DLR-Lock 기법

DLR-Lock은 모델을 공개는 하되 뜯어고치지는 못하게 잠가버리는 기법이다. 도서관에 비유하면, 책을 누구나 빌려 읽을 수는 있지만 그 책의 내용을 마음대로 고쳐 쓰려는 순간 갑자기 필기구가 먹통이 되는 것과 비슷하다. 모델을 그대로 사용하는 것(읽기)은 문제없이 빠르게 돌아가지만, 자기 데이터로 다시 학습시켜 성격을 바꾸려는 시도(고쳐 쓰기)만 유독 힘들어지도록 설계했다.

방법은 모델 안의 특정 계산 층을 겉보기엔 비슷하지만 속 구조가 다른 대체 부품으로 바꿔치기하는 것이다. 이 부품은 원본이 알던 지식을 그대로 옮겨 담고 있어서 평소 쓰는 데는 지장이 없다. 하지만 오차를 거꾸로 되짚어가며 가중치를 고치는 학습 단계에서만 계산 부담이 모델이 깊어질수록 감당 못 할 만큼 커지도록 만들어졌다. 마치 정상적으로 걸어 다니는 데는 문제없는데, 방향을 거슬러 뛰려고 하면 갑자기 다리에 모래주머니가 채워지는 것과 같다.

지금까지 오픈 가중치 모델을 보호하는 방법은 대개 라이선스 문구, 즉 "이렇게 쓰면 안 된다"는 약속에 기대는 것이었다. DLR-Lock은 약속이 아니라 신경망 구조 자체로 개조를 물리적으로 어렵게 만든다는 점에서 다른 접근이다.

기사에서는 "애플이 오픈 가중치 모델을 배포하면서도 사용자가 임의로 개조하지 못하게 막는 기법을 공개했다. 이름은 DLR-Lock"이라는 식으로 등장한다. 여기서 오해하기 쉬운 점은 이게 모델을 아예 못 쓰게 막는 기술이 아니라는 것이다. 평소 사용(추론)은 정상 속도로 되고, 오직 파인튜닝을 시도할 때만 비용이 폭증하도록 설계됐다. 또한 이 논문 밖에서 실제 상용 제품에 적용된 사례는 확인되지 않아, 아직은 연구 단계의 개념 증명으로 봐야 한다.