OpenMind 창립자가 기고한 글: 공상과학에서 현실로, 암호화가 인간과 기계 협업의 새로운 시대를 재정의하다
작가: Jan Liphardt
번역: TechFlow
원문의 저자는 스탠퍼드 대학교 생물공학과 부교수인 Jan Liphardt이며, 캠브리지 대학교에서 박사 학위를 취득했다.
그는 또한 OpenMind의 설립자이기도 하다. OpenMind은 로봇을 더욱 지능화하고 인간이 로봇의 의사결정 과정을 검토하고 이해할 수 있도록 하는 다중 에이전트(multiagent) 오픈소스 소프트웨어 개발에 집중하고 있다. 그는 또한 ERC-7777 표준의 주요 작성자 중 한 명으로, 이 프로토콜은 OpenMind와 Nethermind.io가 공동 개발하여 인간과 로봇이 공존하는 사회에서의 상호작용 방식을 규격화하는 것을 목표로 한다.
본문
자율적 지능형 로봇은 과거에는 결코 실현되지 못할 공상과학 소설 속 개념으로 여겨졌지만, 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(Generative AI) 덕분에 기계는 계획 수립, 학습, 사고 능력을 갖추게 되었다. 수학 올림피아드에서 우승하고 소설을 집필할 수 있는 이러한 소프트웨어는 물리적 로봇을 제어할 수도 있어 디지털 존재가 디지털 세계와 물리적 세계를 매끄럽게 넘나들 수 있게 되었다. 따라서 미래에 당신의 동네를 걷거나 직장에서 함께 일하는 로봇은 X/Twitter, 예측 시장, 현실 생활 등에서 일관된 견해와 행동을 보여줄 것이다.
하지만 우리는 중요한 도전에 직면해 있다. 학교, 병원, 공장, 가정 및 일상생활에 이르기까지 어떻게 이러한 지능형 기계를 인류 사회에 통합할 것인가? 현재 대부분의 시스템은 인간을 전제로 설계되어 있으며, 지문, 부모 정보, 생년월일 등의 입력을 요구한다. 그러나 이런 조건들은 분명히 지능형 기계에는 적용되지 않는다. 게다가 이러한 기계들을 어떻게 규제해야 할지에 대해서도 커다란 논란이 존재한다. 우리는 이러한 기술의 발전을 금지하거나 연구를 중단시켜야 하는가? 아니면 유럽연합(EU)이 제안하듯 인간이 이해 가능한 감정 표현을 생성하는 것을 제한해야 하는가? 더 복잡한 문제는 2,000억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델이 근지구 궤도상의 컴퓨터에서 실행되며 거래 로봇이나 뉴욕 증권거래위원회(SEC) 사무실의 물리적 로봇을 제어한다면, 그 행동은 어느 지역의 법률에 따라야 하는가 하는 점이다.
우리는 인간과 지능형 기계가 함께 금융 거래를 수행하고 규칙을 공동으로 투표 결정할 수 있는 글로벌 시스템을 절실히 필요로 하고 있으며, 이 시스템은 변조 불가능성, 공개성, 강력한 탄력성을 갖춰야 한다. 다행히 지난 16년간 수천 명의 개발자와 혁신가들이 이미 그런 시스템을 구축해 왔다. 즉, 탈중앙화 거버넌스와 금융을 위한 병렬 체계 말이다. 처음부터 블록체인의 목표는 "비지리적 커뮤니티가 새로운 경제 모델을 탐색하도록 지원하는 것"이었으며, "모든 사용자와 상호작용할 수 있는" 시스템을 구축하는 것이었다(Satoshi, 2009년 2월 13일). 오늘날 이 비전은 더욱 선명해졌다. 인간 중심의 다른 기술, 금융, 규제 체계와 달리 블록체인과 스마트 계약은 인간과 지능형 기계를 차별 없이 지원할 수 있다. 따라서 탈중앙화 암호화 네트워크는 이 신생 분야에 필수적인 인프라를 제공하며, 그 이점은 의료, 교육, 국방 분야에서 두드러질 것이다.
물론 이 과정에는 여전히 해결해야 할 장애물이 많다. 특히 운송, 제조, 물류와 같은 고위험 분야에서는 사람과 기계 간, 기계 간 협업의 원활한 연결이 매우 중요하다. 스마트 계약은 자율 기계들이 서로를 발견하고 안전하게 통신하며 복잡한 작업을 수행하기 위해 팀을 구성할 수 있도록 도울 수 있다. 로보택시 간의 저지연 데이터 교환은 가상사설망(VPN) 등을 통해 체인 외부에서 이루어질 수 있지만, 예를 들어 공항까지 당신을 태워다줄 로봇이나 사람을 찾는 초기 단계는 탈중앙화 시장과 메커니즘을 통해 처리하는 것이 적합하다. Optimism과 같은 확장 솔루션은 이러한 거래와 트래픽을 지원하는 데 핵심 역할을 할 것이다.
또한 전 세계적으로 분산된 규제 체계도 혁신을 가로막는 주요 요인이다. 온타리오주와 같은 일부 지역이 자율 로봇 분야에서 앞서 나가고 있지만, 대부분의 지역은 여전히 크게 뒤처져 있다. 탈중앙화 거버넌스는 블록체인 기반의 프로그래밍 가능한 규칙 세트를 통해 이 분야에 절실히 필요한 표준화를 제공한다. 안전성, 윤리, 운영에 관한 글로벌 기준을 마련하는 것은 자율 지능형 로봇이 국가를 초월해 대규모로 배치되면서도 안전성과 규정 준수를 해치지 않도록 하는 데 중요하다.
탈중앙화 자율조직(DAO, Decentralized Autonomous Organizations)은 로봇 및 AI 연구개발을 가속화하고 있다. 전통적인 자금 조달 채널은 효율성이 낮고 상대적으로 폐쇄적이어서 산업의 급속한 성장을 제한해왔다. 반면 토큰 기반 모델(예: DeSci DAO 플랫폼)은 이러한 병목 현상을 극복하며 일반 투자자들에게 참여 인센티브를 제공한다. 또한 일부 신생 AI 비즈니스 모델은 마이크로 페이먼트 및 데이터 또는 모델 제공자와 수익을 공유하는 방식을 도입하고 있으며, 이러한 것도 스마트 계약을 통해 실현 가능하다.
이러한 장점들이 결합되면 자율 지능형 로봇의 급속한 발전을 촉진하고 많은 기대되는 실제 응용 사례를 가져올 것이다.
로봇과 지능형 기계의 새로운 패러다임
많은 사람들은 지능형 기계의 보급이 인간과 경쟁 관계를 형성할까 우려하며 인지 능력은 제로섬 게임이라고 생각할 수 있다. 그러나 현실은 교육, 의료 등 여러 분야에서 양질의 인재가 여전히 심각하게 부족하다는 점이다.
유네스코(UNESCO)의 연구에 따르면, 전 세계적으로 교사 부족 문제가 매우 심각하며, "2030년까지 전 세계적으로 4,400만 명의 초중등 교사가 추가로 필요하다"고 한다. 이것은 일대일 지도를 통해 낙오 학생들을 돕는 조교까지 포함하지 않은 수치다. 이러한 맥락에서 자율 지능형 로봇은 교육 분야에 큰 이점을 제공하며 교사 부족 문제를 완화할 수 있다. 아이가 자신의 로봇을 통해 복잡한 개념을 배우고, 로봇이 새로운 기술을 습득할 때마다 친절하게 단계별로 안내받는 상황을 상상해보라. 이는 학문에 대한 이해를 깊게 할 뿐 아니라 사회적 능력까지 향상시킬 수 있다. 우리는 오랫동안 인간이 로봇을 가르치는 것을 익숙하게 여겼지만, 이제 이러한 단방향 관계가 서서히 변화하고 있다.
동시에 세계보건기구(WHO)는 보건 분야가 "인력 위기"에 직면해 있다고 경고한다. 현재 전 세계 100개국의 의료 시스템에서 약 720만 명의 전문 인력이 부족하며, 고령화가 심화됨에 따라 이 격차는 2035년까지 1,290만 명으로 확대될 것으로 예상된다. 특히 간호, 1차 진료 및 관련 보건 분야에서 인력 부족이 가장 심각하다. 이러한 위기는 환자가 받는 치료의 질에 영향을 미칠 뿐 아니라 의료 종사자의 업무 효율성에도 위협이 된다. 이러한 상황에서 자율 지능형 로봇은 만성질환 환자 모니터링, 수술 보조, 노인 돌봄 서비스 제공 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 또한 의약품 및 장비 재고를 자동으로 감시하고 필요 시 즉시 보충할 수 있다. 의료 폐기물 운반, 치료실 청소, 복잡한 수술 보조 등의 작업에서도 로봇은 효율성과 일관성을 크게 향상시킬 수 있다. 생산성 향상이 절실한 의료 산업에서 로봇은 확실히 중요한 지원자가 될 것이다.
국방 분야에서도 자율 시스템의 활용이 이미 성과를 거두고 있으며, 특히 드론 군집 및 해양 작전 자산에서 두각을 나타내고 있다. 로봇이 고위험 임무나 인간이 수행할 수 없는 작업(예: 재난 구조, 위험 작업)을 수행할 수 있는 가능성은 이제 막 시작되고 있을 뿐이다.
프로토타입에서 실제 적용까지
이 모든 내용이 마치 22세기의 공상과학처럼 멀게 느껴질 수 있지만, 실제로 이더리움(Ethereum)은 이미 AI 및 로봇의 의사결정과 행동 규칙을 저장하는 데 사용되고 있다. 또한 Coinbase 보고서에 따르면, AI 에이전트(AI agents)는 이미 서로 간의 거래에 암호화폐를 사용하기 시작했다.
탈중앙화 암호화 네트워크의 개방성과 감사 가능성은 로봇 개발자들에게 데이터, 모델, 기술적 돌파구를 안전하게 공유할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 이러한 메커니즘은 자율 로봇이 프로토타입에서 실제 적용으로 전환되는 속도를 크게 가속화하며, 병원과 학교와 같은 핵심 분야에 더 빠르게 배치될 수 있도록 한다. 당신과 유사인간 로봇이 거리를 걷고 있을 때, 행인이 멈춰 서서 묻는 상상을 해보라. "당신은 무섭지 않으세요?" 그러면 당신은 자신 있게 답할 수 있다. "아니요, 무섭지 않습니다. 이 기계의 행동 규칙은 공개되어 있고 변경할 수 없기 때문입니다." 그리고 당신은 그들에게 이 규칙이 저장된 이더리움 스마트 계약 주소를 가리키는 링크조차 제공할 수 있다.
탈중앙화 원장은 조정 센터로서, 서로 다른 유형의 로봇으로 구성된 이기종 시스템이 서로를 찾아내고 중앙 집중식 중개자 없이 협업할 수 있도록 할 수 있다. 이 메커니즘은 전통적인 국방 C3 기술(지휘, 통신, 통제)과 개념적으로 유사하지만, 그 인프라는 탈중앙화되고 공개 투명하다. 변경 불가능한 기록은 모든 상호작용과 행동을 추적할 수 있도록 하여 협업의 신뢰할 수 있는 기반을 마련한다.
로봇 간 상호작용에서 스마트 계약은 작업 할당과 자원 공유를 단순화하여 효율적인 조정을 가능하게 한다. 인간-기계 상호작용에서는 프라이버시 보호에 중점을 둔 탈중앙화 시스템이 생체 인식 정보나 의료 기록과 같은 민감한 데이터를 안전하게 관리함으로써 사용자의 데이터 보안에 대한 신뢰를 높이고 책임 소재를 명확히 할 수 있다.
이 새로운 세계는 우리가 무엇을 의미하는지에 대한 의문을 불러일으킬 수 있다. 하지만 사실 이 글을 읽고 있는 모든 독자들은 지난 거의 20년간 인간과 지능형 기계의 거버넌스, 협업, 통신, 조정을 위한 인프라를 구축함으로써 이러한 미래 실현을 위해 노력해 왔다.
주의: 본문에 표현된 견해는 저자의 개인적 의견을 반영하며 CoinDesk, Inc. 또는 그 소유자 및 관련 당사자의 입장과 일치하지 않을 수 있습니다.
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CoinDesk
