도 객관적으로 재야 한다. 중앙 데이터센터에서 한꺼번에 학습하는 방식보다 효율적인지도 아직 분명하지 않다.
장기적으로는 이런 방식이 큰 인공지능 회사와 경쟁할 수 있는지도 중요한 질문이다.
핵심 포인트
- 여러 참여자가 GPU 자원을 내어 모델을 학습시키는 아이디어다.
- 참여자는 기여한 계산량이나 학습 성과에 따라 토큰이나 보상을 받을 수 있다.
- 가짜 작업, 해로운 , 품질 저하를 막는 검증 방식이 가장 큰 난제다.
- 모델 개선을 객관적으로 측정할 수 있어야 공정한 보상이 가능하다.
- 중앙 데이터센터보다 더 효율적인지는 아직 검증되지 않았다.