FLock.io : AI 민주화를 위한 베이스레이어 – 포필러스 

Key Takeaways

- 현재 AI 산업은 AI 모델이 완성되기까지의 라이프사이클 전반에서 투명성과 신뢰가 부족하며, 높은 진입장벽으로 인해 다양한 산업으로의 확장이 제한되고 있다.

- 이에 연합학습 방식의 AI 학습은 로컬 클라이언트에 모델을 배포해 각 기기에서 독립적으로 학습을 진행한 후, 학습된 파라미터만을 수집하여 글로벌 모델을 업데이트하는 방식을 채택한다. 이 과정은 최종 글로벌 모델 개발에 드는 총비용을 절감하고, 개인 민감 데이터의 노출 가능성을 최소화함으로써 활용도를 크게 높일 잠재력을 가지고 있다.

- 하지만 연합 학습에도 한계는 존재한다. 모델 학습에 적극적이고 정직하게 참여하는 충분히 다양한 참여자를 확보하는 것이 어렵고, 일부 운영이 여전히 중앙 서버에 집중되어 있다는 점이 주요 과제로 남아있다.

- FLock.io는 블록체인의 다양한 요소를 연합학습 방법론과 결합하여 이러한 한계를 극복하고자 한다. 나아가, 데이터 수급, 모델 제안과 학습, 그리고 모델 활용에 이르는 AI 모델의 전체 라이프사이클을 민주화하여 AI 산업을 더욱 창의적이고 신뢰할 수 있는 방향으로 발전시키는 것을 목표로 한다.

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출처: 블록미디어