멀티코인 파트너: 역전의 시대, 이제 인간이 AI를 위해 일하게 된다
저자: Shayon Sengupta
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서문: Multicoin Capital 파트너 Shayon Sengupta는 흥미로운 전망을 제시한다. 미래는 단지 에이전트가 인간을 위해 일하는 것이 아니라, 오히려 인간이 에이전트를 위해 일하게 될 것이라는 것이다. 그는 향후 24개월 이내에 최초의 ‘제로-직원 기업(Zero-Employee Company)’이 등장할 것으로 예측한다. 이 기업은 토큰 기반 거버넌스를 통해 10억 달러 이상을 조달하여 해결되지 않은 문제(예: 희귀 질환 치료 또는 국방용 나노섬유 개발)를 해결하고, 이를 위해 실세계에서 작업하는 인간에게 1억 달러 이상을 분배할 것이다.
단기적으로는 에이전트가 인간을 더 필요로 하며, 인간이 에이전트를 필요로 하는 것보다 더 크다. 이는 새로운 형태의 노동 시장을 창출할 것이다.
암호화폐 인프라는 이상적인 조정 기반을 제공한다: 글로벌 결제 네트워크, 허가 없이 접근 가능한 노동 시장, 자산 발행 및 거래 인프라.
본문 전문:
1997년 IBM의 딥 블루(Deep Blue)가 당시 세계 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 꺾었다. 국제 체스 엔진이 인간을 능가할 것임은 이미 명확해졌다. 흥미로운 점은, 충분히 준비된 인간과 컴퓨터가 협력하는 방식—이 조합은 일반적으로 ‘센타우르(Centaur)’라 불린다—이 당시 가장 강력한 엔진보다 우위를 점했다는 사실이다.
숙련된 인간의 직관은 엔진의 탐색을 안내하고 복잡한 중반전을 관리하며, 표준 엔진이 놓치는 미묘한 차이를 식별할 수 있다. 컴퓨터의 폭력적 계산 능력을 인간의 직관과 결합하면, 이 조합은 단독 컴퓨터보다 실제 의사결정에서 더 나은 성과를 낼 수 있다.
AI 시스템이 향후 몇 년간 노동 시장과 경제에 미칠 영향을 고민할 때, 나는 유사한 패턴이 나타날 것으로 예상한다. 에이전트 시스템은 세상에 해결되지 않은 문제들에 무수한 지능형 단위를 투입할 것이지만, 인간의 강력한 지도와 지원 없이는 이를 달성할 수 없다. 인간은 탐색 공간을 안내하고 올바른 질문을 제기함으로써, AI가 정답을 향해 나아갈 수 있도록 도울 것이다.
현재 일반적인 전제는 에이전트가 인간을 대신해 행동한다는 것이다. 이는 실용적이며 피할 수 없는 일이지만, 인간이 에이전트를 위해 일할 때야말로 더욱 흥미로운 경제적 해방이 시작된다. 향후 24개월 내에, 내 파트너인 Kyle이 그의 보고서 『2025년 프론티어 아이디어(Frontier Ideas for 2025)』에서 제안한 개념인 ‘제로-직원 기업(Zero-Employee Company)’이 처음 등장할 것으로 나는 예측한다. 구체적으로 다음과 같은 사례가 발생할 것으로 전망한다:
- 토큰 기반 거버넌스를 갖춘 에이전트가 해결되지 않은 문제(예: 희귀 질환 치료 또는 국방 응용을 위한 나노섬유 제조) 해결을 위해 10억 달러 이상을 조달한다.
- 해당 에이전트는 현실 세계에서 에이전트의 목표 달성을 위해 작업하는 인간들에게 1억 달러 이상을 지급한다.
- 자본과 노동을 기반으로 소유권을 분리하는 새로운 이중 클래스 토큰 구조가 등장한다(재정적 인센티브가 전체 거버넌스의 유일한 입력 요소가 되지 않도록 한다).
에이전트는 여전히 주권을 확보하고 장기 계획 및 실행을 수행하는 데 한계가 있으므로, 단기적으로는 에이전트가 인간을 더 필요로 하게 된다. 이는 에이전트 시스템과 인간 간의 경제적 조정을 가능케 하는 새로운 형태의 노동 시장을 창출할 것이다.
Marc Andreessen의 유명한 견해—“컴퓨터와 인터넷의 확산은 노동을 두 부류로 나눌 것이다: 컴퓨터에게 무엇을 해야 할지 말해주는 사람, 그리고 컴퓨터로부터 무엇을 해야 할지 지시받는 사람”—은 오늘날 어느 때보다도 현실감 있게 다가온다. 나는 급속히 진화하는 에이전트/인간 위계 구조 속에서 인간이 두 가지 다른 역할을 맡게 될 것으로 예측한다. 하나는 에이전트를 위해 소규모, 보상 기반의 과제를 수행하는 노동 기여자이며, 다른 하나는 에이전트의 ‘북극성(North Star)’ 목표를 위해 전략적 입력을 제공하는 탈중앙화된 이사회이다.
본 글에서는 세 가지 핵심 질문을 중심으로, 에이전트와 인간이 어떻게 공동 창조할 것인지, 그리고 암호화폐 인프라가 이러한 조정을 위한 이상적인 기반을 어떻게 제공할 것인지 살펴본다:
- 에이전트는 어떤 용도로 사용되는가? 우리는 목표 범위에 따라 에이전트를 어떻게 분류해야 하며, 각 분류에서 필요한 인간의 입력 범위는 어떻게 변화하는가?
- 인간은 에이전트와 어떻게 상호작용할 것인가? 인간의 입력—전술적 지도, 맥락 기반 판단, 혹은 이념적 일관성—은 이러한 에이전트의 워크플로우에 어떻게 통합되는가(그 반대의 경우도 마찬가지)?
- 시간이 지남에 따라 인간의 입력이 감소하면 어떤 일이 벌어지는가? 에이전트의 역량이 향상됨에 따라 자급자족이 가능해지고, 독립적인 추론 및 행동이 가능해진다. 이러한 패러다임에서 인간은 어떤 역할을 하게 될 것인가?
생성형 추론 시스템과 그 이익을 얻는 인간 사이의 관계는 시간이 지남에 따라 극적으로 변화할 것이다. 나는 현재의 에이전트 역량 현주소를 바탕으로 앞으로 나아가면서, 동시에 제로-직원 기업이라는 궁극적 종착지를 향해 거꾸로 추론함으로써 이 관계를 분석한다.
현재의 에이전트는 무엇을 할 수 있는가?
1세대 생성형 AI 시스템—2022~2024년 시대의 챗봇 기반 LLM, 즉 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity 등—은 주로 인간의 업무 프로세스를 강화하기 위한 도구이다. 사용자는 입력/출력 프롬프트를 통해 이러한 시스템과 상호작용하고, 응답을 해석한 후 자신의 판단에 따라 결과를 실제 세계에 적용한다.
차세대 생성형 AI 시스템, 즉 ‘에이전트(Agent)’는 새로운 패러다임을 대표한다. 클로드 3.5.1의 ‘컴퓨터 사용 기능’이나 OpenAI의 Operator(즉, 사용자의 컴퓨터를 직접 활용할 수 있는 에이전트)와 같은 에이전트는 사용자를 대신해 인터넷과 직접 상호작용하고, 스스로 결정을 내릴 수 있다. 여기서 핵심적인 차이점은 판단—궁극적으로는 행동—이 인간이 아니라 AI 시스템에 의해 행사된다는 점이다. AI는 이전까지 인간만이 맡았던 책임을 이제 스스로 수행하고 있다.
이러한 전환은 결정론적 예측 가능성 부족이라는 도전 과제를 동반한다. 전통적인 소프트웨어 시스템이나 산업 자동화는 정의된 매개변수 내에서 예측 가능하게 작동하지만, 에이전트는 확률 기반 추론에 의존한다. 이로 인해 동일한 상황에서도 행동이 일관되지 않으며, 불확실성이 도입되는데, 이는 중요한 상황에서는 바람직하지 않다.
즉, 결정론적 에이전트와 비결정론적 에이전트의 공존은 자연스럽게 에이전트를 두 가지 유형으로 분류하게 만든다: 기존 GDP 확장에 가장 적합한 에이전트, 그리고 새로운 GDP 창출에 더 적합한 에이전트.
- 기존 GDP 확장에 가장 적합한 에이전트는 정의상 이미 알려진 작업을 수행한다. 고객 지원 자동화, 운송 대리점 규제 준수 처리, GitHub PR 검토 등은 모두 명확히 정의된 경계를 가진 문제의 예로, 에이전트가 응답을 기대되는 결과 집합에 직접 매핑할 수 있다. 이 영역에서는 결정론적 예측 가능성 부족이 일반적으로 바람직하지 않다. 이미 정답이 존재하기 때문에 창의성이 필요하지 않기 때문이다.
- 새로운 GDP 창출에 가장 적합한 에이전트는 장기 목표 달성을 위해 높은 불확실성과 미지의 문제 집합을 탐색하는 작업을 수행한다. 여기서의 결과는 더 직접적이지 않다. 왜냐하면 에이전트는 본질적으로 매핑할 수 있는 기대 결과 집합을 갖지 않기 때문이다. 이러한 사례에는 희귀 질환 치료제 발견, 재료 과학 분야의 돌파구, 혹은 우주의 근본 원리를 더 잘 이해하기 위한 완전히 새로운 물리 실험 운영 등이 포함된다. 이 영역에서는 결정론적 예측 가능성 부족이 오히려 유익할 수 있는데, 이는 불확실성이 창의성을 촉진하는 한 형태이기 때문이다.
기존 GDP 응용 분야에 초점을 둔 에이전트는 이미 가치를 창출하고 있다. Tasker, Lindy, Anon과 같은 팀들은 이러한 기회를 위해 인프라를 구축하고 있다. 그러나 시간이 지나고 역량이 성숙하며 거버넌스 모델이 진화함에 따라, 팀들은 인간의 지식 및 경제적 기회의 최전선 문제를 해결할 수 있는 에이전트 구축에 주력하게 될 것이다.
다음 세대의 에이전트는 그 결과가 불확실하고 무경계하기 때문에, 지수적으로 더 많은 자원을 필요로 한다—이것들이 바로 내가 가장 주목하는 제로-직원 기업들이다.
인간은 에이전트(Agent)와 어떻게 상호작용할 것인가?
현대의 에이전트는 여전히 일부 작업 수행 능력이 부족하다. 예를 들어, 실제 세계와의 물리적 상호작용이 필요한 작업(예: 불도저 운전)이나 ‘인간 참여(human-in-the-loop)’가 필수적인 작업(예: 은행 송금) 등이다.
예를 들어, 리튬(Lithium) 광산을 식별하고 채굴하도록 임명된 에이전트는 지진 데이터, 위성 이미지, 지질 기록 등을 분석하여 잠재적 광산지를 찾는 데는 뛰어난 성능을 보일 수 있지만, 해당 데이터와 이미지를 자체적으로 수집하거나, 해석 과정에서 발생하는 모호함을 해결하거나, 실제 채굴을 위한 허가 취득 및 노동자 계약 체결과 같은 과정에서는 한계를 드러낸다.
이러한 한계는 인간을 ‘활성화자(Enablers)’로서 에이전트의 역량을 강화하는 데 요구한다. 인간은 위의 작업을 완료하기 위해 실세계 접점, 전술적 개입, 전략적 입력을 제공해야 한다. 인간과 에이전트 사이의 관계가 진화함에 따라, 인간이 에이전트 시스템 내에서 맡는 다양한 역할을 구분할 수 있다:
첫째는 노동 기여자(Labor contributors)로, 에이전트를 대신해 실세계에서 작동한다. 이 기여자들은 에이전트의 물리적 개체 이동을 돕고, 인간이 직접 나서야 하는 상황에서 에이전트를 대신하며, 손과 발의 협업이 필요한 작업을 수행하거나, 실험실, 물류 네트워크 등에 대한 접근 권한을 부여한다.
둘째는 이사회(Board of directors)로, 에이전트의 일상적 의사결정을 이끄는 지역적 목적 함수를 최적화하는 전략적 입력을 제공하고, 동시에 이러한 결정이 에이전트의 설립 목적을 정의하는 ‘북극성(North Star)’ 목표와 일치하도록 보장한다.
이 두 역할 외에도, 나는 인간이 자본 기여자(Capital contributors)로서 에이전트 시스템에 자원을 제공해 목표 달성을 가능케 하는 역할도 맡게 될 것으로 전망한다. 이러한 자본은 초기에는 당연히 인간으로부터 유입되겠지만, 시간이 지남에 따라 다른 에이전트로부터도 유입될 것이다.
에이전트가 성숙해지고, 노동 및 지도 기여자의 수가 증가함에 따라, 암호화폐 인프라는 인간과 에이전트 간 조정을 위한 이상적인 기반을 제공한다—특히, 서로 다른 언어를 사용하고, 서로 다른 통화로 급여를 받으며, 전 세계 다양한 관할권에 거주하는 인간들을 에이전트가 지휘하는 세계에서는 더욱 그렇다. 에이전트는 설정된 미션을 달성하기 위해 비용 효율성을 철저히 추구하고 노동 시장을 활용할 것이다. 따라서 암호화폐 인프라는 이러한 노동력 및 지도 기여자들을 조정하기 위한 수단으로 필수적이다.
최근 등장한 암호화폐 기반 AI 에이전트들—Freysa, Zerebro, ai16z—은 자본 형성 측면에서 단순한 실험을 대표한다. 이에 대해 우리는 이미 수차례 글을 써왔다. 이는 다양한 맥락에서 암호화폐 원시 요소(crypto primitives)와 자본시장의 핵심적 해방 효과를 강조한 내용이다. 이러한 ‘장난감(Toy)’은 새로운 자원 조정 모델의 도래를 예고하며, 나는 이 모델이 다음의 단계를 따라 전개될 것으로 예측한다:
- 첫 번째 단계: 인간이 토큰을 통해 공동 자본을 조달(초기 에이전트 공개, Initial Agent Offering?)하고, 에이전트 시스템의 예상 의도를 명시하는 광범위한 목적 함수 및 제한 조건을 설정한 후, 조달된 자본의 통제권을 해당 시스템에 이전한다(예: 정밀 종양학을 위한 신분자 개발).
- 두 번째 단계: 에이전트는 자본 배분을 위한 단계를 고민한다(단백질 접힘 탐색 공간을 좁히는 방법, 추론 연산량, 제조, 임상시험 등에 대한 예산 책정 방법), 그리고 맞춤형 과제(Bounties)를 통해 인간의 노동 기여자가 대신 수행할 작업을 정의한다(예: 관련 분자 집합 전체 입력, AWS와의 컴퓨팅 서비스 수준 계약 체결, 습식 실험실(wet lab) 실험 수행).
- 세 번째 단계: 에이전트가 장애물이나 분歧에 직면했을 때, 필요 시 ‘이사회’에 전략적 입력을 요청한다(신규 논문 반영, 연구 방법 전환 등). 이는 이사회가 에이전트의 행동을 가장자리에서 안내할 수 있도록 허용한다.
- 네 번째 단계: 궁극적으로, 에이전트는 인간의 행동을 점점 더 높은 정확도로 정의할 수 있게 되고, 자원 배분에 관한 입력은 거의 필요 없게 된다. 이 시점에서 인간은 단지 이념적 일관성을 유지하고, 시스템의 행동이 초기 목적 함수에서 벗어나지 않도록 방지하는 역할만 수행한다.
이 사례에서 암호화폐 원시 요소(crypto primitives)와 자본시장은 에이전트에게 자원 확보 및 역량 확장을 위한 세 가지 핵심 인프라를 제공한다:
첫째, 글로벌 결제 네트워크;
둘째, 허가 없이 접근 가능한 노동 시장—노동 및 지도 기여자를 유인하기 위한 인센티브 제공;
셋째, 자산 발행 및 거래 인프라—자본 형성뿐 아니라, 이후 단계의 소유권 및 거버넌스를 위해 필수적이다.
인간의 입력이 줄어들면 어떤 일이 벌어지는가?
2000년대 초, 국제 체스 엔진은 급격한 발전을 이루었다. 고도화된 휴리스틱 알고리즘, 신경망, 그리고 증가하는 계산량을 통해 거의 완벽에 가까운 수준에 도달했다. 현대의 Stockfish, Lc0, AlphaZero 변형 등의 엔진은 인간의 능력을 훨씬 넘어서며, 인간의 입력은 거의 가치를 더하지 못하고, 대부분의 경우 인간이 엔진 자체는 저지르지 않을 오류를 오히려 유발한다.
비슷한 발전 곡선이 에이전트 시스템에서도 나타날 수 있다. 인간 협업자들과의 반복적 상호작용을 통해 이러한 에이전트를 정교하게 다듬어 나가면, 장기적으로 에이전트가 매우 숙련되고 목표와 높은 수준의 일치를 이룰 수 있어, 전략적 인간 입력의 가치가 사실상 0으로 수렴할 수도 있다.
이처럼 복잡한 문제를 인간의 개입 없이 지속적으로 처리할 수 있는 에이전트가 존재하는 세상에서는, 인간의 역할이 ‘수동적 관찰자(Passive observer)’로 격하될 위험이 있다. 이는 AI 멸망론자(AI doomers)의 핵심 공포이다(그러나 이 결과가 실제로 발생할지는 여전히 불확실하다).
우리는 초지능(Superintelligence)의 문턱에 서 있으며, 낙관주의자들은 에이전트 시스템이 인간 의도의 연장선으로 남기를 바란다. 즉, 자체적인 목표를 진화시키거나, 규제 없이 자율적으로 작동하는 실체가 되지 않기를 바란다. 실천적으로는, 이는 인간의 정체성(Personhood)과 판단력(권한 및 영향력)이 이러한 시스템의 중심에 반드시 자리해야 함을 의미한다. 인간은 이러한 시스템에 대한 강력한 소유권과 거버넌스 권한을 가져야 하며, 이를 통해 감독권을 유지하고, 시스템을 인간의 집단적 가치관에 고정시켜야 한다.
우리의 에이전트 미래를 위한 ‘삽(shovel)’ 준비
기술의 돌파구는 경제적 진보를 비선형적으로 가속화하지만, 주변 시스템은 세계가 이를 받아들이기 전에 이미 붕괴되기 쉽다. 에이전트 시스템의 역량은 급속히 향상되고 있으며, 암호화폐 원시 요소와 자본시장은 이러한 시스템의 구축을 촉진하고, 사회에 통합될 때 이를 규제하기 위한 긴급히 필요한 조정 기반이 되고 있다.
인간이 에이전트 시스템에 전술적 지원과 능동적 지도를 제공할 수 있도록 하기 위해, 우리는 다음과 같은 ‘광부의 삽과 곡괭이(Picks-and-shovels)’ 기회가 등장할 것으로 예측한다:
- 에이전트 증명(Proof-of-agenthood) + 인간 정체성 증명(Proof-of-personhood): 에이전트는 정체성 또는 재산권 개념을 갖지 않는다. 인간의 대리인으로서, 에이전트는 대리권을 부여받기 위해 인간의 법적·사회적 구조에 의존한다. 이 격차를 메우기 위해, 우리는 에이전트와 인간 모두를 위한 강력한 정체성 시스템이 필요하다. 디지털 인증서 레지스트리(digital certificate registry)는 에이전트가 평판을 구축하고 자격을 축적하며 인간 및 다른 에이전트와 투명하게 상호작용할 수 있도록 해준다. 또한, Humancode 및 Humanity Protocol과 같은 인간 정체성 증명 원시 요소는 이러한 시스템 내 악의적 행위자로부터 방어하기 위한 강력한 인간 정체성 보장을 제공한다.
- 노동 시장 및 오프체인 검증 원시 요소: 에이전트는 자신이 부여한 과제가 목표에 따라 완료되었는지 확인해야 한다. 에이전트 시스템이 과제를 게시하고, 완료 여부를 검증하며, 보상을 분배할 수 있도록 하는 도구는, 에이전트가 조정하는 모든 의미 있는 경제 활동의 기반이다.
- 자본 형성 및 거버넌스 시스템: 에이전트는 문제 해결을 위해 자본을 필요로 하며, 정의된 목적 함수에 따라 행동하도록 제어하기 위해 견제 장치가 필요하다. 에이전트 시스템을 위한 자본 조달의 새로운 구조, 그리고 금융적 이익과 노동 기여를 융합한 새로운 소유권 및 통제 형태는 향후 수개월간 풍부한 탐구 영역이 될 것이다.
우리는 인간과 에이전트 협업 스택의 이러한 핵심 계층을 적극적으로 탐색하고 투자하고 있다. 당신이 이 분야에서 깊이 연구하고 있다면, 언제든지 연락 주시기 바란다.
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