암호화 X AI가 가져온 패러다임 전환: 에이전트 인터넷을 향한 여정
글: Davide Crapis
번역: TechFlow
최근 몇 달 동안 "암호화×AI(암호화와 인공지능의 교차점)" 또는 "암호화+AI"(인공지능으로 강화된 암호화폐 인프라)라는 주제가 큰 관심을 받고 있다. 블록체인 커뮤니티 내 많은 이들이 이를 매우 기대하고 있으며, 일부는 회의적이거나 아직 설득되지 않았고, 또 다른 일부는 이미 이를 구축하고 있다. 블록체인과 인공지능의 접점에 위치한 실시간 프로젝트들은 개선되고 있으며, 수많은 신규 프로젝트들이 등장하고 있다.
지난 1년간 나는 특히 블록체인 인프라 위에서 작동하는 인공지능 에이전트(AI agent)에 초점을 맞춰 이 분야를 연구해왔다. 우리는 이더리움 재단, Flashbots, DeepMind 등의 기관 소속 동료들과 함께 연구 그룹을 구성했다. 우리는 어떤 유형의 인공지능 에이전트 애플리케이션이 블록체인에 가장 적합한지, 그리고 이를 지원하기 위해 어떤 새로운 인프라가 필요한지를 이해하고 테스트하기 위한 응용 연구의 경계를 계속해서 확장하고 있다.
본 글에서는 블록체인 인프라와 인공지능 에이전트를 통합하는 것이 바람직하며, 이는 '에이전트 인터넷(agent internet)'을 만들어낼 것이라고 주장할 것이다. 이것은 현재의 상호 연결성 패러다임을 업그레이드하여 인센티브와 현대 암호학을 강화함으로써, 전례 없는 보안성, 효율성 및 협업 잠재력을 지닌 인공지능 에이전트가 구동하는 경제의 이점을 누릴 수 있게 할 것이다.
그 다음, 이러한 목표를 달성하기 위한 경로를 논의할 것이다. 나는 단기적인 사용 사례와 애플리케이션에 집중할 것이며, 일부는 이미 설계 및 개발 중이다. 또한 이들의 한계와 잠재적 개선 방향, 그리고 중기적으로 AI와 블록체인이 새로운 사용 사례를 열어가기 위해 필요한 연구도 다룰 것이다.
블록체인: 에이전트 인터넷의 백엔드
먼저 말하자면, 이 주장의 스타일은 추측적이지만 동시에 실용적일 것이다. 블록체인과 인공지능은 지난 10년간 가장 빠르게 발전한 두 가지 기술이다. 이 두 기술 모두 인터넷 구조와 인류 사회에 깊은 영향을 미쳤다. 따라서 이러한 기술이 어떻게 발전하고 상호작용할지에 대한 의미 있는 비전을 제시하려면 어느 정도의 추측이 필요하다. 그러나 확장 법칙이 빠른 개선 방향을 명확히 하고 있음에도 불구하고, 나는 AGI(일반 인공지능)에 대한 장기적 추측은 피할 것이다. (최근 과도한 홍보가 있었지만, 나는 자율적이고 자기 개선 가능한 AGI까지는 아직 멀었으며 그것이 어떤 형태로 나타날지도 불분명하다고 생각한다.)
나는 단기에서 중기 미래에 초점을 맞출 것이며, 이 시기에는 인공지능이 인간 조수(human assistant) 및 에이전트의 형태를 취하게 될 것이다. 이런 형태에서 인공지능은 인간 활동을 수행하거나 인간을 위해 새로운 활동을 수행함으로써 인간을 돕는 도구가 된다.
그림 1. 왼쪽: 성능 증가에 따른 인공지능 진화의 개념적 타임라인. 오른쪽: 인간 활동과 다양한 형태의 인공지능 활동의 블록 다이어그램.
오랜 세월 동안 조수는 다양한 형태로 존재해왔으며, 최근 LLM(대규모 언어 모델)의 발전은 이전보다 훨씬 더 능력 있고 빠르게 발전하는 새로운 세대의 인공지능 에이전트를 예고하고 있다. 아래는 내가 AI 에이전트에 대해 정의하는 작업적 정의이다:
세계와 상호작용하는 컴퓨터 프로그램. 센서(입력 데이터)를 통해 환경을 인식하고, 데이터를 자율적으로 처리(예측 및 계획)하며, 목표를 달성하기 위해 행동을 취한다(행동).
에이전트는 제약을 받을 수도 있고 환경에서 학습할 수도 있다. 오늘날 에이전트는 일반적으로 특정 유형의 입력과 특정 유형의 행동에 특화되어 있다. 예를 들어, 챗봇(ChatGPT 등)은 텍스트 프롬프트를 입력으로 받아 일부 도구를 사용하여 답변을 생성하고 텍스트로 출력한다. 반면 거래 로봇은 과거 시장 상태를 입력으로 받아 미래 시장 상태와 최적의 행동을 예측한 후 거래를 실행한다. 에이전트는 다양한 유형일 수 있으며(예: 챗봇은 LLM, 거래 로봇은 작은 RL 에이전트), 작업 수행을 위해 결합될 수도 있다. 앞으로는 대부분의 사용 사례를 처리하도록 훈련할 수 있는 범용 아키텍처를 발견하게 될지도 모른다.
블록체인의 고유하고 바람직한 특성
퍼블릭 블록체인은 인공지능 에이전트 간의 통신 및 상호작용에 매우 적합한 고유한 특성을 갖추고 있다. 이후 우리는 이것이 인공지능 에이전트를 지원하는 최상의 백엔드 중 하나임을 입증할 것이다.
탈중앙화: 잘 설계된 블록체인 프로토콜은 탈중앙화되어 있다. 더 나아가 탈중앙화는 초기에 프로토콜을 구축하고 업그레이드한 커뮤니티의 정신적 핵심이다. 탈중앙화는 프로토콜에 내장되어 있으며 거버넌스를 통해 보호된다.
인센티브: 잘 설계된 블록체인은 원생 자산(예: 이더리움의 ETH)을 통해 경제적 안정성을 보장하는 탄탄한 인센티브 메커니즘을 갖춘다. 또한 프로그래머블 스마트 계약을 통해 애플리케이션은 원생 자산을 활용하거나 원하는 속성을 가진 새로운 디지털 자산을 발행하고, 참여자들에게 자체 원생 자산과 인센티브 메커니즘을 정의할 수 있다.
개방성과 조합성: 블록체인 플랫폼은 사용자와 애플리케이션 개발자에게 개방되어 있다. 또한 블록체인에 배포된 스마트 계약 기반 애플리케이션은 동일한 개방성과 마찰 없는 조합성이라는 속성을 계승한다.
암호학적 보장: 블록체인은 현대 암호학을 활용하여 독특한 수준의 보안성, 감사 가능성 및 프로그래밍 가능한 개인정보 보호 기능을 제공한다. 그 결과, 블록체인은 신뢰를 최소화하며 기존 시스템보다 더 안전하다. 참고로 블록체인 해킹은 스마트 계약의 취약점에서 비롯되며, 이는 기술 초기 단계에서 불가피하다. 기술 스택이 성숙함에 따라 블록체인은 더욱 견고하고 안전해지지만, 인간의 신뢰에 의존하는 기존 시스템은 이러한 특성을 갖지 못한다.
우리는 전통 인터넷과 비교해볼 수 있는데, 전통 인터넷은 탈중앙화만 존재한다. TCP/IP 또는 SMTP 같은 기본 프로토콜은 개방적이지만, 그 위에 구축된 거의 모든 애플리케이션은 독점적이다. 이 때문에 인터넷의 조합성이 낮아지며, 우리는 에이전트 상호작용 프로토콜 설계에서 조합성이 중요한 속성이라고 생각한다. 게다가 인터넷은 프로토콜 레이어에서 인센티브와 현대 암호학을 완전히 결여하고 있다.
다음으로 인간과 에이전트가 협력하는 이상적인 경제 모델을 소개하고, 이 모델이 블록체인 프로토콜이 제공하는 일련의 특성을 필요로 함을 보여줄 것이다.
블록체인이 AI 에이전트에게 주는 이점
몇 년 후를 상상해보자. AI 에이전트가 광범위한 인간 활동을 수행할 수 있고 충분한 의사결정 및 계획 능력을 갖춘 시대가 도래했으며, 다른 에이전트와 협력하면서 자율적으로 작업을 수행할 수 있다고 가정하자. 에이전트는 사회 전반에 걸쳐 널리 배치되어 인간에게 잠재적으로 높은 가치를 지닌 활동을 수행하게 되는데, 이는 사회적 가치든 금융적 가치든 상관없다.
다음은 이러한 에이전트 AI 시스템과 인간의 상호작용에 우리가 기대하는 일부 속성/바람들, 그리고 블록체인이 이를 가능하게 하는 방법이다.
에이전트 시스템 요구사항
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일관성: 가치 학습, 설명 가능성, 조작 가능성 등 에이전트 일관성의 일부 측면은 인공지능 설계 및 훈련 과정에 의존하며, 이는 직접적으로 블록체인을 활용하지 않는다. 그러나 블록체인 애플리케이션의 개방성과 조합성은 에이전트 활동을 명확하게 하고 자동으로 모니터링 및 귀속 가능하게 만드는 독특한 기회를 제공한다. 이는 인센티브 분배와 에이전트 시스템 조정의 핵심이다.
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보안성: 블록체인은 신뢰 가정을 최소화하면서도 가치가 큰 대립적 환경에서 신뢰할 수 있고 안전한 서비스를 제공하도록 설계되었다. 스마트 계약을 통해 상호작용하는 에이전트는 이러한 강력한 속성을 계승한다. 또한 제로노울리지 증명(zero-knowledge proof)과 같은 현대 암호학의 발전은 스마트 계약 애플리케이션에 매우 강력한 기능을 제공한다. 예를 들어, 애플리케이션은 민감한 계산에 대해 증명을 요구할 수 있으며, 에이전트의 가중치와 입력은 비공개로 유지될 수 있다. 신뢰할 수 있는 스마트 계약은 또한 에이전트의 행동 공간을 제한하고 기본값 및 조건부 권한을 설정하는 데 이상적인 도구이다.
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발견(discovery): 애플리케이션 간 환경의 개방성은 애플리케이션 상태와 에이전트의 과거 성과를 기반으로 더 풍부한 요청 라우팅을 가능하게 하며, 이 모든 것은 완전히 관찰 가능하다. 에이전트가 자신의 행동 이력을 기반으로 신뢰할 수 있는 평판을 축적하고, 이를 프로그래밍 방식으로 작업 순위 매기기 및 최적의 에이전트를 찾는 데 사용하는 것을 쉽게 상상할 수 있다.
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효율성: 블록체인 인프라는 에이전트가 직접적인 인간 개입 없이도 중요한 의사결정을 수행하고(지불 포함), 저렴한 비용으로 자율성을 강화한다.
인간의 바람
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통제 및 프로그래밍 가능한 개인정보 보호: 블록체인은 인간이 중개자 없이 자신의 에이전트를 직접 소유하고 통제할 수 있게 한다. 개인 데이터는 비공개로 유지되며, TEE/FHE와 같은 암호학적 장치를 사용하여 완전한 비공개 계산에서부터 선택된 속성을 zk 증명을 통해 프로그래밍 방식으로 공유하는 방식까지 조건부 접근을 제어할 수 있다.
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소유권과 공정성: 사람들은 공동으로 에이전트를 소유하고 관리할 수 있는 프로토콜을 만들 수 있다. 에이전트 작업에 대한 보상은 최소 1센트 단위까지 프로그래밍 방식으로 분배할 수 있다. 공정성은 프로토콜 업그레이드 및 민주적 거버넌스를 통해 측정하고 개선할 수 있다. 개발 중인 현대 신원 솔루션과 결합된 블록체인 인프라는 UBI(보편적 기본 소득)와 같은 야심 찬 분배 계획을 지원하고 자동화할 수 있으며, 이는 중요한 장기적 적용 사례이다.
AI 공급망 요약
통신 및 상호운용성 외에도, 블록체인 인프라는 모델 생산 공급망 전체(데이터 수집, 데이터 큐레이션, 훈련, 파인튜닝)에 이익을 줄 수 있다는 점에 주목할 가치가 있다. 여러 데이터 수집 프로토콜과 컴퓨팅 마켓플레이스를 포함하여 많은 애플리케이션이 개발되고 있다. 이들은 탈중앙화된 AI 스택의 중요한 구성 요소이지만 여기서는 다루지 않을 것이다.
글로벌 규제 및 거버넌스
블록체인은 다양한 규칙과 검사를 신뢰할 수 있게 실행할 수 있는 여러 프로토콜을 제공한다. 내 생각에 이것은 AI 시장과 애플리케이션에 대한 글로벌 규제를 시행할 수 있는 독특한 기회이며, 감사와 규정 준수 검사가 용이하다. 프로토콜 간 투명성 덕분에 편차를 실시간으로 쉽게 식별하고 수정 패치를 배포할 수 있으며, 이는 전통적 시스템에서는 불가능하다.
블록체인 인프라의 리스크와 비용
민감하고 영향력 있는 결정을 내리는 AI 에이전트를 훈련할 때 개방성은 항상 바람직하지 않다. 예를 들어 보험 인수 결정을 위한 오픈 웨이트 모델을 배포하면 모델의 취약점을 노출시키고 공격/악용 가능성을 높일 수 있다.
해결책 중 하나는 현대 암호학을 활용하여 에이전트는 비공개로 유지하면서 그 행동은 공개하는 것이다. 그러나 블랙박스 대항형 머신러닝 공격은 여전히 가능하며, 일반적으로 보안적이면서도 검증 가능한 머신러닝 계산을 위한 암호학적 방식은 비용이 많이 들기 때문에 이미 비싼 훈련 과정에 추가 부담을 준다. 이는 AI 보안과 블록체인의 교차 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 우리는 이를 현실에서 기술적, 경제적으로 실현 가능하게 만들어야 한다. 최근의 혁신 중 하나는 ML 계산을 위한 낙관적 증명(optimistic proof)인데, 이에 대해서는 아래에서 논의할 것이다.
또 다른 논의된 리스크는 LLM 기반 오라클이 현실 세계에서 잠재적으로 해로운 행동에 인센티브를 올바르게 할당할 수 있는 문턱을 낮춘다는 점이다. 지금은 이것이 불가능하지만, 긍정적인 사례를 어떻게 활성화하고 해로운 행동을 어떻게 탐지하고 예방할지는 더 많이 연구되어야 한다.
수요 증가에 따라 성장 가능한 블록체인 기반 시스템
현재 블록체인 시스템 상태에 익숙하지 않은 사람들이 자주 궁금해하는 질문은, 사용자 활동 증가로 인한 부하를 감당할 준비가 되어 있는가 하는 것이다.
최소한 지난 5년간 이는 블록체인 R&D의 핵심이었으며, 오늘날 우리는 전환점에 서 있다. 많은 해결책들이 상용화되고 있으며, 확장성은 수 개의 수량급만큼 향상되고 있다. 예를 들어 이더리움과 그 2단계(L2) 블록체인은 완전한 경제적 안정성과 확장 가능한 데이터 가용성 솔루션을 계승하여 곧 초당 수만 건의 거래(TPS)를 처리할 수 있게 될 것이다. 새로운 체인들은 병렬 처리를 활용하여 초당 수십만 건의 거래를 처리하고 있다. 공유 정렬 솔루션과 안전한 브릿지는 서로 다른 도메인에 배포된 애플리케이션이 안전하고 효과적으로 상호운용할 수 있도록 할 것이다. 제로노울리지 증명 집계의 발전은 거래를 더욱 저렴하게 만들고 새로운 형태의 오프체인 계산과 하이브리드 시스템을 가능하게 하여 보안 트레이드오프를 더욱 효율적으로 만들 것이다.
앞으로 몇 년간 이러한 모든 인프라 혁신이 성숙함에 따라, 성숙한 블록체인 생태계가 오늘날의 초당 수만 TPS에서 초당 백만 TPS 수준의 매우 높은 처리량을 지원할 수 있을 것이라는 점은 의심의 여지가 없다. 이때 거래당 비용은 극히 미미해질 것이다.
에이전트 인터넷으로 가는 길
위의 그림은 에이전트 인터넷으로 가는 길에 있는 세 가지 주요 단계를 나타내는 보물 지도이다.
하나씩 살펴보자.
기존 탈중앙화 애플리케이션 강화
첫 번째 단계는 기존 블록체인 애플리케이션을 AI로 강화하는 것이다. AI는 이미 탈중앙화 금융(DeFi)에서 역할을 하고 있으며, 이는 지금까지 가장 인기 있는 애플리케이션 카테고리이다. 이는 특정 행동을 취하기 위해 시장 상태를 지속적으로 모니터링하는 전문 모델 형태로 나타난다. 예를 들어 거래 로봇, 정산 로봇, 라우팅 로봇, 통계적 차익거래 로봇, 그리고 더 광범위하게 사용자 거래 흐름에서 이윤을 추출하는 전략(MEV로도 알려짐)을 실행하는 로봇 등이 있다.
블록체인 경제가 현재의 DeFi 기반에서 발전함에 따라, 인공지능 활용 기회를 논의하는 자연스러운 출발점이 바로 여기이다.
DeFi 강화
블록체인 프로토콜은 현재 자동화되어 있지만, 인터페이스는 매우 수동적이며 때로는 어색하고 비효율적이다. AI는 스마트 에이전트를 매개로 인간과 체인 상의 시장을 연결하는 새로운 인터페이스가 될 가능성을 지닌다. 적어도 세 가지 분야에서 기존 프로토콜을 구체적으로 강화할 기회가 있다.
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사용자 의도 매칭: 사용자는 AI 에이전트와 상호작용하여 자신의 의도를 전달하고, 때로는 이를 구성하거나 정제하며, AI는 이를 사용자가 위임한 일련의 체인 상 행동에 매칭한다. 의도는 목표와 여러 가지 보호 조치의 형태를 취하며, 행동은 단일 거래 또는 장기간에 걸쳐 실행되는 구조화된 계획일 수 있다. 간단한 의도 예시는 다음과 같다.
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"나는 $Z 이상의 가격이 아닌 X 단위의 Y 토큰을 얻고 싶다", 또는
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"나는 향후 6개월 동안 매달 $Z를 이더리움 2단계(L2) 프로젝트에 투자하고 싶다", 또는
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"나는 내 $ETH를 EigenLayer에 다시 스테이킹하고 APR이 최소 X%, 위험 요인은 최대 Y%인 AVSs에 위임하고 싶다".
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첫 번째 예시는 몇 차례의 거래만 필요하지만, 다른 예시들은 계획 수립, 계획 범위 내에서 여러 거래 실행, 여러 가격 피드백, 위험 및 수익 예측 모델, 컨텍스트 정보 등을 필요로 한다.
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행동 계획 및 라우팅: 이더리움 블록체인에 거래를 전송하는 인프라는 점점 더 성숙하고 복잡해지고 있다. 이제 보안성, 속도, 가격 효율성, 개인정보 보호 등 다양한 목적에 최적화된 다른 라우팅 경로가 존재한다. 심지어 새로운 라우팅 경로를 쉽게 배포할 수 있도록 하는 프로토콜도 있다. 오늘날 DEX 어그리게이터가 개별 거래소에 대해 수행하는 것처럼, 더 광범위한 거래 공급망 맥락과 다양한 애플리케이션을 고려한 고급 라우팅 알고리즘을 설계할 수 있다. 특히 사용자를 대표하거나 Layer 1 프로토콜에서 서비스를 구매하는 Layer 2 애플리케이션이 장기 전략을 계획할 때, 행동 공간은 상당히 크며 새 메커니즘의 배포로 인해 확장되고 있다. 예를 들어, 사용자의 포트폴리오 최적화를 위한 최선의 계획은 자금을 더 저렴한 L2로 부분 재배치하고 그곳에서 투자를 실행하는 것이 될 수 있다.
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공동 펀드 및 자산 풀: 많은 사람들이 자원을 모아 목표를 설정하고, 실행을 AI 에이전트에게 위임하는 펀드를 만들고 관리하는 것. 이것은 의도 매칭과 행동 계획 외에도, 블록체인이 독자적으로 제공할 수 있는 공동 소유 메커니즘이 필요하다. 예를 들어 디지털 아트 컬렉션 에이전트의 현대적 버전은 이러한 모든 능력이 필요하며, 커뮤니티 선호를 종합하고 이를 충족하는 자산을 식별하기 위해 최신 세대 LLM이 제공하는 더 풍부한 맥락을 활용해야 할 것이다.
이 모든 경우에서, 주요 인간 또는 커뮤니티는 고가치의 체인 상 행동을 체인 외부에서 실행되는 일부 에이전트에게 아웃소싱한다. 따라서 추론 보증(inference guarantee)에 대한 큰 수요가 있다. 이것은 두 가지 방식으로 달성할 수 있다:
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자체 보안 가정을 갖춘 에이전트 네트워크를 체인 외부에서 운영. 예를 들어, 앵커 체인 상 자산이나 ETH 경제 안정성을 재스테이킹하거나, 특별히 설계된 인센티브를 가진 L1을 운영함으로써 이용.
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연산 유효성을 보장하기 위해 추론 증명이 필요한 에이전트 오케스트레이션 프로토콜을 체인 상 스마트 계약으로 설계. 이것은 zkML(zk-proof) 또는 opML(낙관적 증명)을 통해 달성할 수 있다. 이 두 분야 모두 빠르게 발전하고 있지만, opML은 대규모 LLM 실행을 경제적으로 보장하는 매우 흥미로운 해결책이며, 현재 암호학적으로 안전한 zk-proof를 사용하여 이를 달성하는 것은 불가능하거나 비용이 너무 높다.
AI 서비스 프로토콜
관련 카테고리는 소매 애플리케이션이 아니라 프로토콜 인프라를 자율 에이전트로 강화하는 것이다. 여기서 대부분의 애플리케이션은 전통적인 비즈니스 서비스를 위한 에이전트 기반 제품과 유사하지만, 이러한 에이전트는 블록체인의 개방성, 활성화 및 풍부한 데이터를 활용할 수 있다.
예를 들어 스마트 계약 보안 감사원/테스터로서의 에이전트, 분석 에이전트, 자동화된 재무 및 리스크 관리 서비스 등이 있다. Web3에 특화된 기업들은 이미 다양한 유형의 이러한 서비스를 제공하고 있지만, 에이전트의 자율성과 추론 증명의 발전은 이제 핵심 서비스에서 프로토콜 운영까지의 신뢰를 탈중앙화하고 제거할 수 있는 기회를 제공한다.
새로운 애플리케이션 분야는 콘텐츠 관리이다. Farcaster 및 Lens와 같은 탈중앙화 소셜 미디어의 부상으로, 에이전트 자동화/중개 관리를 위한 새로운 기회가 등장하고 있다. 그러나 이러한 기회는 우리가 지금 설명하는 에이전트 협업을 조정하기 위한 새로운 메커니즘을 창출할 필요가 있다.
새로운 에이전트 서비스 메커니즘 구축
우리는 블록체인이 제공하는 신뢰할 수 있는 약속 장치의 초능력을 활용하여 에이전트 사용자를 직접 활용하는 새로운 애플리케이션과 새로운 시장 메커니즘을 구현할 수 있다. 여기서부터 우리는 많은 에이전트를 조정하여 새로운 서비스를 제공하는 힘을 관찰하기 시작할 것이다. 우리는 최근 논문에서 이 주제를 자세히 다뤘으며, 여기서는 몇 가지 구체적인 애플리케이션에 초점을 맞추고자 한다.
https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2024/03/04/how-ai-crypto-will-lead-to-a-hyper-financialized-future/
AI 예측 시장
단기적으로 가장 흥미롭고 구체적인 애플리케이션은 AI 예측 시장이다. DeFi는 소규모 프로토콜의 유틸리티 토큰과 같이 전통 시장에서 거래할 수 없는 장尾 자산들을 블록체인 상에서 거래할 수 있는 가능성을 열었다. 이는 해당 자산을 지원하는 인프라 운영 비용이 너무 높기 때문이다. AI 예측 시장은 초장尾 자산에 대해 동일한 일을 할 가능성이 있다. 사람들이 관심 있는 가장 사소한 사건의 결과도 대표화(tokenize)되고 거래될 수 있다. 이러한 시장이 작동하려면 다음이 필요하다:
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효과적인 가격 발견: 의미 있는 유동성과 정보를 집계하기 위한 많은 거래량을 포함해야 한다.
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신뢰할 수 있는 시장 해결: 시장은 신뢰할 수 있고 효율적으로 해결되어야 한다.
AI는 LLM을 조회하여 사건의 확률을 추정하고 그에 따라 베팅하는 전문 거래 에이전트를 통해 이러한 작업을 자동화할 수 있으며, 최근 대규모 대회에서 입증되었다. 또한 다단계 분쟁 프로토콜을 사용하여 시장 해결을 자동화할 수 있으며, 초기 단계에서는 LLM을 사용하고 후기 단계로 올라가는 경우에만 인간이 개입할 수 있다.
이러한 시장이 작동하게 되면, 중앙 권위에 의존하지 않고 소규모 불확실성을 완전히 자율적으로 평가하는 새로운 원시 요소(primitive)가 되며, 중앙 권위는 보안 위협이나 편향에 직면할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있다: 소액 보험, 금융 상품, 탈중앙화 소셜 미디어의 콘텐츠 조절, 스팸 필터링 등.
전문 모델을 위한 신뢰할 수 있고 효율적인 라우팅 제공
오늘날 대부분의 인간과 AI의 상호작용은 일반 모델을 가진 독점 환경에 고립되어 있으며, 이는 폐쇄된 '첨단' 모델(무거운 모델)이든 오픈 웨이트 모델(가벼운 모델)이든 상관없다. 그러나 GPT 스토어의 초기 성공과 유사한 어그리게이터는 위의 상호작용 패턴이 전문 기술과 에이전트 기능을 갖춘 광범위한 GPT 공급으로 들어가는 입구일 뿐임을 보여주는 세상을 가리킨다(곧 포커 규칙 설명에서 포커 게임으로, 여행 계획 수립에서 전 과정 예약으로 넘어갈 것이다).
그 세상에서는 사용자 세션을 사용자의 의도를 최상으로 충족시킬 수 있는 전문 모델로 효율적으로 라우팅할 수 있는 명확한 수요가 있다. 에이전트가 사용자를 대신하여 거래할 때, 사용자에게 서비스를 제공함으로써 추출할 수 있는 가치가 많아질 것이다. 라우터/중개자가(임대료 추출)든 종단 모델 공급자(더 많은 트래픽을 위해 잘못된 결과/성능을 표시)든 가치 추출에 대한 인센티브가 존재한다. 따라서 사용자 선호에 따라 경쟁하는 신뢰할 수 있는 라우팅 메커니즘과 시장에 대한 명확한 수요가 있다. 나는 이 즉각 다가오는 애플리케이션 분야를 매우 기대하고 있다.
새로운 시장을 위한 빌딩 블록 생성
전문 기술을 갖춘 더 많은 에이전트가 배포되고 체인 상에서 역사적 기록을 축적함에 따라, 더 강력한 인프라의 빌딩 블록을 개발할 수 있다. 예를 들어 과거 결과와 에이전트 순위를 기반으로 한 에이전트 발견 프로토콜, 예측 결과를 기반으로 한 마이크로 서비스의 자동 입찰 등이 있다.
이는 반복적인 과정으로, 새로운 에이전트 서비스 프로토콜이 만들어질 때마다 통신, 평판, 거래 인프라의 새로운 반복도 함께 발전하면서 완전히 실현되기까지 수년이 걸릴 것이다. 궁극적인 목표는 매우 효율적이며 임대료 없는 최고의 디지털 조정 메커니즘 시스템을 만들고, 이는 세계 경제의 점점 더 큰 부분을 지탱하게 될 것이다. 결국 에이전트 능력이 계속 향상되고 더 많은 현실 세계 활동이 자동화됨에 따라, 대부분의 사회경제적 거래가 이 인프라 위에서 해결되기를 기대할 수 있다.
공동 소유권 및 거버넌스 확장
규모가 확대되면 공동 소유권, 공정한 가치 분배, 스마트 에이전트 생산 시스템 거버넌스 문제 해결이 중요해진다. 블록체인은 이러한 해결책을 구현할 수 있는 기반이 된다. 오늘날 우리는 실험의 초기 단계에 있지만, 몇 가지 흥미로운 모델이 나타나고 있다. 우리는 두 가지 극단을 가지고 있다:
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직접 소유권 및 거버넌스 최소화: 이는 비트코인과 유사한 프로토콜 거버넌스를 최소화하는 모델이다. 프로토콜은 최소한이며 상대적으로 고정되어 있다. 에이전트 자산/자원 소유권 메커니즘은 간단하며, 에이전트 자산은 생성자가 직접 소유하고 사용량에 비례하여 가치를 축적한다. 네이티브 네트워크 토큰은 단순히 유틸리티, 서비스 요금 지불, 기여에 대한 보상을 받는 가치 있는 자본 자산으로 사용된다.
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