[논문 리뷰] Artificial Intelligence for Web 3.0: A Comprehensive Survey

Meng Shen, Zhehui Tan외 8명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 17.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 5

한 줄 요약

이 종합 검토에서는 웹 3.0를 위한 네 층 구조 아키텍처 프레임워크—데이터 관리, 가치 순환, 생태계 거버넌스, 응용 시나리오—를 제안하며, 인공지능(AI)이 각 층에서 지능형 데이터 처리, 안전한 신원 및 자산 관리, 행동 모니터링, 금융, 헬스케어 및 메타버스 분야의 고급 응용을 통해 어떻게 향상되는지 보여준다. 주요 기여는 스케일러빌리티, 프라이버시, 시스템 내구성과 같은 웹 3.0의 核심 과제를 해결하는 데 있어 AI의 역할에 대한 종합적 분석이다.

ABSTRACT

Web 3.0 is the new generation of the Internet that is reconstructed with distributed technology, which focuses on data ownership and value expression. Also, it operates under the principle that data and digital assets should be owned and controlled by users rather than large corporations. In this survey, we explore the current development state of Web 3.0 and the application of AI Technology in Web 3.0. Through investigating the existing applications and components of Web 3.0, we propose an architectural framework for Web 3.0 from the perspective of ecological application scenarios. We outline and divide the ecology of Web 3.0 into four layers. The main functions of each layer are data management, value circulation, ecological governance, and application scenarios. Our investigation delves into the major challenges and issues present in each of these layers. In this context, AI has shown its strong potential to solve existing problems of Web 3.0. We illustrate the crucial role of AI in the foundation and growth of Web 3.0. We begin by providing an overview of AI, including machine learning algorithms and deep learning techniques. Then, we thoroughly analyze the current state of AI technology applications in the four layers of Web 3.0 and offer some insights into its potential future development direction.

연구 동기 및 목표

• 탈중앙화로 인한 데이터 소유권, 가치 순환의 비효율성, 생태계 거버넌스 문제와 같은 웹 3.0의 핵심 과제를 해결하기 위해.
• 기계학습 및 딥러닝 응용에 중점을 두어 웹 3.0 생태계의 다양한 층에서 AI 통합의 현재 상태를 분석하기 위해.
• 저조도 거래 효율성, 열악한 신원 관리, 부적절한 콘텐츠 모니터링 등의 기존 웹 3.0 시스템의 격차를 식별하고 AI 기반 솔루션을 제안하기 위해.
• 특히 DeFi, 메타버스, 디지털 헬스 분야와 같은 신규 영역에서 AI와 웹 3.0 간의 상호작용을 이해하기 위한 체계적 프레임워크를 제공하기 위해.
• 스케일러빌리티, 프라이버시, 보안을 확보한 분산 시스템에 AI를 구현하는 데 있어 주요 과제와 기회를 제시함으로써 향후 연구를 이끌기 위해.

제안 방법

• 웹 3.0를 위한 네 층 아키텍처 모델—데이터 관리, 가치 순환, 생태계 거버넌스, 응용 시나리오—을 제안하며, 각 층은 고유한 기능적 책임을 지닌다.
• 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용하여 분산 시스템 내에서 지능형 자원 할당 및 메타데이터 처리를 최적화함으로써 데이터 관리 성능을 향상시킨다.
• 가치 순환 층에서 AI를 활용해 신원 검증 및 디지털 자산 가격 설정을 수행함으로써 거래 효율성을 높이고 사기 위험을 감소시킨다.
• AI 기반 이상 탐지 및 콘텐츠 분류 모델을 활용해 탈중앙화된 생태계 내 사용자 행동 및 사용자 생성 콘텐츠를 모니터링하고 규제한다.
• AI 강화 스마트 계약을 통해 블록체인과 통합함으로써 탈중앙화 금융(DeFi) 응용에서 적응성, 확장성, 프라이버시 보호를 향상시킨다.
• 전자 건강 기록(EHR) 시스템에 대해 프라이버시 보존 기법으로서의 연합 학습(FL)을 검토하여 데이터 泄유 없이 공동 모델 학습을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI는 웹 3.0의 네 핵심 층—데이터 관리, 가치 순환, 거버넌스, 응용 성능 향상—에 어떻게 체계적으로 통합될 수 있는가?
• RQ2 확장성, 프라이버시, 시스템 내구성 측면에서 탈중앙화 시스템 내에 AI를 구현할 때 발생하는 주요 기술적 과제는 무엇인가?
• RQ3 AI는 웹 3.0의 가치 순환 층에서 디지털 신원 및 자산 거래의 보안성과 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 익명성과 프라이버시를 보장하는 탈중앙화 환경에서 AI는 콘텐츠 모니터링 및 행동 감시를 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ5 DeFi, 메타버스, 디지털 헬스케어와 같은 웹 3.0 응용 분야에서 AI 기반 혁신을 촉진하기 위해 가장 유망한 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• AI는 분산되고 이질적인 환경에서 자원 할당 및 메타데이터 처리를 위한 지능형이고 적응형 전략을 가능하게 하여 웹 3.0의 데이터 관리 성능을 크게 향상시킨다.
• AI 기반 신원 및 자산 관리 시스템은 특히 개선된 디지털 신원 검증 및 동적 가격 설정 모델을 통해 가치 순환 층에서 거래 효율성을 높이고 사기를 감소시킨다.
• AI 기반 이상 탐지 및 콘텐츠 분류 도구는 악성 트래픽, 위조 콘텐츠, 비정상적인 사용자 행동을 효과적으로 식별하여 생태계의 무결성과 신뢰도를 향상시킨다.
• AI 강화 스마트 계약은 확장성 향상, 에너지 소비 감소, 프라이버시 보존 계산 지원 측면에서 탈중앙화 금융(DeFi) 응용 분야에서 잠재력을 보여준다.
• 연합 학습(FL)은 웹 3.0 기반 전자 건강 기록(EHR) 시스템에서 환자 데이터 프라이버시를 보호하는 실현 가능한 솔루션을 제공하며, 민감한 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 공동 AI 학습을 가능하게 한다.
• 메타버스에서 AI와 블록체인의 통합은 고도의 자동화 및 콘텐츠 생성을 가능하게 하지만, 자원 제약이 있는 장치에 경량 AI 모델을 구현하는 데는 여전히 과제가 남아 있다.