분산형 AI에 대한 의회의 초점이 맞는 사례

분산형 클라우드인 Akash Network를 운영하는 Overclock Labs의 CFO인 Cheng Wang은 국회의원들이 AI를 규제하기 시작하면서 분산형 AI를 간과해서는 안 된다고 말했습니다.

Lawmakers must recognize the unique needs of decentralized AI, a critical yet often overlooked sector at the intersection of blockchain and artificial intelligence, as they begin to regulate AI. Despite this crossover, decentralized AI cannot be legislated through a financial lens, nor can it be forced into AI regulations. Given its overlap in distinct sectors, however, there’s a real chance lawmakers will try to fold it into AI and crypto bills – or overlook it altogether – which would be a missed opportunity for innovation in this country.

국회의원들은 AI를 규제하기 시작하면서 블록체인과 인공 지능의 교차점에서 중요하지만 종종 간과되는 분야인 분산형 AI의 고유한 요구 사항을 인식해야 합니다. 이러한 교차에도 불구하고 분산형 AI는 재정적 관점을 통해 입법화할 수 없으며 AI 규제를 강요할 수도 없습니다. 그러나 서로 다른 부문이 겹치는 점을 감안할 때 국회의원들이 이를 AI 및 암호화폐 법안에 포함시키거나 완전히 간과하려고 시도할 가능성이 있으며 이는 이 나라에서 혁신을 위한 기회를 놓칠 수 있습니다.

Powerful framework

강력한 프레임워크

Decentralized AI allows for the distribution of data, computation, and decision-making processes across multiple devices or nodes, enabling them to work together without relying on a centralized authority, often utilizing open source software and models. This gives developers the tools to share their data collaboratively to build AI models, and to access compute from a diverse range of sources. It’s a powerful framework that empowers these developers to contribute to the AI ecosystem without the need to manage the entire process themselves, enabling researchers and startups to participate in a field where rising costs and difficulty of access threaten to push them out.

분산형 AI를 사용하면 여러 장치 또는 노드에 데이터, 계산 및 의사 결정 프로세스를 배포할 수 있으므로 중앙 권한에 의존하지 않고 종종 오픈 소스 소프트웨어 및 모델을 활용하여 함께 작업할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 데이터를 공동으로 공유하여 AI 모델을 구축하고 다양한 소스의 컴퓨팅에 액세스할 수 있는 도구를 제공합니다. 이는 개발자가 전체 프로세스를 직접 관리할 필요 없이 AI 생태계에 기여할 수 있도록 지원하는 강력한 프레임워크로, 연구원과 스타트업이 비용 상승과 접근 어려움으로 인해 밀려나는 분야에 참여할 수 있도록 해줍니다.

That’s why it’s imperative lawmakers not overlook decentralized AI as they begin to regulate AI. It’s probably human nature to ignore, considering the broader AI industry is exploding and dominated by some of the world’s biggest corporations. They’re acquiring startups, pushing advancements, and launching new products at a breakneck pace. While there’s nothing wrong with Microsoft, Meta, Alphabet, and others investing heavily in the industry, lawmakers need to create space for researchers, entrepreneurs, and developers to thrive as well; that entails among other things remaining vigilant on antitrust, and ensuring that government-backed R&D funds don’t benefit the giants alone.

그렇기 때문에 국회의원들이 AI를 규제하기 시작할 때 분산형 AI를 간과해서는 안 됩니다. 광범위한 AI 산업이 폭발적으로 성장하고 일부 세계 최대 기업이 지배하고 있다는 점을 고려할 때 무시하는 것은 아마도 인간의 본성일 것입니다. 그들은 스타트업을 인수하고, 발전을 추진하며, 엄청난 속도로 신제품을 출시하고 있습니다. Microsoft, Meta, Alphabet 및 업계에 막대한 투자를 하는 기타 업체에는 아무런 문제가 없지만 국회의원은 연구원, 기업가 및 개발자가 번창할 수 있는 공간을 만들어야 합니다. 이는 무엇보다도 독점 금지에 대한 경계를 늦추지 않고, 정부 지원 R&D 자금이 거대 기업에만 이익이 되지 않도록 보장하는 것을 수반합니다.

And while Congress is making welcome progress to advance comprehensive legislation that would clarify the rules of the road for crypto, the bills are one-dimensional – financial in nature – and don’t address the obvious difference between an underlying digital asset of a protocol versus the decentralized AI applications running on the same protocol. Financial regulators shouldn’t end up overseeing decentralized AI just because projects issue tokens; that would be like the SEC regulating toothpaste because Johnson & Johnson issues common stock.

그리고 의회가 암호화폐에 대한 규칙을 명확히 하는 포괄적인 법안을 추진하는 데 환영할 만한 진전을 보이고 있지만, 법안은 본질적으로 금융적인 성격을 지닌 1차원적이며 프로토콜의 기본 디지털 자산과 프로토콜의 기본 디지털 자산 간의 명백한 차이점을 다루지 않습니다. 동일한 프로토콜에서 실행되는 분산형 AI 애플리케이션. 금융 규제 당국은 단지 프로젝트가 토큰을 발행한다는 이유만으로 분산형 AI를 감독해서는 안 됩니다. Johnson & Johnson이 보통주를 발행하기 때문에 이는 SEC가 치약을 규제하는 것과 같습니다.

The next wave

다음 파도

It’s important we get this right, because decentralized AI is a critical field that can salvage the organizations that gave birth to the AI revolution – and possibly bring us the next wave. The universities that created the concept of machine learning and neural networks are under threat, as they cannot compete with Big Tech as it snaps up the world’s GPUs and top talent. In a similar vein, the kinds of startups that brought AI to market are facing similar constraints and oftentimes must defer projects. Without those engines of U.S. innovation working properly, progress will rest in the hands of a few large corporations. It’s a lesson that lawmakers will want to heed, as these universities and small businesses help form the fabric of the American economy, and create jobs and opportunities for constituents.

분산형 AI는 AI 혁명을 낳은 조직을 구제하고 다음 물결을 가져올 수 있는 중요한 분야이기 때문에 이를 올바르게 수행하는 것이 중요합니다. 머신러닝과 신경망 개념을 창안한 대학들은 전 세계 GPU와 최고의 인재를 확보하는 빅테크와 경쟁할 수 없어 위협받고 있다. 비슷한 맥락에서, AI를 시장에 내놓은 스타트업 종류도 비슷한 제약에 직면해 있으며 종종 프로젝트를 연기해야 ​​합니다. 미국 혁신의 엔진이 제대로 작동하지 않는다면 발전은 몇몇 대기업의 손에 달려 있을 것입니다. 이는 대학과 중소기업이 미국 경제의 구조를 형성하고 주민을 위한 일자리와 기회를 창출하는 데 도움을 주기 때문에 국회의원들이 주의를 기울이고 싶어할 교훈입니다.

Decentralized AI can counter this trend of market concentration. The field allows organizations with limited funds to share data and compute across nodes, with developers stitching together a network of multiple databases to feed their models and dispersed GPUs to power them. It’s a more affordable solution that allows smaller players to participate and contribute. It also addresses many of the concerns about data privacy: developers can process data locally, which minimizes the need to transfer sensitive information to centralized servers. This reduces the risk of data breaches and unauthorized access.

분산형 AI는 이러한 시장 집중 추세에 대응할 수 있습니다. 이 분야를 사용하면 제한된 자금을 가진 조직이 노드 전체에서 데이터를 공유하고 계산할 수 있으며, 개발자는 여러 데이터베이스의 네트워크를 함께 연결하여 모델에 공급하고 분산된 GPU를 사용하여 이를 구동할 수 있습니다. 소규모 플레이어가 참여하고 기여할 수 있는 보다 저렴한 솔루션입니다. 또한 데이터 개인 정보 보호에 대한 많은 우려 사항을 해결합니다. 개발자는 데이터를 로컬로 처리할 수 있으므로 민감한 정보를 중앙 서버로 전송할 필요성이 최소화됩니다. 이를 통해 데이터 침해 및 무단 액세스 위험이 줄어듭니다.

Congress's turn

의회의 차례

All this goes to show the importance of establishing rules and regulations that allow decentralized AI to flourish. Congress must establish clear regulations for data privacy and security to protect individuals’ information when processed locally, and promote transparency and accountability in AI algorithms that can protect ethical standards and prevent bias in decentralized systems.

이 모든 것은 분산형 AI가 번성할 수 있도록 규칙과 규정을 확립하는 것이 중요하다는 것을 보여줍니다. 의회는 로컬에서 처리될 때 개인의 정보를 보호하기 위해 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 명확한 규정을 수립해야 하며, 윤리 표준을 보호하고 분산 시스템의 편견을 방지할 수 있는 AI 알고리즘의 투명성과 책임성을 촉진해야 합니다.

Lawmakers should consider a unique regulatory framework for decentralized AI, separate from traditional AI regulations in the Algorithmic Accountability Act and from financial guidelines covered in the Blockchain Regulatory Certainty Act. The new legislation would need to address the particular challenges of decentralized AI, ensuring transparency in algorithmic decisions, and providing guidelines on accountability in decentralized networks. Further, Congress should look at expanding funding opportunities under the National AI Initiative Act to ensure decentralized AI projects – especially those from universities and small businesses – receive government R&D funds and tax incentives, preventing Big Tech from monopolizing AI innovation. Along those lines, Congress would be wise to consider bolstering antitrust enforcement to stop major corporations from controlling critical AI infrastructure.

국회의원들은 알고리즘 책임법(Algorithmic Accountability Act)의 전통적인 AI 규정 및 블록체인 규제 확실성법(Blockchain Regulatory 확실성법)에서 다루는 재정 지침과 별도로 분산형 AI에 대한 고유한 규제 프레임워크를 고려해야 합니다. 새로운 법안은 분산형 AI의 특정 과제를 해결하고 알고리즘 결정의 투명성을 보장하며 분산형 네트워크의 책임에 대한 지침을 제공해야 합니다. 또한 의회는 분산형 AI 프로젝트, 특히 대학과 중소기업의 AI 프로젝트가 정부 R&D 자금과 세금 인센티브를 받아 빅테크가 AI 혁신을 독점하는 것을 방지하기 위해 국가 AI 이니셔티브법(National AI Initiative Act)에 따라 자금 조달 기회를 확대하는 방안을 검토해야 합니다. 이러한 맥락에서 의회는 주요 기업이 중요한 AI 인프라를 통제하는 것을 막기 위해 독점 금지 집행을 강화하는 것을 고려하는 것이 현명할 것입니다.

And the responsibility doesn’t rest solely on Congress’ shoulders. With lawmakers paying renewed attention to crypto and AI, now is the time for proponents of decentralized AI to speak up and advocate for the industry. And let’s face it, the industry hasn’t always done a stellar job of communicating what it does and what it needs to thrive. Yes, the technology is complex, but that doesn’t mean advocates can’t go beyond the technical language and articulate it in a way staffers and legislators without engineering degrees can understand

그리고 그 책임은 의회에만 있는 것이 아닙니다. 국회의원들이 암호화폐와 AI에 새로운 관심을 기울이고 있는 지금은 분산형 AI 지지자들이 업계를 대변하고 옹호해야 할 때입니다. 그리고 현실을 직시하자면, 업계는 자신이 하는 일과 성장하기 위해 필요한 것이 무엇인지 전달하는 데 항상 뛰어난 성과를 내지는 못했습니다. 예, 기술은 복잡합니다. 하지만 그렇다고 해서 옹호자들이 기술적 언어를 넘어 공학 학위가 없는 직원과 입법자가 이해할 수 있는 방식으로 이를 명확하게 표현할 수 없다는 의미는 아닙니다.