AI와 Web3 결합 가능성에 대한 무한한 상상
글: michaeljin&Yetta
AI 대물결에 휩쓸린 Web3 종사자로서, 최근 몇 달간 두 분야의 정보 폭발을 직접 경험한 후, 몇 가지 소감과 연구 내용을 정리하여 Web3 종사자들과 함께 나누고자 한다.
AI와 Web3는 각각 생산력의 한계를 돌파하고 경제 모델에 대한 이해를 재편하는 기술이다. 미래 발전 방향을 대표하는 첨단 기술로서 두 기술의 융합은 자연스럽게 느껴지며 무한한 상상력을 자극하지만, 현실을 돌아보면 실제로 둘을 유기적으로 결합한 프로젝트는 극소수에 불과하다. 두 분야의 충돌은 새로운 서사를 낳았지만 동시에 거품과 과장도 양산했다. 이론상 시너지를 낼 수 있는 아름다운 비전들이 현실에서는 실제 수요가 없을 수도 있으며, 현실 수요에 부합하는 프로젝트라 하더라도 비용이나 기술적 병목 현상으로 인해 실현이 어렵다.
나는 Web3와 AI가 서로 반비례 관계에 있다는 생각이 일급 시장에서 AI 요소를 포함한 Web3 프로젝트의 수와 불필요하게 Web3화된 AI 프로젝트를 접할수록 점점 더 강해지고 있다고 본다. AI 네이티브 창업자/프로젝트팀은 데이터 소유권의 블록체인 등재, 경제 모델, 생산관계 분배 등의 웹3화 방안을 고민하지 않는다. 왜냐하면 AI 대규모 모델은 하부 구조부터 리소스 요구량이 매우 크기 때문에, 학습과 운영 전반에 걸쳐 고도로 중심화되어 있기 때문이다. 현재 일부 Web3 프로젝트가 주장하는 'AI의 생산관계 개선'이라는 목표가 실제로 실현 가능한지도 나는 매우 신중하게 바라보고 있다.
Web3 시장은 거시 정책 및 혁신 측면에서 모두 상당한 병목 상태에 직면해 있다. 새로운 규제 압박은 잠시 제쳐두더라도, 혁신 측면에서 보면 AI가 생산성 향상을 가속화하며 인간의 사고 능력을 대체함으로써 대부분의 사용자, 빌더, 투자자의 주목을 받는 상황에서 Web3 업계의 혁신 위기는 더욱 숨기 어려워졌다. 이미 오랫동안 Web3는 AI 수준의 혁신을 만들어내지 못했다. 솔직히 말해, 현재 관심을 받는 다수의 신규 프로젝트들은 과거 기술 또는 제품의 미세한 수정에 불과하다. 예를 들어 더 나은 스테이킹 방식, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 멀티체인 지갑, 새로운 플레이 방식의 밈코인, 새롭게 등장한 공개 블록체인 상에서 유동성이 뛰어난 DEX 등인데, 이러한所谓 '혁신'들이 정말로 더 많은 사용자를 유입하거나 블록체인의 보급률을 높이는 데 도움이 되는지, 그리고 이것이 업계가 진정으로 필요로 하는 것인지 의문이다.
우리는 AI를 Web3로 가져오고 Web3를 외부로 확장할 수 있는 새로운 영역이 필요하다. 블록체인의 근본적인 본질인 (1) 콘텐츠 창작 권리 보호, (2) 신원 확인, (3) 금융 체계 혁신, (4) 신뢰 없는 종결 등이 실제 활용되는 것이 바로 다음 범식 전이(패러다임 쉬프트)의 미래를 좌우할 것이다. 유기적 융합을 추구한다는 취지에서 본고는 저층 기술의 적합성과 보완성을 출발점으로 삼아 AI와 Web3의 융합이 만들어낸 새로운 영역들을 포괄적으로 조망하고, 각 영역별 실제 수요, 발전 장애 요인, 전망 등을 종합·분석한다.
위 그림은 Hash Global의 KK 대표님 참고
TL;DR
-
AI와 Web3는 근본 논리에서 충돌한다. AI 대규모 모델은 막대한 리소스를 필요로 하기 때문에 학습부터 운영까지 고도로 중심화되며, 반면 블록체인 기반의 Web3는 우선적으로 탈중앙화와 공개 투명성을 추구한다. 이로 인해 AI와 Web3의 저층 결합은 매우 어렵고, 그 상업적 논리가 성립하는지, 실제 수요가 존재하는지는 검토가 필요하다.
-
그러나 오히려 이런 근본적 상반됨이 AI와 Web3가 서로를 보완할 수 있게 한다. 서로의 서사 중심이 되기를 바라기보다는, 서로의 고통점을 해결하는 솔루션으로 작용하며 각자의 발전을 촉진할 수 있다. 두 기술은 서로에게 새로운 서사를 많이 부여하며, 광활한 상상 공간을 남긴다. Web3의 경제 모델 설계는 많은 AI 프로젝트가 자금 활용 효율을 높이고 신규 사용자 유치 및 활성화를 추진하는 데 도움을 줄 수 있으며, 블록체인 자체의 장점들 — 인프라 비용 감소, 신원 인증, AI의 데이터 블랙박스에 민주성과 투명성 주입, 데이터 기여 인센티브 제공 — 은 AI 프로젝트 팀의 제품 설계에 새로운 아이디어를 제공할 수 있다.
-
인프라 계층에서 Web3의 탈중앙화 메커니즘은 현재 AI가 직면한 리스크와 문제, 예를 들어 개인정보 보호, 데이터 남용 등을 근본 차원에서 해결할 수 있다.
-
AI 발전에 필수적인 컴퓨팅 파워, 데이터 등을 위한 탈중앙화 시장을 제공하여 유휴 자원을 최대한 활용하고 자원 배분과 구성의 최적화를 통해 AI 대규모 모델의 발전과 적용을 지원한다.
-
Web3의 탈중앙화 메커니즘을 통해 AI는 가장 근본적인 차원에서 더욱 민주화될 수 있다. 탈중앙화 방식으로 AI를 배포하고, 학습하고, 사용함으로써 사용자의 데이터 프라이버시를 더 잘 보호할 수 있을 뿐 아니라, 데이터를 공유함으로써 보상을 받을 기회도 생긴다.
-
블록체인은 또한 AI의 행동을 기록하고 감시하는 데 사용할 수 있어 AI의 안전성을 높이며, 자동화된 AI 에이전트의 다양한 시나리오에서의 활용을 촉진한다.
-
-
응용 계층에서 AI는 Web3 앱의 발전과 보급을 돕는다.
-
첫째, AI는 생산성 도구로서 Web3 앱의 개발 속도를 크게 높일 수 있으며, 지식 엔진으로서 사용자가 dApp과 상호작용하고 학습하는 데 드는 비용을 낮춰 더 많은 사용자가 Web3 세계로 진입할 수 있도록 도울 수 있다.
-
AI는 dApp 개발과 프로젝트 출시의 기술 장벽을 현저히 낮추어 프로젝트의 경쟁력을 혁신과 운영에 집중시킬 수 있게 한다. 바로 이 방향에서 생성형 AI는 게임, 소셜 등 생태계에 버추얼 휴먼, 캐릭터 AI 등 새로운 요소를 도입함으로써 Web3 애플리케이션에 새로운 서사와 경험을 선사하고, 새로운 플레이 방식을 개발할 수 있다.
-
인프라 계층
토큰 인센티브와 거버넌스 메커니즘: 탈중앙화 시장이 AI 인프라에 활력을 불어넣다
AI 대규모 모델 시대에 AI 발전을 뒷받침하는 인프라의 모든 단계는 중요해진다.
AI 인프라를 구축하고 발전시키는 과정에서 중요한 과제 중 하나는 어떻게 해야 참여자들을 효과적으로 동기부여하고 조율하여 시스템의 발전과 운영을 공동으로 추진할 수 있느냐는 것이다. 여기서 탈중앙화 시장과 토큰 인센티브 메커니즘은 이 문제를 해결하는 독창적이고 강력한 방법을 제공한다. 이러한 시장에서 토큰은 디지털 자산이자 가치 매개체로서 중요한 역할을 한다. 토큰은 특정 권리, 기능 또는 자원을 나타낼 수 있으며, 스마트 계약을 통해 안전하고 투명하며 자동화된 거래 과정을 실현한다.
AI 인프라의 경우 토큰 인센티브 메커니즘은 여러 가지 역할을 할 수 있다. 첫째, 토큰은 AI 인프라에 기여한 참여자들에게 보상을 제공함으로써 참여를 유도하는 수단이 된다. 기여에는 컴퓨팅 리소스, 데이터셋, 알고리즘 모델, 연산 능력 등이 포함된다. 예를 들어 최근 인기를 끌고 있는 AI 음성 챗봇 제작 플랫폼 MyShell은 챗봇 제작 워크숍과 데이터 분석을 통해 데이터 플라이휠 효과를 실현했다. 사용자는 MyShell 플랫폼에서 챗봇의 음성, 기능, 지식베이스를 맞춤 설정하고 상호작용할 수 있다. 이러한 상호작용에서 수집된 데이터는 로봇의 성능과 개인화 서비스 향상에 사용되며, 이를 통해 플랫폼 사용자를 더 많이 유치하고 데이터와 가치를 추가하여 선순환 성장 모델을 형성한다.
참여자들에게 토큰 보상을 제공함으로써 Web3의 경제 모델은 더 많은 사람들이 AI 인프라 구축에 참여하도록 유도하고, 자원 공유와 협업을 촉진할 수 있다. 토큰은 탈중앙화 시장 내 가치 흐름과 교환을 실현하는 데에도 사용된다. 참여자들은 토큰을 사용해 자원, 서비스, 알고리즘 모델 등을 구매하고 판매하며, 시장 내 거래와 협업을 실현할 수 있다. 이러한 가치 흐름 메커니즘은 AI 인프라 발전에 더욱 유연하고 효율적인 방식을 제공하여 참여자들이 자신의 필요와 이익을 더 잘 충족할 수 있도록 돕는다.
동형 암호화와 연합학습: AI의 기본 학습 과정에 프라이버시 보호 통합
개인 프라이버시와 데이터 보안을 유지하면서 효과적인 모델 학습을 수행하는 것은 오랜 기간 동안의 도전 과제였다. 이 분야에서 동형 암호화 기술은 강력한 프라이버시 보호 방법을 제공하며, AI의 기본 학습 과정에 프라이버시 보호를 통합함으로써 민감한 데이터의 보안을 보장한다.
동형 암호화는 데이터를 암호화된 상태에서 계산할 수 있게 해주는 특수한 암호화 기술로, 데이터를 해독할 필요가 없다. 즉, 원본 데이터의 내용을 노출하지 않고도 암호화된 데이터로 모델 학습과 계산이 가능하다는 의미이다. 동형 암호화를 AI의 기본 학습 과정에 적용하면 민감한 데이터를 유출하지 않으면서도 프라이버시 보호를 실현할 수 있다.
동형 암호화를 이용한 AI 학습 시 다음과 같은 주요 단계와 고려사항이 있다:
-
데이터 암호화: AI 학습에 참여하는 데이터를 동형 암호화 알고리즘으로 암호화한다. 이를 통해 학습 과정에서 데이터의 프라이버시와 기밀성을 보장한다.
-
암호화된 계산: 암호화된 상태에서 모델 학습, 최적화, 추론 등의 계산 작업을 수행한다. 동형 암호화 기술은 데이터를 해독하지 않고도 이러한 계산을 가능하게 한다.
-
보안 파라미터 공유: 학습에 참여하는 당사자들은 암호화 계산에 필요한 보안 파라미터를 공유하고 교환해야 한다. 이 파라미터들은 동형 암호화 과정과 결과 해독을 제어하는 데 사용된다.
-
암호화 결과 처리: 암호화된 계산을 완료한 후 최종 모델 가중치 또는 예측 출력을 얻기 위해 결과를 해독할 수 있다. 결과 해독 시 데이터 유출이나 무단 접근을 방지하기 위한 적절한 보안 조치를 취해야 한다.
동형 암호화 기술은 AI의 기본 학습 과정에 프라이버시 보호를 통합하는 데 몇 가지 장점과 잠재적 활용 사례를 지닌다:
a. 프라이버시 보호: 동형 암호화는 민감한 데이터에 대한 모델 학습을 가능하게 하면서도 실제 데이터에 접근하거나 노출할 필요가 없다. 이는 개인 프라이버시와 데이터 소유자의 통제권을 유지하는 데 도움이 된다.
b. 데이터 협업: 여러 데이터 소유자가 원본 데이터를 공유하지 않고도 공동으로 AI 학습에 참여할 수 있다. 동형 암호화 기술은 이러한 데이터 협업을 가능하게 하여 협력과 공유의 기회를 촉진한다.
c. 법적 준수성: 법률 및 규정의 제한을 받는 민감한 데이터(예: 의료 기록 또는 금융 데이터)의 경우 동형 암호화는 AI 학습을 위한 법적 요구 사항을 준수하는 방법을 제공한다.
이러한 프라이버시 보호는 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼을 통해서도 실현할 수 있다. 예를 들어 Fluence는 탈중앙화 컴퓨팅 플랫폼으로, AI를 포함한 다양한 프로그램을 실행할 수 있으며, P2P 애플리케이션을 통해 디지털 혁신의 자유를 실현하는 것을 목표로 한다. 오픈 Web3 프로토콜, 프레임워크, 도구를 제공하여 허가 없이도 P2P 네트워크에서 애플리케이션, 인터페이스, 백엔드를 개발하고 호스팅할 수 있도록 한다.
zkML과 체인상 AI 추론: AI 에이전트 행동 감시 및 책임 제한
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 광범위한 적용에 따라 AI 시스템의 행동이 윤리와 법적 요구 사항을 충족하는지 여부를 보장하는 것이 중요해졌다. AI 시스템은 일반적으로 작업을 수행하고 결정을 내릴 수 있는 에이전트로서, 이러한 결정은 인간과 사회에 깊은 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 에이전트의 행동을 감시하고 그 권한과 책임을 제한하는 것은 공익과 개인의 권리를 보호하는 핵심 과제가 되었다. zkML은 혁신적인 방법으로 AI 에이전트의 행동 감시와 책임 제한에 안전하고 검증 가능하며 투명한 솔루션을 제공한다. 제로노우ledge 증명과 블록체인 기술을 결합함으로써, zkML은 프라이버시를 보호하면서도 AI 시스템의 규정 준수와 신뢰성을 보장한다.
Modulus Labs를 예로 들면, 이 프로젝트는 zkML 기술을 활용하여 AI 시스템 운영 과정에서 핵심 데이터나 민감 정보가 유출되지 않도록 보장한다. 계산 과정에 제로노우ledge 증명을 적용함으로써, 이 프로젝트는 규제 기관이나 이해관계자에게 AI가 특정 작업을 수행했음을 입증할 수 있지만, 실제 데이터나 내부 모델은 공개하지 않는다. 이 방법은 개인 프라이버시와 영업 비밀을 보호하면서도 AI 에이전트의 행동을 감사하고 검증할 수 있는 수단을 제공한다. zkML이 구축한 탈중앙화 감시 및 제한 프레임워크는 AI 에이전트의 의사결정 과정과 행동 경로를 실시간으로 모니터링하고 검토할 수 있다.
이러한 탈중앙화 감시 메커니즘은 투명성과 추적 가능성을 보장하여 부정행위나 부적절한 결정이 신속하게 발견되고 시정될 수 있도록 한다. zkML은 또한 AI 에이전트 행동에 대한 책임 제한 메커니즘을 제공한다. 스마트 계약을 AI 시스템의 운영 및 의사결정 과정과 결합함으로써, AI 에이전트의 행동 범위를 제한하고 윤리 기준과 법규를 준수하도록 보장하는 일련의 규칙과 조건을 설정할 수 있다. 이러한 책임 제한 메커니즘은 AI 시스템이 인간 사회에 가치를 창출하면서 권력을 남용하거나 인간의 이익을 해치지 않는 신뢰할 수 있는 도구가 되도록 한다. 이 기술은 지속 가능하고, 윤리적이며, 책임감 있는 인공지능 시스템을 구축하는 데 중요한 기반이 된다.
실행 계층
생산성 향상, Web3 발전의 가속기
Web3 발전 과정에서 인공지능(AI)은 다양한 분야와 결합하여 생산성 향상과 더 나은 사용자 경험 창출에 중요한 역할을 한다. 아래는 AI와 Web3 결합의 몇 가지 핵심 분야이다:
1. AI와 체인상 데이터 수집 및 분석
AI 기술은 체인상 데이터 수집 및 분석 분야에서 중요한 역할을 한다. 블록체인은 분산형 데이터베이스로서大量的 거래와 정보를 기록한다. AI 기술을 활용하면 블록체인상 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있다.
예를 들어 Web3 Analytics는 AI 기반 분석 플랫폼으로, 머신러닝과 데이터 마이닝 알고리즘을 사용해 체인상 데이터를 수집, 처리, 분석한다. 사용자에게 체인상 거래, 시장 동향, 사용자 행동 패턴에 대한 통찰을 제공하여 보다 정확한 데이터 분석과 의사결정 지원을 제공한다. 유사한 플랫폼로는 MinMax AI가 있는데, AI 기반 체인상 데이터 분석 도구를 제공하여 사용자가 잠재적 시장 기회와 트렌드를 발견하도록 돕는다.
2. AI와 자동화된 dApp 개발
AI 기술은 자동화된 dApp 개발 과정에서도 중요한 역할을 한다. 스마트 계약과 dApp 개발은 일반적으로大量 코드 작성과 번거로운 테스트, 배포 작업이 필요하다. AI를 스마트 계약 및 dApp 개발 도구와 결합하면 보다 효율적이고 지능적인 dApp 개발 과정을 실현할 수 있다. AI는 코드 생성 자동화, 스마트 계약 검증 및 테스트, dApp 배포 및 유지관리를 도울 수 있다. 이를 통해 시간과 자원을 절약하고 개발 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있다. 예를 들어 일부 AI 보조 개발 도구는 자연어 처리와 머신러닝 기술을 사용하여 개발자가 스마트 계약을 더 빠르게 작성하도록 도와주며, 잠재적인 오류를 자동으로 탐지하고 수정한다.
3. AI와 체인상 거래 보안
Web3 세계에서 체인상 거래 보안은 매우 중요하다. 블록체인의 개방성과 투명성 덕분에 악성 공격, 사기 행위, 데이터 유출 등의 위험이 존재한다. AI 기술은 체인상 거래의 보안성과 프라이버시 보호를 강화하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어 Web3 보안 플랫폼 SeQure는 AI를 이용해 악성 공격, 사기 행위, 데이터 유출을 탐지하고 방지하며, 실시간 모니터링과 알림 메커니즘을 제공하여 체인상 거래의 안전성과 안정성을 보장한다. 유사한 보안 도구로는 AI 기반 Sentinel이 있다.
자원 배분 최적화, Web3 세계의 내비게이터
Web3 세계에서 자원 배분 최적화는 핵심적인 도전 과제이다. 블록체인 기술과 인공지능의 결합을 통해 우리는 AI를 내비게이터로 삼아 보다 효율적인 자원 배분과 활용을 실현할 수 있다. 아래는 Web3 세계에서 AI의 내비게이션 역할이 나타나는 몇 가지 분야이다:
-
AI와 체인상 활동 최적화: 체인상 활동에는 거래, 계약 실행, 데이터 저장 등이 포함된다. AI의 지능형 분석 및 예측 능력을 통해 체인상 활동을 더 잘 최적화하여 전체 효율성과 성능을 향상시킬 수 있다. AI는 데이터 분석과 모델 학습을 통해 거래 패턴을 식별하고 이상 활동을 탐지하며, 블록체인 네트워크의 자원 배분을 최적화하기 위한 실시간 제안을 제공할 수 있다.
-
AI와 체인상 광고 메커니즘: Web3 세계에서 광고 역시 자원의 일종이다. AI는 체인상 광고 메커니즘에서 핵심적인 역할을 하여 광고주가 목표 대상을 더 정확하게 타겟팅하고 개인화된 광고 콘텐츠를 제공할 수 있도록 도울 수 있다. 체인상 사용자의 데이터와 행동 패턴을 분석함으로써 AI는 보다 정확한 광고 노출을 실현하여 클릭률과 전환율을 높이고, 자원 배분과 활용을 최적화할 수 있다.
-
AI와 DAO 거버넌스: 탈중앙화 자율 조직(DAO)은 Web3 세계에서의 새로운 조직 형태이다. AI는 DAO 거버넌스의 중요한 도구로, 의사결정, 투표 메커니즘, 커뮤니티 거버넌스를 지원할 수 있다. AI는 데이터 분석과 예측을 통해 DAO 구성원들이 커뮤니티의 요구와 의견을 더 잘 이해하도록 돕고 의사결정 지원을 제공할 수 있다. AI의 참여를 통해 DAO는 보다 효율적으로 운영되며 자원 배분을 최적화하고 커뮤니티의 발전과 성장을 촉진할 수 있다.
응용 계층
진입 장벽 낮추기, Web3 보급의 추진력
-
AI가 내장된 친숙한 사용자 인터페이스
예를 들어 Web3 감사 플랫폼 Fuzzland는 AI를 사용해 코드 감사자가 코드의 취약점을 점검하고 감사 전문 지식을 보조하기 위해 자연어 설명을 제공한다. Fuzzland는 또한 AI를 활용하여 공식 명세와 계약 코드에 대한 자연어 설명과 일부 예제 코드를 제공함으로써 개발자가 코드 내 잠재적 문제를 이해하는 데 도움을 준다. AI 기술과 감사 전문 지식을 결합함으로써 Fuzzland는 Web3 산업의 개발자들이 코드를 보다 쉽게 이해하고 설명할 수 있도록 하여 감사의 효율성과 정확성을 높였다.
-
AI가 내장된 스마트 계약 해석
-
AI가 내장된 스마트 계약 작성
Web3 발전 과정에서 진입 장벽을 낮추는 것은 보급화를 실현하는 핵심이다. 이를 위해 인공지능(AI) 기술을 사용자 인터페이스, 스마트 계약 해석, 스마트 계약 작성에 통합하는 것이 중요한 역할을 하고 있다. AI가 내장된 친숙한 사용자 인터페이스는 Web3 플랫폼 사용자에게 보다 직관적이고 편리한 조작 경험을 제공한다. 전통적인 블록체인 기술은 사용자가 복잡한 명령어와 문법을 배워야만 상호작용하고 작업을 수행할 수 있기 때문에 어려움이 많았다. 그러나 AI 기술을 사용자 인터페이스 설계에 적용하면 자연어 처리, 그래픽 인터페이스 등의 기능을 실현하여 사용자가 기술 세부 사항을 깊이 이해하지 않아도 Web3 플랫폼에서 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있게 된다. AI는 또한 사용자가 스마트 계약을 더 잘 이해하고 설명할 수 있도록 도와준다. AI 기술을 적용하면 스마트 계약의 자동 분석과 시각화 표시를 실현하여 스마트 계약 내 논리 흐름과 조건을 사용자에게 명확하게 제시함으로써 사용자의 이해와 신뢰를 높일 수 있다.
풍부한 스토리와 플레이 요소, Web3 세계의 창의성 창고
-
AI와 생성형 NFT
-
AI 자동 거래 에이전트
-
캐릭터 AI와 게임 NPC
-
AI와 메타버스 장면 자동 렌더링
생성형 AI의 부상은 창의 산업에全新的 가능성과 Web3 세계에 더욱 다양하고 혁신적인 경험을 가져왔다. 사용자들은 풍부한 스토리와 플레이 요소에 참여할 수 있게 되었다. 과거 NFT 붐 시기에 AI는 생성형 NFT에 무한한 창의력을 불어넣었다. 생성형 NFT(Non-Fungible Token)는 알고리즘과 데이터 기반의 예술품 또는 디지털 자산으로, AI 기술을 통해 다양한 독특하고 다채로운 예술품과 캐릭터를 생성할 수 있다. 이러한 생성형 NFT는 게임, 가상 세계 또는 메타버스의 캐릭터, 아이템, 장면 요소가 될 수 있으며, 사용자에게 풍부한 선택과 개인화된 경험을 제공한다. DeFi 열풍 속에서 AI 자동 거래 에이전트는 창의성 창고의 경제 거래 프로세스에 편의성과 효율성을 더했다. Web3 세계에서 사용자는 창의성 창고의 디지털 자산을 소유, 거래, 참여함으로써 수익을 얻을 수 있다. AI 자동 거래 에이전트는 지능형 알고리즘과 머신러닝 기술을 활용하여 자산 거래를 자동화하고 사용자에게 최상의 거래 기회와 수익 극대화를 도와준다.
AIGC는 콘텐츠 플랫폼과 UGC 커뮤니티에 새로운 플레이 방식과 창의성을 가져왔다. 예를 들어 Yodayo는 가상 유튜버와 애니메이션 팬들이 자신이 사랑하는 콘텐츠를 공유하고 창작할 수 있는 AI 아트 플랫폼이다. Yodayo는 AIGC 엔진을 연결함으로써 사용자가 콘텐츠 제작 플랫폼에서 창작과 상호작용을 보다 간단하고 쉽게 할 수 있도록 하여, 기존 플랫폼에서는 보통 '침묵'하는 대부분의 사용자들도 창작자와 UP주가 되도록 유도한다. 이는 콘텐츠 소비자가 콘텐츠 창작자로 변신하여 커뮤니티와 더 긴밀한 유대를 형성하고 기여할 수 있도록 한다.
캐릭터 AI와 게임 NPC의 결합은 창의성 창고의 게임 스토리에 더욱 사실감 있고 상호작용이 풍부한 경험을 제공한다. AI 기술을 게임 캐릭터와 비플레이어 캐릭터(NPC)에 적용하면 지능적 행동, 자율적 의사결정, 감정 표현 능력을 부여할 수 있다. 이는 게임 스토리를 더욱 풍부하고 다양하게 만들며, 사용자가 사실감 있는 인공지능을 지닌 캐릭터와 상호작용하며 게임 세계를 탐험하고 다양한 도전을 해결할 수 있게 한다. AI와 메타버스 장면 자동 렌더링을 결합하면 게임의 가상 세계에 더욱 사실감 있고 생동감 있는 환경을 창조할 수 있다. 예를 들어 Inward AI는 플레이어의 행동과 선호를 체계적으로 분석하여 이전 상호작용 기반으로 게임 내 핵심 인물이 각 플레이어에게 독특한 임무나 정보를 제공함으로써 개인화된 스토리를 형성한다. rctAI가 제공하는 실시간 전투 AI는 모든 전투를 생생하게 만든다. 플레이어와 대결하는 캐릭터는 플레이어의 전투 전략에서 계속 학습하며 기술을 향상시키고 전략을 조정하여 전투에 더 많은 불확실성을 부여하고 더욱 자극적인 경험을 제공한다. 이러한 AI 기술의 통합은 역동적이고 상호작용이 풍부한 서사, 사실감 있고 도전적인 전투 장면을 창조하여 게임 세계를 더욱 몰입감 있고 매력적으로 만든다.
맺음말
AI 대물결에 휩쓸린 Web3 종사자로서, 최근 몇 달간 두 산업의 정보 폭발을 경험한 후 AI와 Web3의 융합에 대해 더 깊이 생각하게 되었다. 두 기술은 근본 논리에서 충돌하며, AI의 중심화 특성과 Web3의 탈중앙화 원칙은 조화되기 어려워 보이지만, 오히려 이러한 상반된 논리가 AI와 Web3가 서로를 보완하게 하며 각자의 고통점을 해결하는 솔루션이 되어 서로의 발전을 촉진할 수 있다. Web3의 탈중앙화 메커니즘은 AI가 직면한 프라이버시 보호, 데이터 남용 등의 문제를 근본적으로 해결할 수 있으며, 블록체인 기술의 응용은 AI의 행동을 기록하고 감시함으로써 AI의 보안성을 높이고 자동화된 AI 에이전트의 다양한 분야에서의 보급과 적용을 촉진할 수 있다.
AI와 Web3의 저층 결합은 비록 어려움이 많지만, 응용 계층에서는 많은 새로운 가능성과 서사를 창출할 수 있다. AI는 Web3 앱의 중요한 지원 역할을 하여 Web3 앱의 개발 속도를 크게 높이고 사용자와 dApp의 상호작용 및 학습 비용을 낮춰 더 많은 사용자가 Web3 세계로 진입할 수 있도록 도울 수 있다. 동시에 AI는 dApp 개발과 프로젝트 출시의 기술 장벽을 낮추는 동시에, 프로젝트의 혁신과 운영 측면에서 더 많은 플레이 요소를 제공하고 경쟁력을 향상시킬 수 있다. 게임 및 소셜 생태계에 버추얼 휴먼, 캐릭터 AI 등 새로운 요소를 도입함으로써 Web3 애플리케이션에全新的 서사와 경험을 제공하고 Web3 산업의 발전과 보급을 더욱 촉진할 수 있다.
비록 AI와 Web3의 융합은 일부 도전과 제한에 직면해 있지만, 우리는 오직 두 기술의 유기적 결합만이 차세대 인터넷의 서사와 이상을 지탱할 수 있다고 믿는다. AI를 Web3로 가져오고 Web3를 더 넓은 영역으로 확장할 수 있는 혁신적인 프로젝트들이 계속해서 등장하기를 기대하며, 두 첨단 기술의 발전이 끊임없이 서로의 기술적 병목을 돌파하고 비용 제약을 극복하며 보다 지능적이고 개방된 미래를 함께 창조하길 바란다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
OP Crypto
