기술의 한계를 넘어서: AI+Web3의 미래 발전 방향
저자: VION WILLIAMS
이는 정보 밀도가 매우 높으며 현재 업계에서 AI+Web3에 대한 가장 하드코어한 종합 분석이다.
본문은 학문적 탐구부터 비즈니스 트렌드에 이르기까지 다양한 분야를 아우르며 깊이 있는 철학적 통찰을 제공하며, '탈중앙화'라는 미신의 근본 원인을 처음으로 명확히 지적하고 AI+Web3가 개념사의 통일장에 진입할 수 있도록 이론적 기반을 마련하였다.
본문에서는 10개의 대표적인 AI+Web3 프로젝트를 통해 수십 편의 AI, Web3 관련 기사 및 논문을 인용하였으며, 2024년 AI+Web3의 10대 가능성 있는 발전 추세를 조망한다.
본문은 독자들이 AI+Web3 산업의 혼란을 정리하고 과거의 입장 편향과 인식 오류를 제거하여 AI+Web3의 미래 발전 방향에 발을 들일 수 있도록 도와줄 것이다.
서론
지난 1년간 나는 종종 AI 분야의 친구들로부터 Web3에 대한 의문과 비판을 받았으며, Web3 분야의 친구들로부터는 AI에 대한 보수적 시각과 관망 태도를 자주 경험했다.
AI와 Web3는 본질적으로 한 쌍이며, 종사자들의 편견 때문에 서로를 폄하하는 것은 바람직하지 않다.
따라서 이번에는 개념사와 세 가지 역사 시간 분석법, 언어분석 철학과 인식론의 컨트롤 이론을 통해 오늘날의 기술 경로에 대한 인식 차이와 편견의 원인을 심층적으로 탐구해보고자 한다.
본문은 AI 종사자들이 탈중앙화 서사에 대해 가지는 비판을 해소하고, 장기간 존재해온 의문을 해결하며, '탈중앙화 신앙'이 최근 몇 년간 Crypro/Web3 산업에서 사상적 난국에 빠진 근본 원인을 명확히 지적한다.
요약하자면, 나는 하나의 진리를 답하고자 한다. 이 근본적인 질문에 대한 답변은 AI+Web3의 진정한 융합을 가능하게 하고, 우리의 사상적 장애물을 제거하며, 인식론 패러다임의 근본적 전환을 실현한다.
설명
필자는 전체 글쓰기 논리와 표현 순서를 설계함으로써 정보 단편화가 만연한 환경 속에서 깊이 있는 사고를 위한 독서 공간을 창출하고자 한다.
이 글은 크게 세 부분으로 나뉘며, 연구 패러다임과 분석 논리에서부터 사례 소개 및 분석 통찰, 그리고 미래 발전 추세 예측에 이르기까지 점진적으로 연관된 구조를 가지고 있어 독자를 깊이 있는 사고의 독서 공간으로 안내한다.
전체 분량 약 2만 자, 필자가 반달간 집중해 작성한 이 글은 여러분이 1시간을 투자할 가치가 있다.
여전히 AI+Web3라는 방대한 주제를 독자적으로 탐구하는 것은 여러 부족한 점이 존재한다. 미흡하거나 누락되거나 엄밀하지 못한 부분에 대해서는 독자 여러분의 너그러운 이해를 부탁드린다.
1 연구 패러다임과 철학적 통찰
현재 널리 논의되는 맥락에 대한 통찰
우리는 어떻게 AI+Web3를 논의하는가?
현재 중국어 인터넷에서 AI+Web3에 대한 진지한 고민은 드물다. 알려진 인식 패러다임 중 가장 일반적인 것은 사회생산에 대한 역사유물주의 이론 해석, 즉 생산력이 생산관계를 결정한다는 것이다.
AI는 생산력을, Web3는 생산관계를 상징한다. AI+Web3는 생산력과 생산관계가 서로 영향을 주며 새로운 사회 생산 체계를 창출할 것인데, 이것이 현재 AI+Web3에 대해 가장 널리 받아들여지는 논의 맥락이다. 이는 내가 이 글에서 설명한 바와 같다. AI 에이전트와 인간의 미래 협업 방식, 협동 조직 및 생산 공간 (만자 장문)
또 다른 주목할 만한 AI+Web3 인식 패러다임은 컨트롤 이론의 역사에서 출발하는 것으로, 'Autonomous'라는 개념의 역사적 해석과 기계 자율성에 대한 컨트롤 이론의 기술 철학적 관점을 탐구한다.
이러한 역사적 기원 탐구를 통해 컨트롤 이론에서 컴퓨터로 이어지는 과정에서 AI와 Web3는 모두 '자율성'이라는 동일한 기술적 목표를 달성하기 위한 서로 다른 경로에 불과하다. 이러한 인식 패러다임의 대표적인 예로 왕차오(AI+Crypto 분야 투자자)가 그의 글 「AI와 암호화의 역사적 교차점」에서 설명한 내용이 있다.
현재 AI+Web3의 인식론 패러다임은 지식 체계와 역사적 개념 사이에 격차가 존재하여 학문, 기술 및 인재의 단절을 초래한다.
양자 간의 격차를 근본적으로 해소할 수 있다면, AI+Web3+Metaverse라는 광범위하게 추구되는 통합적 공감대가 가속화되어 기술 경로의 융합을 추진하고 기술 산업 전체의 도약을 이끌며, 디지털 문명에서의 인류 발전을 더욱 촉진할 것이라 믿는다.
이 글에서는 학제간 통합에서 크로스미디어 내러티브에 이르기까지, 언어분석 철학에서 역사적 개념의 시간 분석 이론에 이르기까지 더 많은 새로운 인식 패러다임을 도입하겠다.
AI+Web3 연구 패러다임의 제1원리 구축
사고 공간에서 관련성과 가능성 찾기
현재 AI+Web3에 대한 탐구는 대부분 단편적인 발언 위주이며, 이러한 단편적인 논의는 일반적으로 전제 맥락의 보완이 부족하고 독립적이며 깊이 있는 사고 공간을 구축하지 못한다.
전제 맥락과 공감 공간이 부족한 상태에서 목적과 동기가 다르기 때문에 AI+Web3는 자연스럽게 다양한 기술 경로의 논쟁에 휘말리게 되고, 이는 AI+Web3가 공감대를 형성하기 어렵게 만든다.
모바일 인터넷이 초래한 정보 단편화와 추천 알고리즘이 만들어낸 정보의 포탄함으로 인해 온라인 맥락에서의 소통은 일반적으로 일방적인 견해 충돌이 중심이며, 많은 편견이 섞인 견해 충돌은 널리 퍼진 여론의 인식 오류를 형성한다.
모든 진지한 논의는 자신이 처한 정보 환경을 해체하고 양방향으로 깊이 있는 소통이 가능한 사고 공간을 재구성해야 한다.
내가 현재까지 탐색한 결과, 온라인 또는 오프라인 워크숍(Workshop)이 효과적인 소통과 사고 공간을 구성하는 최선의 방법이다. 반드시 고품질의 정보 교류와 깊이 있는 사고의 공간에서 고부가가치 주제를 논의해야 한다.
AI+Web3은 극도로 복잡하지만 가치가 매우 높은 논의 주제이므로, 모든 피상적인 대화를 피해야 한다.
의도적으로 깊이 있는 사고를 위한 공간을 구성할 때 우리는 다양한 의견 사이에서 "공통점을 찾아 차이를 존중하는 관련성"과 "조화롭지만 다름을 인정하는 가능성"을 확립할 수 있다.
관련성은 우리가 어떤 기술 경로를 연구하든지 기본적인 방법이다. AI든 Web3든 기술이 형성된 역사, 기술이 작용하는 비즈니스, 기술이 사회적 이슈에 미친 영향 등이 모두 포함된다.
가능한 한 많은 관련성을 통해 전개하면 마치 두 개의 돌을 지식의 호수에 던졌을 때 물결이 만나면서 다시 퍼져나가는 모습과 같다.
관련성이 나타내는 무수한 교차점들은 각기 다른 가능성을 의미하며, 이러한 가능성은 짧은 순간 존재할 수도 있지만 현실화될 수도 있으므로 관련성 교차 방식을 통해 가능성을 포착함으로써 더 많은 트렌드와 새로운 기회를 통찰할 수 있다.
독자가 이 글을 읽는 행위 자체가 저자가 구축한 사고 공간 안에서 끊임없이 AI+Web3의 관련성과 가능성에 대한 사고를 유발하는 것이다.
학제간 통합을 통해 더욱 포괄적인 인식 추구
"통합의 의미는 결합하거나 하나의 기능적 전체로 융합하는 것이며, 새로운 전체나 새로운 의미를 얻는 것을 목적으로 하지만 무엇보다도 더욱 포괄적인 인식을 형성하게 하는 데 중요하다."
학제간 연구 방법은 어떻게 수행하는가?
현재 업계에서 AI+Web3에 대한 일반적인 논의에서는 AI와 Web3가 구성 요소로서 따로 논의되며, AI와 Web3의 관계를 깊이 있게 설명하지 못할 뿐 아니라 전체 시스템 차원에서 통합을 논의하지도 않는다.
나는 우리가 AI+Web3의 사고 공간이나 토론 공간에 들어갈 때 진정으로 논의해야 할 것은 AI+Web3가 왜 통합되어야 하는지, 그리고 어떻게 통합해야 하는지가 바로 진정한 가치라고 생각한다.
커뮤니티를 기반으로 과학적인 학제간 연구 방법을 구축하는 것도 업계에서 AI+Web3를 탐구하는 중요한 단계이며, 《Co-design for Interdisciplinary Research Communities》라는 연구 작업은 학제간 커뮤니티가 협업 설계를 수행하는 방법을 제공한다.
학제간 통합은 학문적 통찰(기술 경로에 대한 통찰)을 비판하고 평가하며, 이들 사이에 공감대를 만들어 더 포괄적인 인식을 형성하는 인지 과정이다. 학제간 접근은 우리가 AI+Web3를 탐구하는 기본 방법이 되어야 한다.
왜냐하면 AI+Web3는 표면적인 개념의 조합이 아니며, AI가 대표하는 일련의 관련 기술 경로(LLM, Transformer, AI-에이전트, COT, RAG 등)와 Web3가 대표하는 많은 기술 개념(DAO, NFT, ZK, Defi 등)이 있기 때문이다.
학제간 연구의 가치는 과학적이고 규범적인 방법을 사용하여 양측의 기술 경로 체계를 통합하여 더욱 포괄적인 인식을 형성하고 새로운 기술을 창출하는 데 있다.
크로스미디어 내러티브를 통해 기술이 구축한 세계 이해하기
내러티브는 학문 이론로서 Web3에서 일반적으로 마케팅 수단으로 남용되며, 전통적인 기술 인재들은 이를 이야기를 잘 전달하는 마케팅 수단 정도로만 인식하는데, 이는 내러티브에 대한 오해와 편견이다.
내러티브 이론은 내러티브의 모든 가능한 형태에 대한 연구이며, 일반적으로 이야기가 어떻게 더 잘 전달되고 표현되는지를 다루는 학문이다.
내러티브 이론이 문학 이론에서 파생된 이후 내러티브는 더 이상 텍스트를 통해 문학적 이야기를 구축하는 데 의존하지 않고, 기호 매체를 통해 크로스미디어 내러티브 능력을 실현한다.
현대 내러티브 이론의 함의는 크로스미디어 내러티브 방식을 통해 현실 세계와 연결되어 영향력을 행사할 수 있는 가능성 있는 세계를 구축하는 데 있다.
논문 「Possible Worlds in Video Games: From Classic Narrative to Meaningful Actions」에서 저자 Antonio José Planells는 Marie-Larure Ryan이 제시한 가능성 있는 세계와 현실 세계 모델도 소개한다.
AGI와 Web3라는 두 개념은 현대에 이미 내러티브 이론의 구축을 완료했다고 볼 수 있으며, AGI가 가리키는 가능성 있는 세계와 Web3가 가리키는 가능성 있는 세계는 이미 현실 세계에 영향을 미치고 있다.
OpenAI를 대표로 하는 AI 기술 내러티브는 AGI를 실현하고 인간을 반복 노동에서 해방시키는 세계를 창조하는 것이 목적이다. 반면 암호화 기술(Crypto/Web3)의 내러티브 중 하나는 재산 소유권을 출발점으로 개인 주권의 네트워크 국가를 구축하는 것이다.
사실 AGI와 Web3는 여러 가지 다른 내러티브를 갖고 있으며, 기술은 그러한 내러티브 경로를 실현하는 매개체이자 도구이기도 하다.
내러티브 이론의 가치는 업계를 진정으로 선도하는 소수의 전도사와 건설가들이 AI+Web3의 미래 형태를 탐구하는 데 있어 기술 철학적 길잡이를 제공하는 데 있다.
복잡계가 인식론에 제공하는 연속성
복잡계 과학은 일반적으로 학제간 연구의 한 방식으로 위치 지정되지만, 여기서는 별도로 다룬다. 왜냐하면 본문이 구성한 사고 공간에서 학제간 통합은 기술 체계의 "관련성과 가능성"에서 포괄적인 인식을 형성하는 데 더 초점을 맞추기 때문이다.
복잡계 과학 자체는 정의하기 어려운 이론적 학문이지만, 철학적으로 시스템은 지식론과 환원론을 흡수하여 추상적 사고 도구 자체를 흡수 가능한 객체로 만든다.
따라서 본문이 구성한 사고 공간에서 복잡계 과학은 감시 메커니즘 및 블랙박스로서 학제간 통합과 크로스미디어 내러티브가 다루지 못하는 미지의 영역에 대해 사고의 연속 공간을 제공한다.
역사의 기본 개념에서 출발하여 현재 말하고자 하는 바를 탐구
코제렉과 과도기의 안장형 이론
AGI와 Web3가 매우 상징적인 기술 개념이라는 사실을 인식할 때 우리는 개념사 분석 방법을 도입하지 않을 수 없으며, 여기서 코제렉(Koselleck)의 안장형 이론(Sattelzeit)을 인용한다.
코제렉은 「역사의 기본 개념」에서 개념사는 개념과 사실 사이의 관계를 탐구한다고 주장하며, 개념은 다의성을 가지며, 그 다의성은 역사가 여러 사건에서 발생한 의미를 개념에 통합했기 때문이다.
개념은 특정 사물을 묘사하는 어휘로서뿐만 아니라 역사 현실에서의 경험, 기대, 관점 및 해석의 결합체이다.
AGI와 Web3가 왜 개념사의 개념 분석을 필요로 하는지 그 이유는 이 두 개념이 개념사의 기본 이념과 일치하기 때문이다. 즉 개념은 역사적 경험과 사회 현실의 변화 속에서 밀접하게 연결되어 있다는 점이다.
"코제렉이 이름을 날린 '안장형(Sattelzeit)' 개념. 그는 '안장산'(Bergsattel)이라는 이미지를 빌려 두 산봉우리를 연결하는 안장형 과도 지대를 지칭하며, 서양 사학에서 유명한 '안장형 시기'(Sattelzeit) 개념을 제시했다. 이는 과도기 또는 시대 경계를 의미하며, '경계시기'(Schwellenzeit)라고도 불린다. 시간 범위는 약 1750년에서 1850년까지이다."
개념사와 역사 시간 이론: 코제렉을 중심으로 - 방유규
개념 자체를 깊이 이해하는 것은 사실상 변혁 시기에 개념의 기술 발전사가 어떻게 여러 의미 전환을 거쳐왔는지를 탐구하는 것이다.
예를 들어 AGI(범용 인공지능) 개념은 약한 인공지능과 강한 인공지능이라는 개념사를 거쳤으며, 오늘날 우리는 강/약 인공지능 개념을 거의 언급하지 않는다.
또한 Web3라는 개념에서도 Web2에서 Web3로, Crypto에서 Web3로, 이러한 개념의 시간성은 사회적 사건 속에서 기술 개념이 진화하고 변화하는 것이다.
따라서 개념의 역사적 분석을 통해 AI와 Web3도 역시 안장형 시기에 도달했다고 볼 수 있다.
오늘날 우리가 AI+Web3를 논의하는 것은 사실상 AI와 Web3라는 두 개념의 경험 공간을 계승한 것이며, '+'라는 표현은 우리가 두 개념의 결합에 대한 기대를 나타낸다.
'AI+Web3'라는 조합 개념의 사용은 두 가지 의미를 갖는 새로운 개념을 창조하지 않은데, 이는 우리가 첨단 기술 교차의 과도기에 있으며, 아직 그 기대하는 개념 구조를 완성하지 못했기 때문이다.
"코제렉은 자신의 저서에서 반복해서 강조한다. 안장형 시기에 전통적인 '경험 공간(Erfahrungsraum)'과 미래를 향한 '기대 시야(Erwartungshorizont)' 사이에 전례 없는 역사적 간극이 생겼다고 말이다." 인용: 코제렉은 자신의 저서에서 반복해서 강조한다. 안장형 시기에 전통적인 '경험 공간(Erfahrungsraum)'과 미래를 향한 '기대 시야(Erwartungshorizont)' 사이에 전례 없는 역사적 간극이 생겼다고 말이다.
개념사와 역사 시간 이론: 코제렉을 중심으로 - 방유규
현재 우리는 AGI와 Web3의 교차를 논의할 때 안장형의 바닥에 명확히 위치하고 있다. 우리의 경험 공간과 앞을 향한 기대 시야는 현재의 경험 속에서 모두 회향의 반응을 얻고 있다.
역사는 특정한 개념에 침전된다: 역행성과 공시성
대중이 AGI, Web3 같은 개념을 이해하는 방식은 일반적으로 역행성이다. 예를 들어 네트워크 미디어는 다양한 사건에서 포착한 정보를 통해 여론 분위기와 담론 형식을 형성하며, 이는 우리에게 이러한 개념에 대한 인식에 영향을 준다.
예를 들어 최근 SEC가 현물 BTC ETF 승인한 사건을 살펴보면, 담론 형식상 Crypto라는 개념이 주류 금융시장에 진입했다고 표시할 수 있으며, BTC가 더 이상 비주류 통화 자산이 아니라는 것을 나타내며, 이 사건은 기존에 BTC에 대해 편견을 가진 대중 시장을 재구성했다.
합격한 역사학자의 경우, 적어도 공시성과 역행성 두 가지 모드를 다뤄야 한다. 따라서 공시성은 더 많이 사용되는 시간 분석 방식이며, 공시성은 사건이 시간의 흐름 속에서 전면적으로 드러나는 것을 의미한다.
숙련된 암호화 인사들에게는 2008년 비트코인 백서 발표에서부터 2024년 SEC 승인까지 이어지는 수년간의 일련의 관련 사건들이 암호화 인사들의 비트코인에 대한 공시적 인식을 구성한다.
반면 올해에야 비트코인을 접한 보수적인 금융 인사들에게는 SEC/BTC의 개념 연관 구조가 그들의 비트코인에 대한 역행적 인식을 구성한다.
사실 공시성은 역사사회학에서 문화 체계의 변화를 연구하는 데에도 사용되며, 우리는 공시성과 역행성을 통해 상징적인 전환 사건을 통해 암호화 문화의 변화를 탐구할 수 있다:
2008년 중본聪(中本聪)가 비트코인 백서를 발표하며 정식으로 피어투피어 전자화폐 시스템을 선언했으며, 그 탄생 목적은 중앙집중형 독점 금융 체계에 맞서기 위한 것이었다.
2010년 BTC로 피자를 사먹은 거래는 암호화폐의 첫 번째 거래로 여겨지며, 비트코인이 실험적 성격을 넘어 화폐가 됐음을 의미한다.
2017년 이더리움의 ERC20은 누구나 암호화폐를 발행할 수 있게 만들었고, 오스트리아 학파의 경제 사상이 암호화 분야에서 유행했다.
2022년 DAO와 NFT의 부흥으로 Web3 데이터 소유권, DAO의 주권 개인, NFT 자산 토큰 등의 사조가 암호화 문화의 주류가 됐다.
2024년 SEC가 비트코인 현물ETF 거래를 승인함으로써 오랫동안 침체된 암호화 약세장에 전통 금융 자금을 주입했으며, 이로써 암호화폐는 역사적으로 중앙 금융 체계에 포함된 금융 자산이 됐다.
사실 SEC 사건은 암호화폐의 주요 문화적 공감대 내러티브 전환이며, 이 전환은 암호화 문화의 기반을 흔들었다.
비트코인으로 인해 부상한 '탈중앙화' 암호화 문화 사조가 이제는 비트코인으로 인해 스스로 해체되고 있다.
따라서 우리는 공시성 속에서 역행성을 보며, 화폐-문화의 이중 체계 속에서 특정 사건으로 인해 Crypto가 어떻게 변화해왔는지를 본다.
복잡한 개념의 시간 구조: 동시에 존재하는 비동시성
"개념사는 한 개념에 융합된 비동시적인 동시성을 드러낸다. 이처럼 시간 순서와 동등하지 않은 역사적 깊이가 시스템적 또는 구조적 특성을 나타내며, 역사적·공시적 요소가 개념사에 얽혀 있다."
개념사와 역사 시간 이론: 코제렉을 중심으로 - 방유규
AGI와 Web3라는 두 개념을 시간적으로 분석할 때 우리는 세 번째 시간 분석 방식인 '동시에 존재하는 비동시성(simultaneity of the non-simultaneous)'을 도입해야 하는데, 이는 두 개념이 대표하는 사회/정치적 문화적 함의가 더욱 복잡하기 때문이다.
'동시에 존재하는 비동시성'은 비교적 복잡한 시간 분석 방법이지만, 여기서는 몇 가지 비교적 쉬운 핵심점을 설명하겠다. 즉 시간층과 역사적 깊이라는 두 개념이다.
시간층(time layer)은 개념이 시계열적 맥락에서 가지는 서로 다른 의미를 지칭하며, 역사적 깊이(history depth)는 용어가 서로 다른 시계열적 맥락에서 가지는 의미를 지칭하며, 이러한 시계열 속 의미들이 공시성 속에서 중첩된다.
"여기서 '역사적 깊이'란, 어휘의 의미와 사용이 개념사에서 공시적으로 중첩되는 것을 말한다. 즉, 많은 정치/사회 기본 개념들은 고대 그리스나 로마 시대의 의미 잔향을 가지고 있는데, 비록 이미 낡아서 다른 의미에 의해 밀려났지만 개념의 '역사적 깊이'는 여전히 2000년 넘게 유지되고 있다.
반면 다른 시간층의 정치 및 사회 변화, 변혁, 가속화 과정은 오래되지 않았지만, 새 개념이 점차 옛 세상의 정치 및 의미 논리를 대체한다."
개념사와 역사 시간 이론: 코제렉을 중심으로 - 방유규
예를 들어 2022년의 Web3를 가지고 '동시에 존재하는 비동시성'을 분석해보겠다. Web3 개념이 부상한 2022년:
전통 인터넷의 시계열 맥락에서 Web2에서 Web3로의 전환은 Web3가 인터넷 패러다임 하의 차세대 인터넷을 의미한다. 여기서 시계열 맥락 범위는 1969년~2022년이다.
Crypto에서 Web3로의 시계열 맥락에서는 '암호화폐 사상'이 생산관계로 확장된 것을 의미하며, 이는 DAO, NFT의 내러티브 공감대를 추진한다. 여기서 시계열 맥락 범위는 2008년~2022년이다(비트코인 백서 발표를 시계열 시작점으로 한다).
DAO와 Web3가 형성한 시계열적 의미는 '탈중앙화 자율 조직'에서 '민주-투표-거버넌스'의 의사결정 구조에 관한 개인 주권 내러티브를 더욱 심화시켰으며, Web3가 암호화 세계/디지털 세계의 광의적 공공성에 대한 논의와 건설을 추진했다. 여기서 시계열 맥락 범위는 기원전 500년~2022년이다.
따라서 이 세 시계열이 2022년에 충돌하면서 2022년 사회 각계가 Web3가 무엇인지에 대해 합의에 도달하지 못하는 원인이 됐다. 다양한 해석이 난무했다.
Web3라는 개념의 시간성은 복잡하며, 역행성과 공시성만으로는 개념 발전의 기본 인식을 형성할 수 없다.
다층 시간 구조 속 의미를 정리하기 위해 반드시 '동시에 존재하는 비동시성'이라는 분석 방법을 활용해야 Web3 개념의 깊은 함의를 통찰할 수 있다.
동일하게 이 세 가지 시간 분석 방법을 이용하여 AGI 개념에 대한 심층적 탐구가 가능하며, AI 개념의 역사적 스케일이 더욱 오래되기 때문에 분량상 여기서는 다루지 않겠다.
언어분석 철학이 기호/개념/은유의 주체성 구축에 미치는 영향
개념의 유추와 지식의 은유
우리가 한 개념을 진지하게 고민하기 시작할 때, 이 행동은 마치 다면체 프리즘에 빛을 비추는 것과 같다. 개념이란 바로 그런 다면체 프리즘이다.
다면체 프리즘이 반사하는 가시광선은 우리가 그 개념에 대해 이해할 수 있는 설명이며, 가시광선은 반사된 스펙트럼의 일부에 불과하고, 많은 비가시광선이 개념의 은유 스펙트럼을 구성한다.
은유는 개념에 대한 수사적 수단이며, 특정한 역사적 맥락에서 개념은 종종 많은 은유를 내포한다. 집단은 상호작용을 통해 개념에 대한 공감대를 형성하며, 본질적으로 개념의 은유 스펙트럼을 구축하고 유지하는 것이다.
우리가 갖는 여러 개념에 대한 공감대는 우리가 함께 보는 은유 스펙트럼에서 비롯된다.
여러 개념은 우리의 지식 체계를 구성하는 주요 앵커 포인트이다. 예를 들어 우리가 AI, Web3의 지식 체계를 구성하는 것은 직관적으로 일련의 핵심 개념들로 이루어져 있다.
개념의 은유는 지식의 근본 은유(root metaphor)를 구성하며, 이러한 개념의 은유는 지식 체계 내에서 은유 스펙트럼으로 나타난다. 일부는 문자 그대로의 지식으로 나타나지만, 대부분은 다양한 수사적 은유로 깊이 숨겨져 있다.
은유가 어떻게 개념에 내재되어 공감대를 형성하는가?
예를 들어 Web3라는 개념은 데이터 소유권 회귀 내러티브 속에서 암호화 사상의 '주권 개인' 은유가 내재되었다.
이 은유의 내재 방식은 Web3라는 개념을 해체하면서 광범위한 '민주적 투표 거버넌스' 논의 맥락에서 '주권 개인'이라는 어근을 도입하여 '민주'와 관련된 문장 속에 부착하는 것이다.
여기서 나는 사상적 은유를 내재시키는 공식을 요약하겠다:
여론 장악 > 개념 해체 > 공적 논의 > 광범위한 맥락 > 어근 도입 > 문장 부착 > 내러티브 구축 > 문화 연결 > 집단적 공감대
어근은 특정 담론 맥락에서 어휘를 특별히 지칭하는 역할을 하며, 이를 통해 특정 소통 맥락에서 개념에 대한 은유적 수사가 이루어지고 내러티브 공감대의 일부가 된다.
다른 예를 들자면, 시민 데이터(citizen data)와 사용자 데이터(user data)라는 두 개념이 등장할 때, 사실상 특정 전제 맥락을 구성한 것이다. 시민 데이터라는 개념은 국가 하의 시민이 국경 내에서 생성하는 모든 데이터를 전제로 한다.
시민의 활동은 사회적 성격을 가지며, 공공 데이터와 사적 데이터로 구분되며, 이 구분은 국가 데이터 보호법 정책 수립의 근거가 된다.
Web3라는 개념에 대한 우리의 모든 표현은 사실상 Web3에 대한 지식 체계의 완전한 구성을 반영한다. 은유는 그 안에 깊이 숨어 있지만 우리는 종종 그것을 인식하지 못한다.
AI 분야 종사자들은 Web3의 내러티브 소통 맥락에 있지 않으며, 기술 개념 자체를 통해 Web3를 해체할 때 Web3 내러티브 맥락에 존재하는 수많은 은유를 반드시 상실하게 되며, 바로 이러한 은유들이 Web3 세계의 집단적 공감대를 구성한다.
현재 AI 분야 종사자들이 Web3를 진정으로 이해하지 못하는 가장 근본적인 이유가 바로 여기에 있다.
개념의 유추와 언어의 퇴화
우리는 종종 개념의 가시적 부분에 대해 연관된 유추를 하며, 이는 인지 신경 연결이라는 뇌의 본능이다. 인간의 뇌는 개념 간 인과관계를 설정하는 것보다 개념 간 관련성을 설정하는 것을 우선시한다.
탈중앙화를 논의할 때, 우리는 종종 맥락 속에서 관성적 인식을 형성한다.
즉 탈중앙화된 조직/기관은 중앙 기관의 감독 없이 자발적으로 조직되는 형태이며, 이는 아래로부터의 자발적인 민간 조직과 유추되며, 이후 파생되는 여러 연관된 유추 개념들이 있다.
훈련받지 않은 뇌는 어휘 뒤에 숨은 깊은 의미를 깊이 이해할 수 없다. 게다가 모바일 인터넷 시대에 주의력을 분산시키는 네트워크 시대에 주의력 경제는 정보가 가장 효율적으로 수용되는 방식을 형성했는데, 그것은 어휘의 정확성과 관련 의미를 제거하고 어휘를 단순한 라벨로 통일하는 것이다.
현재 우리는 언어가 퇴화하는 시대에 살고 있다.
우리는 개념을 개념군 혹은 의미군 속에서 전개하고 확장할 수 있는 사고 공간을 상실했으며, 이 공간의 상실은 우리의 사고가 개념을 지탱하는 토양 위를 걷는다는 의미를 상실함을 의미한다. 뇌 신경은 단일 라벨 개념 간의 관련성을 통해 특정 맥락에서 개념의 의미 왜곡을 더욱 심화시킨다.
사람의 사상은 라벨형 언어 기호의 경계 안에 갇힌다.
따라서 우리는 기술 분야 종사자로서 우리가 처한 언어 기호의 곤경을 객관적으로 인식해야 하며, 우리는 언제나 언어 퇴화의 위협을 받고 있다.
AI와 Web3를 진지하게 논의할 때, 우리는 언어 자체를 이해함으로써 우리가 해석하고 의미하며, 개념의 은유를 파악함으로써 언어 퇴화의 함정을 피하려 노력해야 한다.
깊이 있고 효과적인 소통은 특정하고 보호된 사고 공간을 구성해야 한다.
탈중앙화 역사적 맥락의 해체
우리가 '탈중앙화'라는 개념을 논의할 때, 본질적으로 중국어 어휘의 소통 맥락에 있으며, 우리는 그 영문 단어 'decentralization'으로 거슬러 올라가야 한다.
우리가 'decentralization'이라는 단어를 번역할 때 본질적으로 'decentralization'의 영문 어근이 중국어 어근의 '탈중앙화(decentering)'와 같지 않으며, 정확하고 명확하게 완전히 동일한 의미를 나타내지도 않는다.
현대가 직면한 언어 기호의 곤경, 즉 단편화된 지식과 단일화된 라벨이 네트워크 환경에서 정확한 어휘에 대한 이해와 숙달 능력을 약화시켰다.
'Decentralized'와 'Decentralization'은 중국어 맥락에서 일반적으로 '탈중앙화'로 번역되지만, 그 개념사 맥락에서 어근이 표현하는 개념적 은유는 권력 구조의 재분배 방식이며, 기존 권력 구조를 벗어나거나 전복하여 완전히 자유롭고 자발적인 조직의 새로운 주체를 형성하는 것이 아니다.
Decentralized는 여전히 전체 경계를 갖춘 권력 관계 구조 안에서 이루어지며, 권력 관계의 재분배 구조 속에서 확장 논리를 변경하는 것이지, 권력 구조를 근본적으로 개조하거나 전복하는 혁명 형태와는 다르다.
Decentralized 개념의 본질은 인식론이 컨트롤 이론을 해체한 것이며, Decentralized는 해체의 산물이지 구축의 지침이 아니다.(핵심!)
인식론의 컨트롤 이론｜하인츠 폰 퓌어스터(Heinz von Foerster)의 글에서 하인츠는 말한다: "인식론의 컨트롤 이론"(Cybernetics of Epistemology)의 진정한 의미는 "컨트롤 이론의 인식론"(An Epistemology of Cybernetics)이며, 이는 단지 컨트롤 이론의 인식론을 말하는 것이 아니라, 완전하다고 주장하는 모든 인식론은 어느 형태든 컨트롤 이론이 될 것이라고 말한다.
Decentralized를 구축의 지침으로 간주하는 것은 본질적으로 인식론을 주체론으로 잘못 배치한 것이며, 이것이 '탈중앙화' 사상의 난국을 초래한 근본적인 원인이다.(여기 중요)
고의든 아니든 간에, 과거의 내러티브 방식은 근본적인 오류를 범했다. '탈중앙화'를 내러티브 공감대의 주체적 기호로 삼아 이 기호를 공감대를 형성하는 존재 주체로 만들었으며, 원래 인식론적 해체 기능에서 벗어났다.
나는 항상 'decentralized'와 'decentralization'이 탈중앙화로 번역되어 광범위한 맥락에서 많이 사용되는 것은 매우 끔찍한 언어 기호의 퇴화 현상이라고 생각한다.
그래서 당신은 암호화 분야의 내러티브 철학이 2009년 이후 지금까지 수십 년간 실질적인 철학적 발전이 전혀 없다는 것을 알게 될 것이다. 이더리움 정통 왕은 기대할 수 없다.
실로 탄식스럽다. 금융 독점의 근본 원인은 자본 이화의 필연적 법칙에 있으며, 암호화폐 역시 금융 통화 자체의 이화 마법에서 벗어날 수 없다.
이 근본적인 사실을 인식하는 것은 우리가 Crypto를 적절한 역사적 위치에 두는 데 도움이 되며, Web3와 혼동하지 않고 향후 Web3 내러티브 개념의 구축에 있어 역사적 경험의 교훈을 얻는다.
AI 분야 종사자들도 믿기 어려우겠지만, Crypto가 스스로 해체되기 시작할 때 Web3가 보여주는 탈중앙화 신앙은 사실상 언어 퇴화로 인해 형이상학적인 기호화된 곤경에 갇히게 된다.
탈중앙화 신앙을 고수하든, 탈중앙화 신앙을 해체하든, 여전히 거대한 사상적 난국에 직면하게 된다. 이러한 사상적 문제들은 우리가 AI와 Web3의 현황을 논의할 때 반드시 고려해야 할 중요한 요소들이다.
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