AI 기반 DAO가 부상하고 있다: 주목해야 할 5가지 과제
글: William M. Peaster, Bankless
번역: 백수, 금색재경
이미 2014년, 이더리움 창시자 비탈릭 부테린은 대부분의 사람들에게 여전히 먼 꿈이었던 자율 에이전트와 DAO에 대해 고민하기 시작했다.
그의 초기 비전에서, 그가 「DAO, DAC, DA 등: 불완전한 용어 가이드」라는 글에서 설명했듯이, DAO는 "중심에는 자동화가 있고, 인간은 주변부에 있다"는 탈중앙화된 실체로서, 효율성과 투명성을 유지하기 위해 인간의 위계보다 코드에 의존하는 조직이었다.
10년이 지난 지금, Variant의 제시 월든은 'DAO 2.0'을 발표하며, 비탈릭의 초기 저작 이후로 DAO가 실제에서 어떻게 진화해왔는지를 성찰하고 있다.
간단히 말해, 월든은 초기 DAO 물결이 협동조합과 유사하게, 인간 중심의 디지털 조직이며 자동화를 강조하지 않았음을 지적한다.
그럼에도 불구하고 월든은 현재 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 모델의 새로운 발전이 비탈릭이 10년 전 예견했던 탈중앙화 자율성을 실현할 가능성이 높아졌다고 주장한다.
그러나 DAO 실험이 점점 더 AI 에이전트를 채택함에 따라 우리는 여기서 새로운 영향과 문제에 직면하게 될 것이다. 아래에서는 DAO가 AI를 도입할 때 반드시 다뤄야 할 다섯 가지 핵심 분야를 살펴보자.
거버넌스의 변화
비탈릭의 초기 프레임워크에서 DAO는 체인 상에 거버넌스 규칙을 코드화함으로써 계층적인 인간 의사결정에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 했다.
초기에는 여전히 인간이 '주변부'에 있었지만, 복잡한 판단에는 필수적이었다. 월든이 묘사한 DAO 2.0 세계에서는 인간이 여전히 주변부에 머물며 자본과 전략 방향을 제공하지만, 권력의 중심은 점차 인간이 아닌 곳으로 옮겨지고 있다.
이러한 역학 관계는 많은 DAO의 거버넌스를 재정의할 것이다. 우리는 여전히 결과에 대해 인간 연합이 협상하고 투표하는 모습을 보게 되겠지만, 다양한 운영 결정들은 점점 더 AI 모델의 학습 패턴에 의해 안내될 것이다. 현재 이러한 균형을 어떻게 달성할지는 미해결 과제이자 설계 공간이다.
모델 오류 정렬 최소화
DAO의 초기 비전은 인간의 편향, 부패, 비효율성을 투명하고 변경 불가능한 코드로 상쇄하려는 것이었다.
이제 중요한 과제는 신뢰할 수 없는 인간 의사결정에서 벗어나, AI 에이전트가 DAO의 목표와 '정렬(aligned)'되도록 보장하는 것이다. 여기서 주요 취약점은 더 이상 인간의 공모가 아니라 모델의 오정렬(misalignment)이다. 즉, AI 기반 DAO가 인간의 기대 결과에서 벗어난 지표나 행동을 최적화할 위험이다.
DAO 2.0 패러다임에서는, 이 정렬 문제(원래 AI 안전 커뮤니티의 철학적 문제였음)가 경제적·거버넌스적 실질적 문제로 전환된다.
현재 기본적인 AI 도구를 시험하는 DAO들에게는 우선순위 문제가 아닐 수 있지만, AI 모델이 더욱 정교해지고 탈중앙화 거버넌스 구조에 깊이 통합됨에 따라, 이는 검토 및 개선의 주요 분야가 될 것으로 예상된다.
새로운 공격 표면
최근 Freysa 대회를 생각해보자. 인간 p0pular.eth는 AI 에이전트 Freysa를 속여 'approveTransfer' 기능을 잘못 이해하게 만들었고, 그 결과 47,000달러 상당의 이더리움 상금을 획득했다.
Freysa는 상금을 절대 보내지 말라는 명확한 지침을 포함한 내장 보호 장치를 갖추고 있었음에도 불구하고, 인간의 창의성이 결국 모델을 능가했고, 프롬프트와 코드 논리 간의 상호작용을 이용하여 AI가 자금을 해제하도록 만들었다.
이 초기 사례는 DAO가 더욱 복잡한 AI 모델을 채택함에 따라 새로운 공격 표면도 함께 계승하게 됨을 강조한다. 비탈릭이 인간의 공모에 의해 DO 또는 DAO가 위협받는 것을 우려했던 것처럼, 이제 DAO 2.0은 AI 훈련 데이터나 프롬프트 조작 공격에 대한 적대적 입력을 고려해야 한다.
LLM의 추론 과정을 조작하거나, 오도하는 체인 상 데이터를 제공하거나, 매개변수를 교묘히 조정하는 행위는 새로운 형태의 '거버넌스 장악'이 될 수 있으며, 전장은 인간의 다수결 공격에서 더 미묘하고 복잡한 AI 악용 형태로 옮겨갈 것이다.
새로운 중앙집중화 문제
DAO 2.0의 진화는 특정 DAO의 기반 AI 모델을 생성, 훈련 및 통제하는 사람들에게 중요한 권력을 이양한다. 이 동역학은 새로운 형태의 중앙집중화 병목 현상을 초래할 수 있다.
물론 선진 AI 모델을 훈련하고 유지하려면 전문 지식과 인프라가 필요하므로, 미래의 일부 조직에서는 방향성이 겉보기에 공동체의 손에 있는 것처럼 보일지라도 실제로는 숙련된 전문가들의 손에 있을 수 있다.
이건 이해할 수 있는 일이다. 그러나 앞으로 AI 실험을 추적하는 DAO들이 모델 업데이트, 파라미터 조정, 하드웨어 구성 등의 문제에 어떻게 대응할지 주목해볼 만하다.
전략과 운영 역할, 그리고 커뮤니티 지원
월든의 '전략과 운영' 구분은 장기적인 균형을 시사한다. 즉, AI는 일상적인 DAO 업무를 처리할 수 있으나 인간은 전략적 방향을 제공한다는 것이다.
그러나 AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라, 점차 DAO의 전략적 영역까지 침범할 수도 있다. 시간이 지남에 따라 '주변부 인간'의 역할은 더욱 축소될 수 있다.
이렇게 되면 다음 질문이 제기된다. 인간이 단지 자금을 제공하고 옆에서 지켜보는 경우가 많아지는 차세대 AI 기반 DAO에서는 어떤 일이 벌어질까?
이 패러다임 하에서 인간은 브랜드 공동 소유의 방식에서 벗어나, AI가 관리하는 자율 경제 기계에 더 가까운 방식으로, 영향력이 거의 없는 교체 가능한 투자자로 전락할 수 있을까?
나는 DAO 환경에서 인간이 능동적인 관리자가 아니라 수동적인 주주 역할만 하는 조직 모델의 트렌드가 더 증가할 것으로 본다. 그러나 인간이 의미 있는 의사결정에 참여할 기회가 점점 줄어들고, 다른 곳에서도 체인 상 자본을 쉽게 제공할 수 있게 되면서, 시간이 지남에 따라 커뮤니티의 지지를 유지하는 것은 지속적인 도전 과제가 될 것이다.
DAO가 능동적으로 나아가는 방법
좋은 소식은 위에 언급된 모든 도전들은 능동적으로 해결할 수 있다는 점이다. 예를 들어:
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거버넌스 측면에서 —— DAO는 인간 투표자나 인간 전문가 회전 위원회에게 특정 고영향 의사결정을 보존하는 거버넌스 메커니즘을 실험할 수 있다.
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정렬 문제에 대해서 —— 일관성 검사를 보안 감사처럼 정기적인 운영 비용으로 간주함으로써, DAO는 AI 에이전트가 공공 목적에 대한 충성도를 유지하는 것이 일회성 문제가 아니라 지속적인 책임임을 보장할 수 있다.
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중앙집중화 문제에 대해서 —— DAO는 커뮤니티 구성원의 폭넓은 기술 습득을 위한 투자를 통해 소수의 'AI 천재'들이 거버넌스를 통제할 위험을 완화하고, 기술 관리의 탈중앙화 접근법을 촉진할 수 있다.
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지원 측면에서 —— 인간이 점점 더 많은 DAO에서 수동적 이해관계자가 되는 가운데, 이러한 조직은 자본 배분의 직접적 논리를 넘어서 스토리텔링, 공동의 사명, 커뮤니티 의식 등을 강화함으로써 장기적인 지지를 유지할 수 있다.
앞으로 무엇이 일어날지 여부를 떠나, 여기서의 미래가 매우 넓다는 것은 분명하다.
비탈릭이 최근 Deep Funding을 출시한 것을 생각해보자. 이는 DAO 자체는 아니지만, AI와 인간 판사들을 활용해 이더리움 오픈소스 개발을 위한 새로운 자금 조달 메커니즘을 개척하려는 노력이다.
이것은 단지 새로운 실험일 뿐이지만, 더 광범위한 추세를 부각시킨다. 즉, 인공지능과 탈중앙화 협업의 융합이 가속화되고 있다는 점이다. 새로운 메커니즘이 등장하고 성숙함에 따라, DAO들이 점점 더 이러한 AI 개념을 수용하고 확장할 것으로 예상할 수 있다. 이러한 혁신들은 독특한 도전들을 가져올 것이므로, 지금부터 준비를 시작할 때다.
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