​개인정보 보호하는 AI 학습 기술, 국내 AI 반도체로 대중화한다

KAIST 유민수 교수 연구팀, '차등 프라이버시' 기술 성능 높이는 AI 반도체 개발

구글 프로세서보다 3.6배 빠르고, 엔비디아보다 10배 적은 자원으로 대등한 성능

KAIST 유민수 교수 연구팀이 개발한 AI 반도체 모식도.[사진=KAIST]

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 '차등 프라이버시' 기술이 적용된 인공지능(AI) 서비스의 성능을 비약적으로 높이는 AI 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.

차등 프라이버시 기술은 학습에 쓰이는 데이터에 통계적 노이즈를 섞어, AI 모델이 학습 과정에서 사용자 개인정보가 유출되는 것을 막는 기술이다.

최근 구글, 애플, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업은 AI 학섭을 통해 개인화된 서비스 추천, 얼굴 인식을 통한 사진 자동 분류 등 다양한 콘텐츠와 서비스를 선보이고 있다.

KAIST에 따르면 이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 알고리즘 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생할 수 있다.

실제로 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제가 발생했으며, 국내에서도 이와 유사한 AI 챗봇이 논란이 된 바 있다.

때문에 글로벌 빅테크 기업은 차등 프라이버시 기술에 주목하고 있다. 하지만 해당 기술은 기존 학습과 비교해 속도나 성능이 크게 하락하기 때문에 널리 적용되지는 못하고 있다. 차등 프라이버시 기계학습 학습 과정이 일반적인 기계학습과 특성이 다르고, 기존 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 비효율적이기 때문이다.

KAIST 유민수 교수 연구팀은 이 차등 프라이버시 기술에 특화한 AI 반도체를 개발했다. 해당 반도체를 통해 성능 병목 구간을 분석하고, 차등 프라이버시 기술을 적용한 서비스의 성능을 크게 향상할 수 있다는 설명이다.

연구팀에 따르면 새롭게 개발한 AI 반도체는 현재 널리 사용되는 AI 프로세서 '구글 TPUv3'와 비교해 차등 프라이버시 학습 과정을 3.6배 빠르게 실행시킬 수 있다. 또 엔비디아의 GPU 'A100'과 비교해 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 낼 수 있다.

연구팀은 "이번 개발을 통해 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 프라이버시 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다.

한편, 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여했다. 관련 내용은 미국 시카고에서 오는 10월 열리는 제55회 IEEE/ACM 마이크로아키텍처 국제 심포지엄을 통해 발표될 예정이다.

이번 연구는 지금까지는 없던 분야를 개척한 데 의의가 있고, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 AI 기반 서비스 사용자의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 전망이다.