암호화 X AI가 패러다임 업그레이드를 가져온다: 대리 인터넷으로 나아가는 길

저자: Davide Crapis

편집: 심조 TechFlow

최근 몇 달 동안 "암호화×AI(암호화와 인공지능의 교차점)" 또는 "암호화+AI(인공지능으로 강화된 암호화폐 인프라)"라는 주제가 많은 관심을 받고 있습니다. 블록체인 커뮤니티의 많은 사람들은 이에 대해 흥분하고 있으며, 일부는 회의적인 태도를 보이거나 아직 설득되지 않았고, 또 일부는 이를 구축하고 있습니다. 블록체인과 인공지능의 교차점에 있는 실시간 프로젝트는 개선되고 있으며, 많은 새로운 프로젝트가 쏟아지고 있습니다.

지난 1년 동안 저는 이 분야에서 연구를 해왔으며, 특히 블록체인 인프라에서 운영되는 인공지능 에이전트에 관한 것입니다. 우리는 이더리움 재단, Flashbots 및 DeepMind와 같은 기관의 동료들과 함께 연구 그룹을 구성했습니다. 우리는 어떤 유형의 인공지능 에이전트 애플리케이션이 블록체인에 가장 적합한지 이해하고 테스트하기 위해 응용 연구의 경계를 계속해서 확장하고 있습니다. 또한 이를 지원하기 위해 필요한 새로운 인프라에 대해서도 논의하고 있습니다.

이 글에서는 블록체인 인프라와 인공지능 에이전트를 통합하는 것이 바람직하며, 이는 에이전트 인터넷을 생성할 것이라고 주장할 것입니다. 이는 현재의 상호 연결 패러다임을 업그레이드하여 인센티브와 현대 암호학을 강화하며, 이는 우리가 전례 없는 보안성, 효율성 및 협력 잠재력을 가진 인공지능 에이전트에 의해 구동되는 경제의 혜택을 누릴 수 있게 할 것입니다.

그 후, 이 목표를 달성하기 위한 경로에 대해 논의하겠습니다. 저는 단기 사용 사례와 애플리케이션에 중점을 두며, 그 중 일부는 이미 설계 및 개발 중입니다. 또한 이들의 한계와 잠재적인 개선 사항, 그리고 인공지능과 블록체인이 중기적으로 새로운 사용 사례를 잠금 해제하기 위해 필요한 연구에 대해 논의하겠습니다.

블록체인: 에이전트 인터넷의 백엔드

먼저 이 주장의 스타일은 투기적이지만 실용적일 것이라고 말씀드리겠습니다. 블록체인과 인공지능은 지난 10년 동안 가장 빠르게 발전한 두 가지 기술입니다. 두 기술 모두 인터넷의 구조와 인류 사회에 깊은 영향을 미쳤습니다. 따라서 이러한 기술이 어떻게 발전하고 상호 작용할 것인지에 대한 의미 있는 비전을 그리기 위해서는 어느 정도의 투기가 필요합니다. 그러나 확장 법칙은 빠른 개선의 방향을 명확히 제시하고 있지만, AGI에 대한 장기적인 투기는 피하겠습니다. (최근의 과대 광고에도 불구하고, 저는 우리가 자율적으로 자기 개선을 할 수 있는 AGI와는 상대적으로 멀리 있으며, 그것들이 어떤 형태를 취할지는 아직 불확실하다고 생각합니다.)

저는 단기에서 중기 미래에 초점을 맞추고 있으며, 이곳에서 인공지능은 인간의 보조자 및 에이전트의 형태를 취합니다. 이러한 형태에서 인공지능은 인간 활동의 실행을 촉진하거나 새로운 인간을 위한 활동을 수행하는 도구입니다.

그림 1. 왼쪽: 성능 증가에 따른 인공지능 진화의 개념 타임라인. 오른쪽: 인간 활동과 다양한 형태의 인공지능 활동의 블록 다이어그램.

수년 동안 보조자는 다양한 형태로 존재해 왔으며, 최근 LLM에 대한 발전은 새로운 세대의 인공지능 에이전트가 이전보다 더 능력 있고 빠르게 발전할 것임을 보여줍니다. 다음은 제가 AI 에이전트에 대한 작업 정의입니다:

세상과 상호작용하는 컴퓨터 프로그램. 그것은 센서(입력 데이터)를 통해 환경을 인식하고, 자율적으로 데이터를 처리(예측 및 계획)하며, 목표를 달성하기 위해 행동(행동)을 취합니다.

에이전트는 제약을 받을 수 있으며, 환경에서 학습할 수도 있습니다. 오늘날 에이전트는 일반적으로 특정 유형의 입력과 특정 유형의 행동에 대해 전문화되어 있습니다. 예를 들어, 챗봇(예: ChatGPT)은 텍스트 프롬프트를 입력으로 사용하고, 일부 도구를 사용하여 답변을 생성하며, 텍스트 출력으로 응답합니다. 반면, 거래 로봇은 과거 시장 상태를 입력으로 사용하여 미래 시장 상태와 최적의 행동을 예측하고 거래를 실행합니다. 에이전트는 다양한 유형일 수 있으며(예: 챗봇은 LLM이고 거래 로봇은 소형 RL 에이전트), 작업을 수행하기 위해 조합될 수 있습니다. 미래에는 대부분의 사용 사례를 처리할 수 있도록 훈련된 범용 아키텍처를 발견할 수 있을 것입니다.

블록체인이 가진 독특하고 바람직한 특성

공공 블록체인은 인공지능 에이전트의 통신 및 상호작용에 매우 적합한 독특한 특성 집합을 가지고 있습니다. 나중에 우리는 이들이 에이전트 AI를 지원하는 최상의 백엔드 중 하나를 구성한다고 주장할 것입니다.

탈중앙화: 잘 설계된 블록체인 프로토콜은 탈중앙화되어 있습니다. 또한, 탈중앙화는 처음에 이를 구축하고 업그레이드한 커뮤니티의 정신의 일부입니다. 이는 프로토콜에 내재되어 있으며, 거버넌스를 통해 보호됩니다.

인센티브: 잘 설계된 블록체인은 건전한 인센티브 메커니즘을 가지고 있으며, 원주율 자산(예: 이더리움의 ETH)을 통해 경제적 안전성을 촉진합니다. 또한, 프로그래머블 스마트 계약은 애플리케이션이 원주율 자산을 활용하고, 원하는 속성을 가진 새로운 디지털 자산을 발행하며, 참여자에게 자신의 원주율 자산과 인센티브 메커니즘을 정의할 수 있게 합니다.

개방성과 조합성: 블록체인 플랫폼은 사용자와 애플리케이션 개발자에게 개방적으로 접근할 수 있습니다. 또한, 블록체인에 배포된 스마트 계약을 기반으로 하는 애플리케이션은 개방성과 무마찰 조합성의 동일한 속성을 상속받습니다.

암호학적 보장: 블록체인은 현대 암호학을 활용하여 독특한 보안성, 감사 가능성 및 프로그래머블 프라이버시 수준을 제공합니다. 결과적으로, 블록체인은 신뢰를 최소화하며, 기존 시스템보다 더 안전합니다. 주의할 점은 블록체인 해킹은 스마트 계약의 취약점에서 발생하며, 이는 기술의 초기 단계에서 불가피한 것입니다. 기술 스택이 성숙함에 따라 더욱 견고하고 안전해지며, 인간의 신뢰에 의존하는 전통적인 시스템은 이러한 속성이 없습니다.

우리는 전통적인 인터넷과 비교할 수 있습니다. 후자는 탈중앙화만 가지고 있습니다. TCP/IP 또는 SMTP와 같은 기본 프로토콜은 개방적이지만, 그 위에 구축된 거의 모든 애플리케이션은 독점적입니다. 이는 인터넷의 조합성을 저하시켰으며, 우리는 이것이 에이전트 상호작용 프로토콜 설계의 핵심 속성이라고 생각합니다. 또한, 인터넷은 프로토콜 레벨에서 인센티브와 현대 암호학이 완전히 결여되어 있습니다.

다음으로, 인간과 에이전트가 협력하는 이상적인 경제 모델을 소개하고, 이를 위해 블록체인 프로토콜이 제공해야 하는 전체 특성을 보여주겠습니다.

블록체인이 AI 에이전트에 주는 혜택

몇 년 후로 빠르게 넘어가 보겠습니다. AI 에이전트가 많은 인간 활동을 수행할 수 있으며, 충분한 의사결정 및 계획 능력을 갖춘 시대에 도달했다고 가정해 보겠습니다. 그들은 또한 자율적으로 작업을 수행할 수 있으며, 다른 에이전트와 협력할 수 있습니다. 에이전트는 사회에 널리 배포되어 있으며, 인간에게 잠재적으로 높은 가치를 지닌 활동을 수행합니다. 이는 사회적 가치든 재정적 가치든 상관없습니다.

다음은 우리가 이러한 에이전트 AI 시스템과 그들의 인간 상호작용이 갖추어야 할 몇 가지 속성/바람과 블록체인이 이를 가능하게 하는 방법입니다.

에이전트 시스템 요구 사항

• 일관성: 에이전트 일관성의 특정 측면, 예를 들어 가치 학습, 설명 가능성 및 조작 가능성은 인공지능 설계 및 교육 과정에 따라 달라지며, 이러한 과정은 대체로 블록체인을 직접 활용하지 않습니다. 그러나 블록체인 애플리케이션의 개방성과 조합성은 에이전트 활동을 명확하게 하고 자동 모니터링 및 귀속 가능성을 제공하는 독특한 기회를 제공합니다. 이는 인센티브 분배 및 에이전트 시스템 조정의 핵심입니다.

• 안전성: 블록체인은 가치가 큰 대립적 환경에서 최소한의 신뢰 가정으로 신뢰할 수 있고 안전한 서비스를 제공하도록 설계되었습니다. 스마트 계약 애플리케이션을 통한 상호작용의 에이전트는 이러한 강력한 속성을 상속받습니다. 또한, 제로 지식 증명과 같은 현대 암호학의 발전은 스마트 계약 애플리케이션에 강력한 힘을 제공합니다. 예를 들어, 애플리케이션은 민감한 계산에 대한 증명을 요구할 수 있으며, 에이전트의 가중치와 입력은 비공개로 유지될 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 스마트 계약은 에이전트의 행동 공간을 제한하고 기본 및 조건적 권한을 설정하는 데 이상적인 도구입니다.

• 발견: 애플리케이션 간 환경의 개방성은 애플리케이션 상태 및 에이전트의 과거 성과에 따라 더 풍부한 요청 라우팅을 가능하게 하며, 이는 완전히 관찰 가능합니다. 에이전트가 자신의 행동 기록을 기반으로 신뢰할 수 있는 평판을 축적한 다음, 이를 프로그래밍 방식으로 작업의 순위 및 최적의 에이전트를 발견하는 데 사용할 수 있는 것을 쉽게 상상할 수 있습니다.

• 효율성: 블록체인 인프라는 에이전트가 직접적인 인간 개입 없이 중요한 결정을 내릴 수 있도록 하며, 비용이 저렴하여 에이전트의 자율성을 강화합니다.

인간의 바람

• 통제 및 프로그래머블 프라이버시: 블록체인은 인간이 중개인 없이 에이전트에 대한 직접적인 소유권과 통제를 유지할 수 있게 합니다. 개인 데이터는 비공개로 유지될 수 있으며, 암호학적 도구를 사용하여 조건적으로 접근을 제어할 수 있습니다. 이는 완전한 비공개 계산(TEE/FHE)에서부터 zk 증명을 통한 선택된 속성의 프로그래머블 공유까지 다양합니다.

• 소유권 및 공정성: 사람들은 에이전트를 공동 소유하고 관리하기 위해 프로토콜을 구축할 수 있습니다. 에이전트 작업의 보상은 프로그래밍 방식으로 최소한의 1센트로 분배될 수 있습니다. 공정성은 프로토콜 업그레이드 및 민주적 거버넌스를 통해 측정되고 개선될 수 있습니다. 블록체인 인프라는 개발 중인 현대 신원 솔루션과 결합되어, 보편적 기본 소득(UBI)과 같은 야심찬 분배 계획을 지원하고 자동화할 수 있습니다. 이는 중요한 장기적 응용 프로그램입니다.

AI 공급망 개요

통신 및 상호 운용성 외에도 블록체인 인프라는 전체 모델 생산 공급망(데이터 수집, 데이터 기획, 훈련, 미세 조정)에 혜택을 줄 수 있습니다. 현재 여러 데이터 수집 프로토콜과 컴퓨팅 시장을 포함한 많은 애플리케이션이 개발되고 있습니다. 이들은 탈중앙화 AI 스택의 중요한 구성 요소이지만, 여기서는 이에 대해 논의하지 않겠습니다.

글로벌 규제 및 거버넌스

블록체인은 광범위한 규칙과 검사를 신뢰할 수 있게 실행할 수 있는 다양한 프로토콜을 제공합니다. 제 생각에는 이는 AI 시장과 애플리케이션에 대한 글로벌 규제를 위한 독특한 기회로, 감사 및 규정 준수 검사를 쉽게 수행할 수 있습니다. 프로토콜 간의 투명성은 편향을 실시간으로 식별하고 수정 조치를 배포하는 것을 쉽게 만들어 주며, 이는 전통적인 시스템에서는 불가능합니다.

블록체인 인프라의 위험과 비용

민감하고 영향력 있는 결정을 내리는 AI 에이전트를 훈련할 때, 개방성이 항상 바람직한 것은 아닙니다. 예를 들어, 보험 인수 결정을 위한 개방형 가중치 모델을 배포하면 모델의 취약점을 노출하고 공격/악용의 가능성을 증가시킬 수 있습니다.

하나의 해결책은 현대 암호학을 활용하여 에이전트를 비공개로 유지하되, 그 행동은 공개하는 것입니다. 그러나 블랙박스 대항 기계 학습 공격은 여전히 발생할 수 있으며, 일반적으로 안전하지만 검증 가능한 기계 학습 계산의 암호학적 솔루션은 비용이 많이 들기 때문에 이미 비싼 훈련 과정의 비용을 증가시킵니다. 이는 AI 안전 및 블록체인 교차 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나입니다. 우리는 이를 기술적 및 경제적으로 실행 가능하게 만들어야 합니다. 최근의 혁신 중 하나는 ML 계산을 위한 낙관적 증명이며, 이에 대해 아래에서 논의하겠습니다.

또한 이미 논의된 위험 중 하나는 LLM 기반 오라클이 현실 세계에서 잠재적으로 해로운 행동에 인센티브를 올바르게 분배할 수 있는 배포의 문턱을 낮춘다는 것입니다. 오늘날 이것은 불가능하지만, 긍정적인 사용 사례를 활성화하는 방법과 해로운 행동을 감지하고 예방하는 방법에 대해 더 많은 연구가 필요합니다.

블록체인 기반 시스템은 수요를 충족하기 위해 성장할 수 있습니다

현재 블록체인 시스템 상태에 익숙하지 않은 사람들의 마음 속에 자주 떠오르는 질문은, 사용자 활동 증가로 인한 부하를 수용할 준비가 되어 있는가 하는 것입니다.

지난 5년 동안 이것은 블록체인 연구 개발의 초점이었으며, 오늘날 우리는 전환점에 있으며, 많은 솔루션이 온라인으로 제공되고 있으며, 확장성이 몇 배 향상되었습니다. 예를 들어, 이더리움과 그 제2 계층 블록체인은 완전한 경제적 안전성과 확장 가능한 데이터 가용성 솔루션을 상속받아 곧 초당 수만 건의 거래(TPS)를 처리할 수 있게 될 것입니다. 새로운 체인이 온라인으로 제공되며, 병렬화를 통해 초당 수십만 건의 거래를 처리할 수 있습니다. 공유 정렬 솔루션과 안전한 브리지는 서로 다른 도메인에 배포된 애플리케이션이 안전하고 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다. 제로 지식 증명 집합의 발전은 거래를 더 저렴하게 만들고 새로운 유형의 오프체인 계산 및 혼합 시스템을 구현하여 안전한 균형을 더욱 효과적으로 만들 것입니다.

이 모든 인프라 혁신이 향후 몇 년 내에 성숙함에 따라, 성숙한 블록체인 생태계는 오늘날 초당 수만 TPS에서 거래당 비용이 극히 적은 백만 TPS에 이르기까지 매우 높은 처리량을 지원할 수 있을 것입니다.

에이전트 인터넷으로 가는 길

위 이미지는 에이전트 인터넷으로 가는 길의 세 가지 주요 단계를 나타내는 보물 지도를 나타냅니다.

하나씩 살펴보겠습니다.

현재의 탈중앙화 애플리케이션 강화

첫 번째 단계는 AI로 현재의 블록체인 애플리케이션을 강화하는 것입니다. AI는 지금까지 가장 인기 있는 애플리케이션 범주인 탈중앙화 금융(DeFi)에서 이미 역할을 하고 있습니다. 이는 특정 행동을 취하기 위해 시장 상태를 지속적으로 모니터링하는 전문 모델 형태를 취합니다. 예를 들어: 거래 로봇, 청산 로봇, 라우팅 로봇, 통계 차익 거래 로봇, 그리고 더 넓게는 사용자 거래 흐름에서 이익을 추출하기 위해 설계된 전략을 실행하는 로봇입니다(이를 MEV라고도 합니다).

블록체인 경제가 현재 DeFi 기반 위에서 발전함에 따라, 여기서 인공지능 활용 기회를 논의하는 것이 자연스럽습니다.

DeFi 강화

블록체인 프로토콜은 현재 자동화되어 있지만, 이들과의 인터페이스는 매우 수동적이며, 때로는 어색하고, 종종 비효율적입니다. AI는 스마트 에이전트를 통해 인간과 체인 상 시장을 연결하는 새로운 인터페이스가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 최소한 세 가지 분야에서 현재 프로토콜을 강화할 수 있는 구체적인 기회가 있습니다.

• 사용자 의도 매칭: 사용자가 AI 에이전트와 상호작용하여 의도를 전달하고, 때로는 이를 구축/세분화하며, AI는 이를 사용자가 위임한 일련의 체인 상 행동에 매칭합니다. 의도는 목표와 여러 보호 조치를 취하는 형태를 가지며, 행동은 단일 거래일 수도 있고, 더 긴 시간 범위에서 실행되는 구조화된 계획일 수도 있습니다. 간단한 의도 예시는 다음과 같습니다.

• " 나는 $Z 이하의 가격으로 X 단위의 토큰 Y를 얻고 싶다" 또는

• "나는 향후 6개월 동안 매달 $Z를 이더리움 제2 계층 프로젝트에 투자하고 싶다" 또는

• " 나는 내 $ETH를 EigenLayer에 재질질하고 AVS에 위임하여 APR이 최소 X%이고 위험 요소가 최대 Y%인 것을 원한다."*

• 첫 번째 예시는 몇 번의 거래만 필요하지만, 다른 예시는 계획을 수립하고, 계획 범위 내에서 여러 거래를 실행하는 계획, 여러 가격 피드백, 위험 및 보상의 예측 모델 및 맥락 정보를 필요로 합니다.

• 행동 계획 및 라우팅: 이더리움 블록체인에서 거래를 전송하는 인프라는 더욱 성숙하고 복잡해지고 있습니다. 이제는 보안성, 속도, 가격 효율성, 프라이버시와 같은 다양한 욕구를 최적화하는 다양한 경로가 있습니다. 심지어 새로운 경로를 배포하는 것을 더 쉽게 만드는 프로토콜도 있습니다 여기. 오늘날 DEX 집합기가 개별 거래소에 대해 하는 것처럼, 더 넓은 거래 공급망 배경과 다양한 애플리케이션을 고려하는 더 고급 라우팅 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 특히 사용자를 대표하거나 Layer 1 프로토콜에서 서비스를 구매하는 Layer 2 애플리케이션이 장기 전략을 계획할 때 행동 공간은 상당히 크며, 새로운 메커니즘의 배포로 확대되고 있습니다. 예를 들어, 사용자 포트폴리오 최적화를 위한 최상의 계획은 그들의 자금을 더 저렴한 Layer 2로 부분적으로 재배치하고 그곳에서 투자를 실행하는 것일 수 있습니다.

• 공유 기금 및 자산 풀: 많은 사람들이 자원을 모아 목표를 달성한 다음 AI 에이전트에게 실행을 위임하는 기금을 생성하고 관리합니다. 이는 의도 매칭 및 행동 계획의 측면을 필요로 하며, 블록체인이 독특하게 제공할 수 있는 공유 소유권 메커니즘을 필요로 합니다. 예를 들어, 현대판 디지털 예술 수집 에이전트는 이러한 모든 능력을 필요로 하며, 최신 세대 LLM이 제공하는 더 풍부한 배경을 활용하여 통합된 커뮤니티 선호를 반영하고 이를 매칭하는 자산을 식별할 수 있습니다.

모든 경우에, 우리는 주요 인간 또는 커뮤니티가 높은 가치의 체인 상 행동을 일부 체인 외부에서 운영되는 에이전트에게 아웃소싱하는 상황을 가지고 있습니다. 따라서 상당한 추론 보장 수요가 있습니다. 이는 두 가지 방법으로 실현될 수 있습니다:

• 체인 외부에서 자체 보안 가정을 가진 에이전트 네트워크를 운영합니다. 예를 들어, 재담보를 통해 또는 의도적으로 설계된 인센티브를 가진 L1을 운영하여 체인 상 자산의 경제적 안전성 또는 ETH 경제적 안전성을 활용합니다.

• 체인 상 스마트 계약을 사용하여 에이전트 조정 프로토콜을 설계하며, 이 프로토콜은 운영 유효성을 보장하기 위해 추론 증명을 요구합니다. 이는 zkML(zk-증명) 또는 opML(낙관적 증명)을 통해 실현될 수 있습니다. 이 두 분야는 빠르게 발전하고 있지만, opML은 대규모 LLM 실행을 경제적으로 보장할 수 있는 매우 흥미로운 솔루션입니다. 현재 암호학적 안전한 zk-증명을 사용하여 이를 실현하는 것은 불가능하거나 비용이 너무 높습니다.

AI 서비스 프로토콜

관련된 범주는 자율 에이전트로 프로토콜 인프라를 강화하는 것이며, 소매 애플리케이션이 아닙니다. 여기의 대부분의 애플리케이션은 전통적인 상업 서비스를 위해 구축된 에이전트 기반 제품과 유사하지만, 이러한 에이전트는 블록체인의 개방성, 활발함 및 데이터 풍부성을 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 스마트 계약 보안 감사원/테스터 에이전트, 분석 에이전트 및 자동화된 재무 및 위험 관리 서비스입니다. Web3에 초점을 맞춘 회사들은 이미 이러한 다양한 유형의 서비스를 제공하고 있지만, 에이전트 자율성과 추론 증명의 발전은 이제 신뢰를 제거하고 주요 서비스에서 프로토콜 운영으로의 탈중앙화를 위한 기회를 제공합니다.

새로운 애플리케이션 분야는 콘텐츠 관리입니다. Farcaster 및 Lens와 같은 탈중앙화 소셜 미디어의 출현과 함께, 에이전트 자동화/중개 관리의 새로운 기회가 나타났습니다. 그러나 이러한 것들은 우리가 지금 설명하는 에이전트 협력을 조정하기 위한 새로운 메커니즘을 생성해야 합니다.

에이전트 서비스의 새로운 메커니즘 구축

우리는 블록체인을 활용하여 신뢰할 수 있는 약속 장치를 구현하여 에이전트 사용자에게 직접 활용하는 새로운 애플리케이션 및 시장 메커니즘을 만들 수 있습니다. 여기서부터 우리는 새로운 서비스를 제공하기 위해 많은 에이전트를 조정하는 힘을 관찰하기 시작할 것입니다. 우리는 최근 논문에서 이 주제를 자세히 논의했으며, 여기서는 몇 가지 구체적인 애플리케이션에 중점을 두고 싶습니다.

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 시장입니다. DeFi는 블록체인에서 긴 꼬리 자산을 거래할 수 있는 능력을 열어주었으며, 이는 전통 시장에서 거래할 수 없는 작은 프로토콜의 유틸리티 토큰과 같은 자산입니다. AI 예측 시장은 초긴 꼬리 자산으로 같은 일을 할 잠재력을 가지고 있습니다. 사람들이 관심을 가지는 최소한의 사건 결과는 토큰화되어 거래될 수 있습니다. 이러한 시장이 작동하려면 다음이 필요합니다:

• 효과적인 가격 발견: 의미 있는 유동성과 대량의 거래량을 포함하여 정보를 집계합니다.

• 신뢰할 수 있는 시장 솔루션: 시장은 신뢰할 수 있고 효율적으로 해결되어야 합니다.

AI는 전문 거래 에이전트가 LLM에 사건의 확률 추정을 요청한 다음 베팅하는 방식으로 이러한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 최근의 대규모 경연에서 보여졌습니다. 또한, 다중 라운드 논쟁 프로토콜을 사용하여 시장 해결을 자동화할 수 있다는 제안도 있습니다. 초기 라운드에서 LLM을 사용하고, 후속 라운드의 경우에만 인간이 개입하는 방식입니다.

이러한 시장이 작동하게 되면, 이는 중앙 권위에 의존하지 않고도 작은 불확실성을 완전히 자율적으로 평가하는 새로운 원시가 됩니다. 이를 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다: 소액 보험, 금융 상품, 탈중앙화 소셜 미디어의 콘텐츠 조정, 스팸 필터링 등.

전용 모델에 대한 신뢰할 수 있고 효율적인 라우팅 제공

오늘날 대부분의 인간과 AI 상호작용은 일반 모델을 가진 독점 환경에 격리되어 있습니다. 이는 폐쇄형 "프론트라인" 모델(무거운 모델)이나 개방형 가중치 모델(경량 모델)일 수 있습니다. 그러나 GPT 스토어의 초기 성공과 유사한 집합기는 이러한 상호작용 패턴이 전문 모델과 전문 기술을 가진 에이전트의 광범위한 공급으로 들어가는 입구에 불과하다는 세계를 가리킵니다(즉, 우리는 곧 포커 규칙 설명에서 포커 게임, 여행 계획에서 전체 여행 예약으로 넘어갈 것입니다).

그 세계에서는 사용자의 의도를 최적으로 충족할 수 있는 전문 모델로 사용자 세션을 효율적으로 라우팅할 필요가 있습니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 거래를 수행할 때, 서비스 사용자로부터 추출할 수 있는 가치가 많습니다. 라우터/중개자(임대료를 추출하는) 또는 최종 모델(결과/성능을 잘못 보고하여 더 많은 트래픽을 얻는) 모두 가치 추출의 인센티브가 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 라우팅 메커니즘과 시장이 필요하며, 서비스 제공자는 사용자 선호를 충족하기 위해 경쟁하게 됩니다. 이는 제가 매우 기대하는 다가오는 애플리케이션 분야입니다.

신시장 구축 모듈 생성

전문 기술을 가진 에이전트가 더 많이 배포되고 체인 상에서 역사를 축적함에 따라, 더 강력한 인프라의 구축 블록을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 발견 프로토콜, 과거 결과와 에이전트 순위를 기반으로 한 평판, 예측 결과에 기반한 마이크로서비스 자동 입찰 등이 있습니다.

이는 수년이 걸리는 반복적인 과정이며, 새로운 에이전트 서비스 프로토콜이 생성될 때마다 통신, 평판 및 교환 인프라의 새로운 반복이 발전할 것입니다. 궁극적인 목표는 가장 효율적인 디지털 조정 메커니즘 시스템을 만드는 것이며, 이는 세계 경제의 점점 더 많은 부분을 차지하는 기초가 될 것입니다. 궁극적으로, 에이전트 능력이 계속 강화되고 더 많은 현실 세계 활동이 자동화됨에 따라, 우리는 대부분의 사회 경제 거래가 이 인프라에서 해결될 것으로 예상할 수 있습니다.

공유 소유권 및 거버넌스 확장

규모화되면 공유 소유권, 공정한 가치 분배 및 스마트 에이전트 생산 시스템 거버넌스와 같은 문제를 해결하는 것이 매우 중요해질 것입니다. 블록체인은 이 솔루션을 실현할 수 있는 기초를 제공합니다. 오늘날 우리는 실험의 초기 단계에 있으며, 몇 가지 흥미로운 모델이 등장하고 있습니다. 우리는 두 가지 극단을 가지고 있습니다:

• 직접 소유권 및 거버넌스 최소화: 이는 비트코인과 유사한 프로토콜 거버넌스 최소화 모델입니다. 이 프로토콜은 최소화되고 상대적으로 고정되어 있습니다. 에이전트 자산/자원 소유권 메커니즘은 간단하며, 에이전트 자산은 그 생성자가 직접 소유하며 사용량에 따라 비례적으로 가치를 축적합니다. 원주율 네트워크 토큰은 유틸리티로 사용되며, 서비스 비용을 지불하고 기여에 대한 보상으로 가치 있는 자산으로 사용될 수 있습니다.

• 공유 소유권 및 DAO 거버넌스: 또 다른 극단은 오늘날 이더리움에서 보는 애플리케이션과 더 유사한 더 풍부한 프로토콜입니다. 명시적 거버넌스 프로세스를 통해 변경할 수 있는 풍부한 프로토콜 사양이 있습니다. 원주율 토큰은 거버넌스에 사용될 수 있으며, 다양한 시스템 구성 요소의 공유 소유권을 가능하게 하는 더 풍부한 인센티브 메커니즘을 가지고 있습니다.

첫 번째는 Morpheus가 실험하고 있는 것과 유사하며, 두 번째는 Olas와 유사합니다. 이 두 가지는 자율 에이전트 경제를 구축하기 위한 초기 시도입니다. 우리는 이러한 새로운 유형의 에이전트 기반 프로토콜의 초기 단계에 있으며, 새로운 애플리케이션과 새로운 능력이 인센티브 및 소유권 모델 설계 방식을 변화시킬 수 있습니다. 이는 프로토콜 설계자가 사용할 수 있는 광범위한 솔루션 범위를 보여주는 두 가지 매우 다른 예시입니다. 마지막으로, 에이전트 경제 외에도 인공지능 스택의 다른 수준에서도 유사한 문제가 존재하며, 유사한 솔루션이 인공지능 훈련, 데이터 및 인프라 서비스에 대한 인센티브로 사용될 수 있습니다.