탈중앙화 AI 학습 및 거버넌스 프레임워크 Autonet 오픈소스 공개

실용적 조언

분산 환경에서 AI 모델을 학습시키고자 할 때 Autonet의 FedAvg 파이프라인과 스마트 컨트랙트 테스트 코드를 참고할 수 있다.
LLM을 활용한 거버넌스 합의 알고리즘 설계 시 Autonet의 온체인 헌법 평가 모델을 벤치마킹 가능하다.

섹션별 상세

AI 정렬을 경제적 조정 문제로 정의하고 수익성 있는 전략이 곧 정렬된 행동이 되도록 설계했다. 네트워크가 부족한 역량에 대해 동적으로 가격을 책정하는 Dynamic Capability Pricing을 통해 학습 노력이 특정 분야에만 쏠리는 독점 현상을 방지하고 시장 신호에 따라 필요한 학습이 이루어지게 유도한다. 이는 중앙의 감시 없이도 경제적 유인책만으로 시스템 전체의 목표를 달성하는 구조이다.

핵심 원칙을 온체인에 저장하고 LLM 합의를 통해 평가하는 헌법적 거버넌스 체계를 구축했다. 헌법 개정을 위해서는 95% 이상의 쿼럼(의결 정족수)이 필요하도록 설정하여 시스템의 안정성과 민주적 통제를 보장한다. 스마트 컨트랙트를 통해 거버넌스 규칙이 강제되므로 소수 운영자의 임의적인 변경이 불가능하다.

암호학적 검증 기법인 Commit-Reveal 패턴을 도입하여 노드의 부정행위를 원천 차단한다. 코디네이터의 정직성을 확인하기 위해 강제로 오류를 주입하는 테스트를 수행하며, 다수 코디네이터 간의 합의 과정을 통해 최종 결과의 유효성을 검증한다. 이러한 다중 검증 레이어는 신뢰할 수 없는 환경에서도 데이터와 모델의 무결성을 유지하는 핵심 장치이다.

여러 노드가 로컬 데이터로 학습한 뒤 가중치 업데이트본을 제출하면 이를 검증하고 통합하는 연합 학습 아키텍처를 채택했다. 제출된 업데이트는 FedAvg(Federated Averaging) 알고리즘을 통해 집계되어 하나의 모델로 완성된다. 데이터 프라이버시를 보호하면서도 대규모 분산 컴퓨팅 자원을 활용해 모델을 학습시킬 수 있는 파이프라인을 제공한다.