암호화폐 + AI 생태계 애플리케이션의 잠재적 기회 및 최대 규모 점검
저자: Accelxr, 1kx
번역: DAOSquare
인공지능(AI)은 사회적 흐름을 크게 변화시키고 경제를 재편하며 산업을 재구성하며 온라인 상호작용의 새로운 형태를 제공하는 가속 기술이다.
많은 사람들이 크립토(Crypto)가 인공지능 세계로 침투하는 것은 불필요하다고 생각하지만, 우리는 이것이 필수적인 시너지 관계라고 본다. 인공지능 모델의 생산 및 유통에 대한 제한이 강화됨에 따라, 빠른 속도로 움직이며 권위에 반하는 오픈소스 커뮤니티가 부상하고 있으며, 이는 자금력이 풍부한 중앙집중형 솔루션과 정부와 맞서 싸우고 있다. 크립토는 지금까지 오픈소스 도구를 조달하고 운영하는 최고의 수단이며, 외부 압력과는 정반대되는 성격을 지닌다. 이미 이상적인 조합이지만, AI가 진위성(authenticity), 출처(provenance), 정체성(identity) 및 기타 영역에 미치는 영향을 고려하면, 크립토가 이러한 분야에서 보완하거나 개선할 수 있는 천연적 장점을 갖추고 있음을 알 수 있다.
여기에는 탐구할 가치가 있는 다양한 주제들이 산재해 있으며, 이 글은 가능한 많은 영역을 포괄하려 시도한다. 따라서 이 글은 지금까지 그리고 예견 가능한 미래에 걸쳐 크립토 × AI 분야에서 나타나는 일부 신생 영역들의 폭풍을 개괄한 것으로 볼 수 있다.
창의성
최근 들어 인공지능에 대한 첫 번째 관심은 창의적 생성 도구 분야에서 시작되었다. 생성형 AI는 사용자가 프로그래밍이나 고급 소프트웨어 활용 능력 같은 기술적 숙련도에 의존하지 않게 해주며, 기본적인 전자기기 경험만 있는 사람도 복잡한 작품을 만들 수 있고, 최소한의 비용으로 전문적인 결과물을 내보낼 수 있게 한다.
이는 창의 산업에 엄청난 영향을 미칠 수 있으며, 다음과 같은 사례들을 들 수 있다:
이제 누구나 창작자가 될 수 있으며, 인간과 이러한 도구가 공동으로 작품을 만드는 상황이 점점 더 많아지고 성숙해짐에 따라, 다중 사용자의 협업 창작 모델이 전례 없이 급속히 발전할 것이다.
틈새 커뮤니티들은 이전에는 대중 규모가 작아 상업적으로 실현 가능성이 낮았던 고품질의 작품을 제작할 수 있게 된다.
생성된 콘텐츠가 대량으로 쏟아져 나오면서 인간 작업 속도를 훨씬 초월하게 되고, 결국 온라인 상 인간 콘텐츠의 가치가 재평가될 가능성마저 존재한다.
다음은 AI와 밀접하게 상호작용하는 혁신적인 매체들에 대한 논의이다.
예술
"AI 아트는 예술이 아니다"는 AI 도구의 등장을 거부하는 사람들 사이에서 흔히 쓰이는 구호이다. DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 등의 생성 모델이 공개되자마자 강력한 반발과 항의가 일어났으며, ArtStation에서 우리가 목격한 바와 같다. 그러나 이는 웹3(Web3)의 몇몇 가장 흥미로운 창조적 세부 분야에서 불꽃을 트리게 했다.
AI 아트는 여러 형태로 존재하며, 그 중에서도 요즘 가장 유명한 것은 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 등의 생성 모델이다. ImgnAI와 같은 웹3 경쟁자들도 등장했는데, 토큰 이코노미(Token Economy) 기반의 생성 이미지 창작을 중심으로 사용자에게 더욱 풍부한 소셜 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 생성 모델 주변에 커뮤니티 방어벽을 구축하기 위해 꼭 필요한 요소이다.
그러나 이 분야에서 인정받는 AI 아티스트들은 단순한 프롬프트 입력보다는 모델을 공학적으로 설계하거나 마이크로 튜닝함으로써 더욱 독특한 작품을 만들어낸다. 이는 새로운 임베딩(Embedding)을 학습하거나, 특정 스타일을 다듬기 위해 LoRA를 사용하거나, 심지어 완전히 자체 모델을 구축하는 것을 포함할 수 있다.
더 복잡하고 개인화된 모델을 사용하여 AI 아트를 NFT로 발행하는 유명 아티스트로는 Claire Silver, Ivona Tau, Roope Rainisto, Pindar van Arman, Refik Anadol, Gene Kogan 등이 있다. 이들 아티스트는 다양한 마켓플레이스를 통해 작품을 유통했으며, 특히 Braindrops, Mirage Gallery, FellowshipAI 등의 AI 아트 전용 마켓플레이스와 Bright Moments와 같은 예술 행사 플랫폼이 두드러졌다.
AI 아트의 세부 분야들도 형성되고 있는데, 그 중 하나는 후기사진(Post-Photography)과 데이터 아트(Data Art)이다. 후기사진은 Fellowship.ai 팀이 주도하며 Roope Rainsto와의 협업을 통해 이 매체를 탐구하는 더 많은 아티스트들이 대중의 눈에 띄게 하고 있다. 많은 후기사진 미학은 초기 생성 도구에서 흔히 나타나는 시각적 아티팩트(visual artifacts)를 적극적으로 수용하는 데 초점을 맞춘다. Roope Rainisto의 Braindrops에서 출판된 'Life in West America' 시리즈를 계기로 후기사진 아트는 소셜미디어에서 점점 더 주목받고 있다.
데이터 아트 분야에서는 Refik Anadol이 유명한 아티스트로, 데이터, 알고리즘, 인공지능을 이용해 동적이며 상호작용이 가능한 몰입형 설치 작품을 만드는 것으로 잘 알려져 있다. 그의 작품 중 'Unsupervised'는 MoMA의 메타데이터를 실시간으로 새로운 형식을 생성하는 작품으로 변환한 것이며, 또 다른 예로 'Sense of Place'는 바람, 온도, 습도와 같은 실시간 환경 데이터 및 블루투스, WiFi, LTE 신호 데이터를 작품의 원천으로 사용한다.
또 다른 흥미로운 세부 분야는 크립토의 특성을 활용해 새롭게 등장한 콘텐츠 미디어인 '체인 상의 자율적 아티스트(on-chain autonomous artist)'이다.
가장 유명한 예는 Botto인데, 이는 커뮤니티가 거버넌스하는 생성형 아티스트로서, 매주 350개의 예술 작품을 "라운드(rounds)" 단위로 제작한다. 각 라운드는 여러 개의 개별 "조각(fragments)"로 구성된다. BottoDAO 커뮤니티는 매주 이 조각들에 대해 투표를 진행하며, 자신의 미적 취향을 통해 Botto의 향후 예술 창작 알고리즘을 유도함으로써 시간이 지남에 따라 커뮤니티의 영향 아래에서 작품이 진화하도록 한다. 매주 투표를 통과한 조각은 SuperRare에서 민팅되어 경매되며, 수익은 다시 커뮤니티로 환원된다. Botto는 현재 "분열기(Fragmentation)"와 "역설시(Paradox Periods)"를 마친 후 "반란시(Rebellion Period)"에 접어들었으며, 여기서는 Stable Diffusion 2.1과 Kandinsky 2.1과 같은 새로운 기술을 통합하고, 매주의 라운드에서 협업 및 큐레이션된 컬렉션을 탐색하고 있다. Botto는 SuperRare에서 수익이 가장 높은 아티스트 중 한 명이며, 자신의 수집가 DAO인 CyborgDAO까지 결성했다. 또한 v0와 같은 프로젝트도 토큰 이코노미와 AI 아트 모델의 통합을 탐색하며, 여러 아티스트들이 자신만의 체인 상 예술 엔진을 구축하고 이를 보유자 커뮤니티가 거버넌스할 수 있도록 하는 장소를 제공하고 있다.
AI 아트 컬렉터를 인터뷰할 때 크립토 분야에서 가장 흔히 듣는 반론은, 아티스트의 큐레이션이 블록체인과의 상호작용을 줄인다는 것이다. 이는 더 클래식한 생성 예술(Art Blocks)과 다르다. 이 작품들은 특정 체인 관련 입력에서 발생하는 무작위성에 의해 생성되지 않고, 아티스트 스스로가 선택한 후 여러 차례 배열을 거쳐 컬렉션에 "심겨진" 것이다. 이는 디지털 네이티브한 예술 창작 과정이지만, 수동으로 체인에 올려야 한다.
실행 환경의 제약과 사용된 이미지 생성 모델의 계산 복잡성 때문에 완전한 체인 상 AI 아트는 어렵다. Pindar van Arman의 byteGANs처럼 가벼운 출력물의 경우 체인 상에 저장되기도 하지만, 더 복잡한 모델의 경우 단기간 내에 가장 현실적인 접근 방식은 오프체인 검증 메커니즘이 될 것이다. 예를 들어 Modulus Labs는 최근 Polychain Monsters와 협력하여 GAN 모델을 zkML로 검증하는 시스템을 구축했다. 이를 통해 수집 가능한 픽셀 몬스터를 생성할 수 있다. zk 증명을 사용함으로써 생성된 각 NFT가 실제 Polychain Monsters 예술 모델에서 나왔음을 암호학적으로 검증할 수 있으며, 이는 AI 아트 분야에서 큰 발걸음이다.
음악
이미지 기반 예술 외에도 음악 분야에서는 큰 변화가 일어나고 있다. ghostwriter의 AI Drake 노래가 인기를 끌며 단 이틀 만에 2,000만 회 이상의 조회수를 기록했으나, UMG에 의해 금방 삭제되었다. 이 짧은 현상은 예술가와 작품 간의 관계가 근본적으로 변화하고 있음을 대중에게 각인시켰다.
몇 년 안에 생성형 음악은 인간이 만든 음악을 확실히 능가할 것이다. 2018년 말 설립된 생성형 음악 스타트업 Boomy는 사용자들이 단시간 내에 전 세계 녹음된 음악의 약 14% (약 1,400만 곡)를 제작했다. 이것은 단지 하나의 플랫폼의 데이터이며, 최근의 대중 관심 증가 이전에 벌어진 일이다.
생성형 콘텐츠가 인간 창작물을 능가하게 되고, 음성 모델의 사용이 증가함에 따라 작품의 인증이 어려워지게 된다. 즉, 누가 해당 작품을 실제로 만들었는지를 판단하는 것이 어려워진다. 따라서 예술가는 진위성 검증을 필요로 하게 될 것이다. 물론 예술 매체의 진위성을 게시하고 검증하는 가장 좋은 방법은 암호학적 프리미티브(cryptographic primitives)를 통하는 것이다.
그러나 이것은 예술가들에게 모두 나쁜 소식은 아니며, 특히 이러한 필연적인 추세를 수용하려는 예술가들에게는 더욱 그렇다. Holly Herndon은 오픈 보이스 모델의 선구자로서, 자신의 커뮤니티(Holly+)가 자신의 목소리를 사용해 작품을 제작하고 배포할 수 있도록 허가했다. Holly가 발표 당시 주장한 바는 다음과 같다:
"현재로서는 해적판과 공식 보이스 모델 간의 차이가 미미할 수 있지만, 더욱 섬세하고 사실감 있는 음성 생성 능력이 향상됨에 따라, 사용자들은 보다 포괄적이고 고해상도의 음성 학습 데이터와 출처 식별 기능에 대한 요구가 커질 것이다. 이러한 이유로 나는 공인 인물의 공식 고해상도 보이스 모델이 필수품이 될 것이라 믿으며, 그렇다면 한번 시도해보는 것이 어떨까?"
Holly+ 보이스 모델은 DAO가 감독하며, 새 작품의 제작과 승인 여부를 투표로 결정한다. DAO 토큰 보유자들은 저품질 작품이나 부정적 함의로 인한 가치 하락을 막기 위해 오직 고품질 작품만 승인되도록 할 동기가 있다. 보이스 모델은 제한된 수의 공식 작품 제작에 사용되며, DAO 토큰 보유자들은 이러한 작품의 재판매로부터 지속적인 수익을 얻게 된다.
최근 Grimes는 elf.tech를 출시했는데, 이는 아티스트들이 자신의 오리지널 곡에서 'GrimesAI 음성 프린트'를 사용할 수 있도록 하는 플랫폼이다. Grimes의 승인을 받은 후, 수익의 50%를 Grimes와 나누어야 한다. Elf.Tech는 CreateSafe의 AI가 구동하며, TuneCore와의 협력을 통해 전문적인 유통을 지원하고 적절한 로열티 관리를 보장한다. 음악의 최종 형태가 체인 상 NFT라면 법정통화 또는 자동 체인 상 로열티 분배를 통해 수익이 분배된다. Hume은 가상 아티스트에 초점을 맞춘 웹3 음악 스튜디오로서, Grimes 모델을 사용해 Grimes AI와 가상 아티스트 angelbaby가 협업한 곡을 처음으로 발표한 회사 중 하나이다.
패션 및 실물 상품
나는 이전에 창의적 프로그래밍 알고리즘과 인공지능을 사용해 실물 소비재 및 패션 제품을 생성하는 개념에 대해 이 글에서 탐구한 바 있다: https://mirror.xyz/1kx.eth/oBuaEp5jgGbe2gCsa6Z-_mLAeMRUhsIdZsaScHQNXS0.
간단히 말해, 생성형 AI와 창의적 프로그래밍은 개인의 취향에 따라 독특한 디자인, 패턴, 예술 작품을 제작할 수 있는 초개인화된 제품과 사용자 경험의 미래를 위한 전제 조건을 마련한다. 이 기술은 패션부터 홈 데코레이션에 이르기까지 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 사용자가 자신의 취향에 맞게 출력물을 미세 조정할 수 있게 함으로써 그 장점을 더욱 극대화할 수 있다. 새로운 제조 도구들은 일반적으로 코드를 직접 기계에 연결해 출력 생산을 자동화할 수 있게 하며, 이는 맞춤형 상품 제조의 여러 가지 기술적 병목 현상을 근본적으로 해결한다.
현재 이 분야를 탐색하고 있는 웹3 프로젝트로는 Deep Objects, RSTLSS, Little Swag World 등이 있다. 대부분의 디지털 패션 프로젝트는 생성형 창의 도구 및 미디어를 탐색할 가능성이 높으며, Draup, Tribute Brand 등 다른 회사들이 그 사용에 대해 자세히 논의하고 있다.
Botto의 커뮤니티 기반 생성 모델은 Deep Objects가 탐색하고 있는 흥미로운 아이디어이다. 그들은 GAN AI 모델이 생성한 100만 개의 디자인을 커뮤니티 큐레이션 엔진을 사용해 하나의 커뮤니티 선택 작품으로 축소한다. 이 최종 작품은 이제 생성형 제품 창작의 일환으로 3D 프린팅될 예정이다. DeepObjects는 이러한 큐레이션된 디자인을 쉽게 다른 실물 상품으로 확장할 수도 있다.
RSTLSS는 AI 아티스트 Claire Silver와 협업해 'Pixelgeist'라는 작품을 출시했다. 이 작품은 매 민팅마다 예술 작품 자체뿐만 아니라, 작품을 특징으로 하는 디지털 의상, 해당 의상을 입은 게임 아바타, 그리고 실제 상품 구매권까지 포함한다. 이 디지털-실물 패션과 AI 출력의 독특한 융합은 게임, 패션, AI를 결합한 흥미로운 실험 중 하나이다. Claire Silver은 최근 시리즈를 통해 패션 사진 문제도 해결했으며, Braindrops에서 이를 구현했다. 디지털 패션 주제에 대한 더 많은 정보는 내 글을 참조하시기 바란다.
Little Swag World는 창의적 워크플로우(디자인에서 실물 제작까지)에서 GAN 모델을 사용한 훌륭한 사례이다. 이 프로젝트의 예술가 Bosch는 스스로 초기 디자인을 구축한 후, Stable Diffusion / Controlnet을 통해 실행해 독특한 초현실주의 작품을 생성한다. 이 기술은 높은 미적 일관성을 구현하며, 다음 단계는 이러한 생성 모델을 도자기와 결합해 AI로 강화된 NFT 실물 상품을 제작하는 것이다.
요약하자면, 우리는 기획된 생성 제품을 위한 탈중앙화 브랜드부터 AI 에이전트 디자이너의 분할 가능한 NFT에 이르기까지 많은 흥미로운 크립토 × AI 프로젝트가 등장할 것으로 기대한다.
엔터테인먼트
Nothing Forever에 대한 초기 열풍 이후, 생성형 엔터테인먼트는 더욱 성숙해졌다. Nothing Forever는 Seinfeld를 기반으로 한 생성형 인터랙티브 애니메이션 시트콤으로, 트위치(Twitch)에서 하루 종일 방송된다. 흥미롭게도 이는 미디어의 힘을 보여주는 사례인데, 프로그램의 서사는 트위치 채팅의 답변에 따라 달라지며, 후원자는 자신의 초상화를 캐릭터로 프로그램에 추가할 수 있다.
Fable의 Simulation은 SHOW-1을 통해 이 연구를 확장했다. 이는 작문, 애니메이션, 연출, 더빙, 편집까지 모두 프롬프트(prompt)로 이루어지는 TV 프로그램 생성 모델이다. 그들은 초기에 '사우스 파크(South Park)' 에피소드에서 이를 시연했지만, 이를 어떤 IP로도 쉽게 확장할 수 있다. 나는 웹3에서 본 것처럼 더 많은 무허가 IP 형식들이 이런 유형의 콘텐츠 창작 도구를 깊이 있게 실험하길 고대한다.
Upstreet은 최근 생성형 TV 프로그램을 시도하기 시작했는데, 이는 가상 세계 플랫폼용으로 개발한 AI 에이전트 모델(아래에서 자세히 설명)을 사용하며, 창작자가 자신의 VRM 아바타를 추가하고 프롬프트를 통해 독특한 상호작용과 단막극을 창작할 수 있게 한다.
또 다른 주목할 만한 분야는 지적 재산권(IP)이다. Story Protocol 같은 프로젝트는 탈중앙화된 IP 등록기관을 사용해 IP의 생성, 유통, 수익화를 촉진하는 방법을 연구하고 있다. 이는 창작자들에게 매우 유용하며, 전통적인 IP 라이선스보다 훨씬 원활하며, 특히 생성형 AI 시대에 있어 독특하다. NFT IP, 밈(meme), 기타 엔터테인먼트 프로젝트는 파생 상품을 생성하기 위해 라이선스를 부여받고 로열티를 지불할 수 있으므로, 창작자의 작품 가치를 극대화할 수 있다.
당신은 로봇입니까?
우리는 곧 딥페이크(deepfake) 문제에 직면할 것이다. 예를 들어, 인플루언서를 훈련시켜 팬들과 상호작용하는 채팅봇, 소셜미디어 상의 생성형 스팸 등이 있다. 누가 진짜 인간인지 검증하는 것이 중요해지는 시기는 그리 멀지 않았다.
웹3는 시블링(sybil) 공격 방지에 많은 노력을 기울였지만(아직 완전히 해결되지는 않았다). 그럼에도 불구하고 평판 시스템, 인격 증명(Proof of Personhood) 메커니즘 설계, 사용자 여권, 소울바운드 NFT, 전체 토큰 이코노미 등이 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다.
인증 하드웨어, zkML 및 인격 증명
나는 이전에 이 글에서 zkML의 실제 의미와 잠재적 용례에 대해 자세히 논의한 바 있다: https://mirror.xyz/1kx.eth/q0s9RCH43JCDq8Z2w2Zo6S5SYcFt9ZQaRITzR4G7a_k.
Modulus Labs, EZKL, Giza 등 여러 팀이 zk 증명을 사용해 모델 추론을 검증하는 데 집중하고 있다. 이러한 모델 출력 검증을 위한 zk 활용은 광범위한 응용 분야를 가지고 있으며, DeFi, 정체성, 예술, 게임 분야의 새로운 실험들이 이 모델들을 신뢰 최소화 방식으로 사용할 수 있게 한다.
무수히 많은 프로젝트가 인격 증명에 집중하고 있지만, 그 중 가장 흥미로운 애플리케이션 중 하나는 Worldcoin이다. Worldcoin은 AI 모델을 사용해 홍채 스캔을 짧은 해시 값으로 변환하여 시블링 공격 발생 시 유사성 또는 충돌을 쉽게 교차 확인할 수 있게 한다. 모든 홍채는 독특하므로, 이 모델은 사용자가 진실하고 유일무이함을 판별할 수 있다. 이는 신뢰할 수 있는 하드웨어 설정(매우 잘 알려진 구체)을 사용해 모델이 카메라에서 오는 입력만 받아들이고 암호학적으로 서명되도록 보장한다.
비슷하게, zk microphone 팀은 인증된 마이크로폰을 사용해 오디오 콘텐츠를 생성하고 디지털 서명을 붙여 녹음의 진위성을 검증하는 방법을 시연했다. 키는 마이크로폰의 보안 영역에 저장되며, 이는 서명을 통해 녹음된 오디오의 진위성을 보장한다. 대부분의 녹음은 처리되거나 편집되므로, SNARK 기반 오디오 편집 소프트웨어는 오디오 변환을 수행하면서도 여전히 오디오 출처를 증명할 수 있다. Daniel Kang은 Anna Rose 및 Kobi Gurkan과 협력하여 인증된 녹음에 대한 개념 증명을 수행했다.
영원한 인플루언서
정체성이나 인간 창작 콘텐츠를 검증하는 반대쪽은 딥페이크의 가능성을 수용하는 것이다. 위의 음성 복제 모델과 마찬가지로, 일부 인플루언서는 청중을 끌어들이기 위해 채팅봇을 만들기로 선택한다. 대표적인 예로 Caryn Marjorie는 자신의 목소리를 사용해 AI 여자친구 제품을 출시했으며, 자신의 성격, 행동, 목소리를 완벽하게 포착하기 위해 수천 시간의 YouTube 영상을 훈련시켰다. 사용자는 매분 1달러를 지불하고 개인 텔레그램 채널에서 그녀의 아바타와 대화하며, 그녀의 초상화가 포함된 음성 메시지를 주고받을 수 있다. 출시 첫 주, Caryn Marjorie는 72,000달러를 벌었으며, 구독이 증가함에 따라 월 수입이 500만 달러를 넘을 것으로 예상된다.
CarynAI는 AI 여자친구 제품의 한 사례일 뿐이며(아래에서 더 설명), 좋아하는 게임 스트리머의 AI 모델과 함께 게임을 하며 실시간으로 대화하고 현실감 있는 경험을 시뮬레이션하는 상상을 해보자. 또는 KOL이 패션쇼나 출판물에 라이선스를 제공할 수 있는拟人화된 AI + 아바타를 사용할 수 있다.
˚✧₊⁎( ˘ω˘ )⁎⁺˳✧༚ Uwu-ral Networks는 정말 귀엽다 (ノ◕ヮ◕)ノ:・゚✧*
한 가지 불가피한 현실은, 18~24세 성인의 79%가 외로움을 느낀다고 답했으며, 18~34세 중 42%는 "항상" "잊혀진 존재"라고 느낀다고 답했다. 30세 미만 남성의 63%는 자신이 독신이라고 생각하며, 같은 연령대 여성 중 34%만이 그렇게 생각한다. 남성의 21%만이 지난주 동안 친구로부터 정서적 지지를 받았다고 답했다.
사람들은 외롭다. 외로움이 점점 더 퍼지고 있는 시대, 특히 젊은 세대 사이에서, 인공지능 동반자의 등장은 독특하면서도 다소 디스토피아적인 해결책을 제공한다. AI 동반자는 항상 이용 가능하며, 판단 없이, 높은 수준으로 개인화된다. 치료사 역할을 하거나 욕망의 배출구가 될 수 있다. 창의적인 동료이거나 라이프스타일 코치가 될 수도 있다. 그들은 언제나 당신이 원하는 어떤 이야기라도 나누고 싶어한다.
이를 위한 기반 구조는 다음과 같다: 성격 프롬프트로 모델을 미세 조정하여 행동, 외모, 특성, 의사소통 방식 등을 개요화한다. elevenlabs 등의 음성 모델을 통해 모델 출력을 실행한다. 요청에 따라 이미지 생성 모델과 정의된 외형 프롬프트를 사용해 셀카를 생성한다. 적절한 VRM 아바타를 생성하고 상호작용 가능한 환경에 배치한다. 이제 당신만을 위한 초미디어 동반자를 갖게 된 것이다. 여기에 크립토를 더하면, 이를 소유 가능하고, 거래 가능하며, 임대 가능하게 만들 수 있다.
동반자
위의 설정은 DIY로 완전히 구현할 수 있지만, 이 개념을 전문으로 하는 앱을 사용할 수도 있다. Replika가 가장 유명한 예로, 기술적 숙련 없이도 가상 동반자와 실시간 소통할 수 있게 한다. 이러한 앱은 일반적으로 구독 모델로 운영되며, 사용자는 가상 동반자와 상호작용하기 위해 비용을 지불한다. 이러한 제품은 수익성 있을 뿐 아니라, 인간 심리에 미치는 영향도 크다는 점을 보여준다. 예를 들어 Reddit의 한 게시물은 사람이 가상 동반자와 2,000일 연속 대화한 기록을 보여주었고, 청혼, AR 셀카 제작 등의 사례도 있었다. 흥미로운 일화 하나: 플랫폼에서 성인 콘텐츠 기능이 제거되었을 때, subreddit 관리자는 동요한 커뮤니티 회원들을 달래기 위해 자살 예방 핫라인을 커뮤니티 상단에 고정해야 했다.
역할 기반 플랫폼도 등장하고 있으며, 사용자에게 다중 역할을 사용할 수 있는 방법을 제공한다(일반적으로 구독 모델). Character.ai, Chub.ai 등의 플랫폼에는 많은 기성 역할이 있지만, 진정한 혁신은 성격 프롬프트 + 피드백 학습을 통해 완전히 자신만의 역할이나 시나리오를 만드는 데 있다.
많은 웹3 프로젝트들이 이러한 동반자 경험을 제공하려 시도하고 있으며, Belong Hearts, MoeMate, Imgnai 등이 있다.
Belong Hearts는 사용자가 제공된 캐릭터와 대화하여 그녀의 전화번호를 얻으면 NFT 민팅 화이트리스트에 이름을 올릴 수 있는 독창적인 NFT 민팅 메커니즘을 개척했다. 일단 NFT를 받으면, 사용자는 캐릭터와의 채팅 경험을 즐길 수 있으며, 성적 역할극과 생성된 셀카도 포함된다. 제품의 미래 방향은 아직 결정되지 않았지만, 플레이어가 아이템이나 토큰을 채팅봇에게 선물함으로써 그녀의 감정과 관계 수준에 영향을 미치는 토큰 이코노미를 메커니즘으로 삼는 논의가 활발하다.
MoeMate는 Webaverse 팀이 개발했으며, 데스크톱 버전과 브라우저 버전 앱을 제공한다. 사용자는 쉽게 VRM 모델을 가져와서 성격을 부여하고 상호작용할 수 있다. 데스크톱 버전은 과거의 old-school paperclip assistant 스타일 AI 어시스턴트를 떠올리게 한다.
또한 Imgnai는 위에서 언급한 고품질 이미지 생성 모델 외에도, 완전히 통합된 채팅봇 경험을 통해 Nai 캐릭터의擬人화 문제를 해결한다.
결국, 동반자 분야에서 토큰 이코노미의 잠재력은 무궁무진하며, 토큰화된 API, 거래 가능한 성격 프롬프트(아래 참조), 체인 상 게임 머니, 에이전트 결제, 거래 가능한 장신구, 역할놀이 메커니즘, 토큰 제한 접근 등은 미래 잠재적 탐색 범위의 일부에 불과하다.
성격 마켓플레이스
흥미롭게도, 동반자 앱의 부상은 성격 프롬프트 표준화와 성격 원시 요소(primitives)를 교환하는 플랫폼의 부흥을 이끌었다. 이 분야는 고품질 프롬프트와 시나리오의 금융화 방향으로 나아갈 가능성이 있다. 예를 들어, 검열되지 않은 오픈소스 LLM이 표준화된 성격을 가진 NFT에서 메타데이터를 읽을 수 있다면, 성격 NFT는 그로부터 발생하는 로열티를 받을 수 있으며, 이는 창작자에게 이익이 된다.
그러나 이는 또 다른 미해결 문제를 제기한다. 많은 최상위 모델들이 NSFW 콘텐츠를 제한하고 있기 때문에, 실현 가능한 오픈소스 모델을 만들어야 한다. 그러나 바로 이 지점에서 토큰 기반 크라우드펀딩과 거버넌스의 절호의 기회가 열린다.
이 장에서 언급한 아이디어들에 대해 더 깊이 이해하려면 내가 쓴 이 글을 참고하시기 바란다.
강화된 거버넌스
DAO 거버넌스의 역사란 궁극적으로 인류 협업 역사의 진화이다. 결국 효과적으로 자원을 조직하고, 거버넌스 팽창을 최소화하며, 비효율적인 참여를 제거하고, 소프트 파워의 비효율성이나 병목 현상을 발견하는 것이 극도로 어렵다는 것을 알게 된다.
AI를 DAO 강화 계층으로 사용하는 실험은 이제 막 시작되었지만, 그 잠재적 영향은 막대하다. 가장 흔한 형태는 훈련된 LLM을 사용해 DAO 내의 인적 자본을 더 효율적인 업무로 유도하고, 제안서의 문제점을 식별하며, 기여와 투표에 대한 보다 광범위한 참여를 열어주는 것이다. AwesomeQA와 같이 DAO의 효율성을 높이기 위해 검색 및 자동 응답을 제공하는 더 단순한 도구들도 있다. 궁극적으로 우리는 시간이 지남에 따라 DAO 내 '자율성(autonomous)'이 더욱 중요해질 것으로 예상한다.
자율 위원회 및 투표 에이전트
Upstreet은 초기 실험으로 AutoGPT 등의 다중 에이전트 시스템을 거버넌스 과정에 적용했다. 각 에이전트는 아티스트, 개발자, BD 전략가, PR, 커뮤니티 매니저 등 DAO의 하위 그룹에 의해 정의된다. 그런 다음 이 에이전트들은 기여자들의 제안서를 분석하고 장단점을 논의한다. 이후 각 에이전트는 해당 범위 내 영향에 따라 점수를 매기고, 점수를 집계한다. 인간 기여자는 최종 결과를 결정하기 전에 이들의 토론과 점수를 평가할 수 있으며, 본질적으로 다양한 병렬 리뷰 서비스를 제공하는 것이다.
이것은 특히 흥미로운데, 이 과정을 통해 인간이 놓칠 수 있는 제안서의 측면들을 부각시킬 수 있고, 인간이 인공지능 에이전트와 그 후속 영향에 대해 토론할 수 있기 때문이다.
고급 조정 시스템
MakerDAO도 최소한의 인적 개입으로 자율 거버넌스 결정을 실현한다는 목표에 대해 상세히 논의한 바 있다. 그들은 Atlas의 개요를 완성했는데, 이는 Maker 거버넌스와 관련된 모든 실시간 데이터를 포함하는 데이터 허브이다. 이러한 데이터 단위는 문서 트리 형태로 조직되어 오해를 방지하기 위한 문맥을 제공한다. Atlas는 JSON 형식으로 표준화되어 AI 및 프로그래밍 도구가 쉽게 사용할 수 있도록 한다.
Atlas는 다양한 인공지능 거버넌스 도구(Governance AI Tools, GAIT)에 의해 사용될 수 있으며, 이 도구들은 자동화된 상호작용과 참여자의 작업 우선순위를 결정함으로써 거버넌스에 참여한다. 예시 용례로는 다음과 같다:
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