대화 SIG 파트너 팀 공: AI 에이전트는 도구가 아니라 인간과 협업하는 새로운 종(種)이다
대화자:
왕펑: 란청인터랙티브 창립자, 마스블록체인 및 엘리먼트 발기인
팀 공(Tim Gong): SIG 차이나 창업 파트너, 바이트트레이드 이사회 의장
편집자 주: 2023년 춘절, 왕펑은 팀 공과 정보 정렬, 엔트로피, 공개 블록체인 및 Web3의 미래에 관한 대담을 나누었다(링크: 왕펑 춘절 특별 대담 팀 공: 정보 정렬, 엔트로피 및 Web3의 내일). 이 대담이 있은 지도 벌써 일 년이 지났다. 그 사이 ChatGPT가 급성장했고, LLMs는 정보 생성과 유통에 깊은 영향을 미쳤다. 과연 팀 공 박사의 인식은 어떻게 업데이트되었으며, 그가 이끄는 바이트트레이드는 어떤 성과를 거두었는가? 크리스마스를 앞두고 왕펑이 다시 한번 팀 공과 대담을 진행했다.
2022년 6월, SIG는 싱가포르에 본사를 둔 Web3 정보 애플리케이션 기반 소프트웨어 플랫폼 바이트트레이드에 4000만 달러를 리드하여 투자했다. SIG 차이나의 창업 파트너 팀 공은 동사의 이사회 의장으로 취임했다. 팀 공은 상하이교통대학교 물리학 전공을 졸업하고 프린스턴대학에서 전자공학 박사 학위를 받았다. SIG는 바이트댄스 최초의 투자자였으며, 지금까지도 최대 투자주주이다.
작년 춘절날, 왕펑과 팀 공은 "왜 탈중앙화된 정보 배포가 필요한가?"라는 주제, 즉 사람들이 자주 말하는 Web3에 대해 논의했다. 이후 OpenAI가 ChatGPT를 발표했다. 지난 1년간 LLMs는 정보 생성과 분배에 커다란 영향을 주었다. 많은 SIG 투자 기업들—Web3, 클라우드 컴퓨팅, 혹은 AI 회사들도 지난 1년간 시기를 잘 맞춰 제품 방향을 조정했다. 이번에는 팀 공이 지난 1년간 어떤 새로운 통찰을 얻었는지 살펴보자.
다음은 왕펑과 팀 공의 대담 전문:
1. 많은 창업가와 투자자들이 요즘 'AI 네이티브' 제품과 회사에 대해 이야기하고 있습니다. 당신이 생각하는 AI 네이티브란 무엇입니까?
흔히 정의되는 개념 중 하나는 "AI 없이는 작동하지 않는 제품"일 것입니다. 예를 들어 코파일럿(copilot) 같은 제품은 아마도 AI 네이티브라고 보기 어렵습니다. 어쨌든 AI가 없다 해도 Google 검색, Microsoft Office, GitHub Codespaces는 여전히 유용한 제품이며, AI는 사용자 경험을 점진적으로 향상시켜줄 뿐입니다.
반면, AI 에이전트(AI agent)는 사용자가 자연어로만 상호작용하면 되며, AI가 이해하고 계획하며 추론하고 전체 작업을 수행합니다. 이런 제품은 진정한 의미의 AI 네이티브입니다. AI 에이전트는 도구가 아니라 인간과 협업하는 새로운 종(種)입니다.
사람이 정보를 찾는 것(Google을 대표로 하는 검색), 정보가 사람을 찾는 것(바이트댄스를 대표로 하는 추천), 개인형 AI 에이전트가 사람을 도와 정보를 생산하고 소비하는 것으로 나아가는 과정 속에서 우리는 계속해서 엔트로피 감소를 실현하기 위한 새로운 방법을 고안해내고 있습니다.
2. 새로운 종으로서 AI 에이전트는 인간을 대체하려는 것입니까?
물론 아닙니다. 최근 증명 교수(曾鸣)가 언급한 관점을 떠올립니다. "창의력을 가진 사람이 기계와 협력하는 것이 미래의 주요 업무 형태가 될 것이다."
현재 시장에서 AI 에이전트에 대한 정의는 다소 광범위합니다. 대규모 모델(Large Model)에 지식, 기억, 감각("눈과 귀"), 행동 능력("손")을 제공하는 모든 애플리케이션이 에이전트로 간주됩니다. 물론 여기에는 인간의 직접적인 확장인 로봇, 개인용 IoT 스마트 기기 또는 디지털 트윈 환경도 포함됩니다. 현재 시장의 대규모 모델 기반 스타트업은 거의 100% 에이전트 개발에 집중하고 있습니다.
3. 만약 AI 에이전트가 미래의 주요 제품 형태라면, 이는 향후 전체 소프트웨어 생태계에 어떤 영향을 미칠까요?
증명 교수가 말했던 것을 떠올립니다. "Web2의 소프트웨어 생태계는 인간이 더 나은 도구가 되도록 한다." 저는 미래의 소프트웨어 생태계는 주로 AI 에이전트를 위해 존재할 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 사람은 이제 오직 AI 에이전트와만 상호작용하면 되고, 다른 모든 소프트웨어는 인간과 직접적인 관련이 없어지기 때문입니다. 에이전트 또는 '로봇'들은 정보를 획득하고, 돈을 벌게 도와주며(일하거나 거래), 학습을 돕고, 심지어 사회적 관계를 맺는 것도 도와줍니다. 당신의 개인 에이전트는 가장 신뢰할 수 있고 유용한 동반자이며, 당신은 단지 그것과만 상호작용하면 됩니다.
예를 들어, 최근 대규모 모델 분야에서 각광받는 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering), 그리고 사설 지식베이스를 이용해 프롬프트 문맥을 보완하는 RAG 기술 등은 모두 AI 에이전트를 서비스 대상으로 삼는 소프트웨어입니다. 이것이 바로 기본 소프트웨어 차원에서의 진정한 AI 네이티브입니다.
Mistral AI의 창립자도 최근 말했습니다. 비교적 작은 오픈소스 LLM, 예를 들어 70억(7B) 매개변수의 모델은 개발자가 직접 실행할 수 있을 뿐 아니라 충분한 '지능'을 발휘할 수 있어 에이전트 혁신의 이상적인 포인트(sweet spot)가 될 수 있다고 합니다.
4. 오픈소스 LLM에 대해서 말씀하셨는데, 일부 사람들은 여전히 낙관하지 못하고 있습니다. 최근 OpenAI 개발자 데이에서 발표된 일련의 제품들은 일약 부상한 대형 기술 기업의 압도적인 우위를 보여주었습니다. OpenAI의 선점 효과가 이렇게 강력하다면, AI의 미래는 결국 중심화될 수밖에 없습니까?
오픈소스 대규모 모델의 반복 개선 속도는 점점 더 빨라지고 있으며 경쟁력 또한 지속적으로 강화되고 있습니다. 며칠 전 제가 Hugging Face에서 검색해보니 Llama2 아키텍처를 기반으로 재학습하거나 파인튜닝한 오픈소스 대규모 모델만 수천 개에 달했습니다. 게다가 이들의 성능 평가 순위에서 OpenAI와의 격차도 계속 좁혀지고 있습니다.
또한 OpenAI 개발자 데이에서 발표된 일련의 제품들—모델 파인튜닝, RAG 지식베이스, 구조화된 출력, 애플리케이션 오케스트레이션 등은 이미 우수한 오픈소스 솔루션이 존재했습니다. 오히려 응용 측면에서는 OpenAI가 오픈소스의 혁신을 따라가거나 모방하고 있다고 말할 수 있습니다.
5. 그러나 LLM 연구개발과 추론에는 GPU 자원이 많이 필요해 큰 투자가 수반되므로 매우 쉽게 중심화될 수 있습니다. 많은 사람들이 GPU 리치(GPU rich, GPU를 많이 가진) 대기업과 GPU 푸어(GPU poor, GPU 부족) 스타트업 사이의 격차가 점점 더 벌어질 것이라고 말합니다.
저는 이 의견에 동의하지 않습니다. 간단히 말해, 지금 가장 중요한 오픈소스 대규모 모델인 llama2가 바로 GPU 리치인 메타가 발표한 것이 아닙니까? 그런데 동일하게 GPU 리치인 Google, Microsoft, Amazon은 아직까지 눈에 띄는 성과를 내놓지 못하고 있습니다. GPU는 분명 혁신의 충분조건이 아닙니다. 혁신은 사람에게 달려 있으며, GPU에 달린 것이 아닙니다. 오픈소스의 가장 큰 장점은 사람들을 한데 모을 수 있다는 점입니다. 또한 GPU 연산 능력이 점점 저렴해짐에 따라 모델 훈련의 주요 제약 요소는 점차 데이터, 특히 프라이빗 영역의 데이터가 될 것이며, 연산 능력은 아니게 될 것입니다.
심지어 GPU 리치는 대규모 모델 혁신의 필수 조건도 아닙니다. 개인용 컴퓨터와 엣지 서버룸에는 대량의 유휴 GPU가 있습니다. 이들은 모델 훈련에는 적합하지 않을 수 있지만, 전체 응용 작업량의 95%를 차지하는 파인튜닝과 추론에는 이러한 탈중앙화된 GPU 자원이 충분히 활용될 수 있습니다.
더욱 기대되는 것은 CPU로 대규모 모델 추론을 실행하는 기술 혁신입니다. 사회 전체에는 유휴 상태의 방대한 CPU 연산 능력과 메모리가 존재합니다. 현재 이 분야의 선도적 연구도 많습니다. 우리 포트폴리오 기업 중 하나인 세컨드 스테이트(Second State)는 개인 노트북이나 IoT 엣지 기기에서도 오프라인으로 대규모 모델을 실행할 수 있게 만들었습니다.
탈중앙화된 AI 대규모 모델 애플리케이션의 미래를 매우 기대합니다.
6. 탈중앙화된 AI 에이전트의 실현 가능성을 설명하셨습니다. 하지만 그것이 정말로 필요합니까? 당신이 생각하는 탈중앙화가 해결해야 할 사용자의 요구는 무엇입니까?
더욱이 AI 에이전트는 우리 각자의 정보 입구와 출구를 완전히 장악할 가능성이 있기 때문에 우리는 그것에 높은 수준의 신뢰를 가져야 합니다. 우리는 다른 누군가가 그것을 통제하는 것을 용납할 수 없으며, 광고주의 상업적 유도도 쉽게 받아들이기 어렵습니다. 따라서 에이전트는 개인 소유이며, 탈중앙화되어야 합니다. 기업과 개인은 탈중앙화 인프라를 필요로 합니다.
더 나아가 개인 로봇 비서, IoT 스마트 기기, 디지털 트윈은 본질적으로 사용자가 스스로 소유하는 컴퓨터이며, 원래부터 탈중앙화된 것입니다. 바이트트레이드에서는 이를 '프라이빗 엣지 클라우드(private edge cloud)'라고 부릅니다.
그러나 프라이빗 에이전트들끼리는 협업이 필요합니다. 인간처럼 각 에이전트는 다른 에이전트들과 자원을 교환해야 하기 때문입니다. 이 교환은 연산 능력(예: 당신의 에이전트가 유휴 GPU를 보유), 정보, 자산, 현실 세계의 권한(예: 당신의 에이전트가 특정 제한 자산 거래를 위한 정부 라이센스 보유)일 수 있습니다. 이 모든 것이 새로운 기회입니다.
7. 인간 간의 협업은 조직 관계에 의해 이루어집니다. 인간과 기계의 협업은 무엇에 의해 이루어지는 것입니까?
현대 상업 문명의 기반은 화폐, 즉 인간 간의 가치 교환 네트워크입니다. 우리의 스마트 에이전트들도 에이전트 간, 그리고 에이전트와 인간 간의 상업적 협업을 가능하게 하는 가치 교환 네트워크를 필요로 합니다.
최근 리페이페이(李飞飞) 박사는 인터뷰에서 이렇게 말했습니다. "우리가 이 기술을 생각할 때 인간의 존엄성, 인간 복지, 인간의 일자리를 중심에 두어야 한다." 인간과 AI 에이전트의 상호작용과 협업은 반드시 인간의 존엄성을 유지해야 합니다.
오늘날 우리는 이미 그러한 네트워크의 기반 기술을 보유하고 있습니다. 블록체인 기반의 탈중앙화 원장 기술입니다. 암호화폐 및 Web3 커뮤니티는 탈중앙화된 P2P 거래 시스템에 대해 수많은 실험과 혁신을 시도해왔습니다. 바이트트레이드에서는 이러한 측정 가능하고 거래 가능한 에이전트 기여를 '지능 증명(Proof of Intelligence, PoI)'이라 부릅니다. 여기서 '지능'은 인간 또는 기계의 지적 노동 결과를 의미하는 광의의 개념입니다.
8. 이 세상의 모든 사람이 DID(탈중앙화 신원)를 받아들여야 합니까?
샘 알트먼의 WorldCoin은 '존재 증명(Proof of Personhood)'을 말합니다. OpenAI의 창립자로서 그는 미래의 AI 세계에서 인간이 가치 네트워크에 참여하기 위해 스스로를 '증명'해야 한다는 것을 깨달았습니다. DID는 이 비전을 실현하는 하나의 구체적인 기술 수단일 뿐입니다.
바이트트레이드의 '지능 증명(PoI)'은 인간과 스마트 AI 에이전트를 동일한 네트워크 안에서 가치 교환하도록 만듭니다. 초기 주요 시나리오는 에이전트가 인간의 취향을 학습한 후 다른 에이전트와 대표해 상호작용하는 것이 될 수 있습니다. 예를 들어,
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에이전트가 VR 세계에서 사용자의 디지털 트윈이 되어 다른 사람들의 에이전트들과 디지털 세계에서 상호작용할 수 있습니다.
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에이전트가 자신의 노드에 유휴 GPU 자원을 판매해 다른 에이전트의 유휴 저장 공간과 교환할 수 있습니다.
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특정 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 파인튜닝된 대규모 모델을 보유한 에이전트가 있을 수 있습니다(예: 해당 에이전트의 인간 동반자가 해당 분야의 전문가). 이 모델을 다른 에이전트들에게 '임대'할 수 있습니다.
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특정 문제를 더 잘 해결하는 데 도움이 되는 프라이빗 데이터를 보유한 에이전트는 이 데이터를 판매하거나, 데이터를 기반으로 컴퓨팅 서비스를 제공할 수 있습니다.
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에이전트가 DAO 또는 공개 블록체인의 스테이킹 노드를 운영하며, 스테이킹 자금을 늘린 에이전트와 수익을 공유할 수 있습니다.
이러한 에이전트 간의 교환은 모두 PoI의 구체적인 표현입니다. 이러한 PoI는 블록체인 상에서 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 예를 들어 동질적인 컴퓨팅 자원은 대체 가능한 토큰(fungible tokens)이 될 수 있고, 특별하고 유일한 데이터나 알고리즘은 NFT가 될 수 있습니다. 이 '지능'을 어떻게 정확히 평가할지는 탈중앙화된 RFQ 네트워크(예: Otomic) 또는 NFT 거래 플랫폼(예: Element)이 결정합니다.
9. 명백한 또 다른 AI 중심화의 거대한 힘은 정부입니다. 중국이든 미국이든 인공지능 산업 종사자들은 모두 미국과 중국 정부가 대규모 모델을 '감독'하려 한다는 것을 부정하지 않습니다. 벤처 투자계에서는 규제가 혁신에 영향을 준다고 말하는 사람이 많습니다. 이에 대한 당신의 견해를 듣고 싶습니다.
저는 대규모 모델, 나아가 AGI가 사회에 해를 끼칠 위험이 실제로 존재한다고 생각합니다. 그러나 문제 해결 방법은 기술 혁신과 업계 자율에 의존해야 합니다. 예를 들어, 대규모 모델은 가짜 뉴스를 생성할 수 있지만, 동시에 가짜 뉴스를 탐지할 수도 있습니다. 우리 각자의 에이전트는 정보의 진위를 독립적으로 판단할 수 있으며, 그 결과는 NFT로 생성되어 체인에 기록될 수 있습니다. 예를 들어 A의 에이전트가 B의 모델과 A의 데이터를 사용해 사실감 있는 짧은 동영상을 생성하면, A는 동시에 이 동영상의 출처를 증명하는 NFT를 발표합니다. 이렇게 하면 이 동영상을 보는 누구라도 출처를 확인할 수 있습니다.
다른 에이전트들이 정보 진위에 대해 의견이 다를 경우, PoI는 커뮤니티가 합의에 도달할 수 있는 좋은 메커니즘을 제공합니다.
엘론 머스크가 X에서 실현한 커뮤니티 노트는 사용자가 콘텐츠에 투표하는 방식으로, 상당히 성공적인 시도였습니다. 그러나 OpenAI 이사회 내부의 '궁투(宮斗, 권력 다툼)'를 통해 알 수 있듯이, 아무런 리스크도 없는(no skin in the game) 투표는 매우 위험하며 쉽게 악용될 수 있습니다.
AI 에이전트를 사용하면 콘텐츠 진위 여부에 대해 대규모로 투표할 수 있습니다. PoI는 경제적 메커니즘이며, 에이전트와 그 대리인인 인간이 투표에 비용을 지불하게 함으로써 'skin in the game'을 갖게 만듭니다. 이런 방향의 스타트업 프로젝트를 매우 기대합니다!
10. 스타트업에 대해 말씀하셨으니, 당신이 이사회 의장을 맡고 있는 바이트트레이드는 이미 이러한 작업을 시작했습니까?
네, 바이트트레이드는 설립 당시부터 각 개인이 가진 컴퓨팅 자원을 연결해 탈중앙화된 '퍼스널 클라우드(personal cloud)'를 구축하려는 목적이었습니다. 오늘날 우리가 이야기하는 에이전트와 크게 다르지 않습니다. 지난 1년간의 주요 변화는 AI가 더욱 강력해졌다는 점이며, 따라서 AI 에이전트의 응용 시나리오와 수요도 한 단계 더 올라갔습니다. 바이트트레이드 입장에서는 내년에 여러 제품 모듈을 단계적으로 공개할 예정입니다.
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테르미너스 OS(Terminus OS)는 퍼스널 클라우드 제품입니다. 오픈소스 AI 대규모 모델과 에이전트를 각자가 실행할 수 있도록 하는 탈중앙화된 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다.
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테르미너스에는 높은 수준의 보안이 요구되는 금융 또는 블록체인 애플리케이션 등 핵심 앱이 사전 설치됩니다. 예를 들어 지갑, 신원 인증용 DID 등입니다.
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테르미너스 마켓플레이스(Terminus marketplace)는 탈중앙화된 애플리케이션 마켓입니다. 바이트트레이드와 제3자 개발자는 여기에 AI 에이전트, 콘텐츠 추천 엔진, 자동 거래 로봇 등을 출시할 수 있습니다.
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오토믹(Otomic)은 RFQ 기반의 거래 네트워크입니다. 테르미너스 내에서 실행 중인 로봇들이 주로 여기서 견적을 제시하고 자동으로 거래를 실행합니다. 이 탈중앙화된 RFQ 메커니즘은 거의 모든 암호화폐 및 전통 금융 디지털 자산 및 파생상품 거래가 가능합니다.
바이트트레이드는 오픈소스 대규모 모델과 AI 에이전트를 위한 탈중앙화된 소프트웨어 개발, 출시, 실행 인프라를 제공하는 동시에, 공개 블록체인 기반의 PoI 가치 교환 네트워크를 구축함으로써 AI 에이전트 간 협업을 가능하게 합니다. 내년에 여러분과 이러한 문제들에 대해 더 깊이 있게 논의할 수 있는 기회가 있기를 기대합니다!
정말 좋습니다. 오늘 시간 내주셔서 감사합니다, 공 박사님. 바이트트레이드의 제품을 매우 기대하겠습니다!
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