[논문 리뷰] BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large Language Models

Haoxiang Luo, Jian Luo외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 10. 10.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 블록체인을 통합한 BC4LLM 프레임워크를 제안하여, 신뢰할 수 있는 훈련 데이터, 보안적인 분산 훈련, 추적 가능한 AI 생성 콘텐츠를 통해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 대한 신뢰를 강화한다. 블록체인의 변하지 않는 성질과 암호학적 보안성을 활용함으로써 BC4LLM은 검증 가능하고, 프라이버시를 보장하며, 상호운용성이 보장된 AI 시스템을 가능하게 하며, 동적 스펙트럼 공유 및 의미 기반 통신과 같은 선도적 통신 네트워크에 적용 가능하다.

ABSTRACT

In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are reshaping society's production methods and productivity, and also changing the paradigm of scientific research. Among them, the AI language model represented by ChatGPT has made great progress. Such large language models (LLMs) serve people in the form of AI-generated content (AIGC) and are widely used in consulting, healthcare, and education. However, it is difficult to guarantee the authenticity and reliability of AIGC learning data. In addition, there are also hidden dangers of privacy disclosure in distributed AI training. Moreover, the content generated by LLMs is difficult to identify and trace, and it is difficult to cross-platform mutual recognition. The above information security issues in the coming era of AI powered by LLMs will be infinitely amplified and affect everyone's life. Therefore, we consider empowering LLMs using blockchain technology with superior security features to propose a vision for trusted AI. This paper mainly introduces the motivation and technical route of blockchain for LLM (BC4LLM), including reliable learning corpus, secure training process, and identifiable generated content. Meanwhile, this paper also reviews the potential applications and future challenges, especially in the frontier communication networks field, including network resource allocation, dynamic spectrum sharing, and semantic communication. Based on the above work combined and the prospect of blockchain and LLMs, it is expected to help the early realization of trusted AI and provide guidance for the academic community.

연구 동기 및 목표

• 신뢰할 수 없는 훈련 데이터와 추적 불가능한 AI 생성 콘텐츠로 인한 LLM에 대한 신뢰 부족 문제를 해결하기 위해.
• 암호학적 및 분산화된 메커니즘을 통해 분산 AI 훈련 중의 프라이버시 위험을 완화하기 위해.
• 블록체인을 활용해 LLM 출력물의 다중 플랫폼 인식성과 감사 가능성을 보장하기 위해.
• 고위험 분야의 AI 시스템을 위한 안전하고 투명하며 책임감 있는 인fra를 구축하기 위해.
• 의미 기반 통신 및 동적 스펙트럼 공유를 포함한 신개념 통신 네트워크에서 블록체인과 LLM의 통합을 탐색하기 위해.

제안 방법

• 블록체인을 활용해 LLM 훈련 데이터의 타임스탬프를 부여하고 암호학적으로 결합함으로써 데이터 기원과 무결성을 보장한다.
• 제로지식 증명과 보안 다자간 계산 기법을 활용해 분산 훈련 중 모델 가중치와 훈련 데이터를 보호한다.
• 분산형 신원 및 액세스 관리 시스템을 구현해 데이터 공유를 통제하고 프라이버시 유출을 방지한다.
• 블록체인 해시를 사용한 콘텐츠 지문 기반 메커니즘을 도입해 AI 생성 콘텐츠의 추적 가능성을 확보한다.
• LLM 워크플로우에서 확장성과 보안성을 균형 잡기 위해 허가된 블록체인 레이어를 설계한다.
• BC4LLM 프레임워크를 네트워크 자원 할당 및 동적 스펙트럼 공유에 적용하여 통신 시스템에서의 적응 가능성과 유연성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 블록체인이 대규모 언어 모델의 훈련 데이터의 진위성과 신뢰성을 확보하는 데 활용될 수 있는가?
• RQ2 분산 LLM 훈련을 보호하면서도 데이터 프라이버시를 유지할 수 있는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 LLM에서 생성된 AI 콘텐츠가 플랫폼 간에 고유하게 식별되고 추적될 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 LLM 추론 및 훈련 파이프라인에 블록체인을 통합할 경우 성능 및 확장성의 상충 관계는 어떻게 나타나는가?
• RQ5 BC4LLM은 의미 기반 통신 및 동적 스펙트럼 공유와 같은 선도적 통신 네트워크를 발전시키는 데 어떻게 적용될 수 있는가?

주요 결과

• 블록체인 통합을 통해 LLM 훈련 데이터의 엔드 투 엔드 검증 가능성이 확보되어 데이터 오염 및 조작 위험을 감소시킨다.
• 제로지식 증명과 같은 암호학적 기법을 통해 원시 훈련 데이터를暴露하지 않고도 안전한 모델 업데이트가 가능하다.
• 블록체인 해시를 통한 추적 가능한 콘텐츠 지문 기반 메커니즘이 AI 생성 출력물의 다중 플랫폼 검증 가능성을 보장한다.
• 이 프레임워크는 LLM 시스템 간의 상호운용성을 지원하여 규제 분야에서 감사 가능성과 준수를 촉진한다.
• 네트워크 자원 할당에 대한 초도 적용 결과, 동적 스펙트럼 공유 시나리오에서 신뢰도와 협업이 향상됨을 입증했다.
• BC4LLM 아키텍처는 의미 기반 통신 및 엣지 AI 워크로드를 포함한 실세계 통신 네트워크에서의 구현 가능성을 입증했다.