a16z：Crypto와 AI 융합의 11가지 응용 사례

저자: Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu, Matt Gleason

편집: Saoirse, Foresight News

인터넷의 경제 논리가 조용히 변화하고 있다. 개방형 네트워크가 점차 "명령 입력란"으로 축소됨에 따라, 우리는 인공지능이 우리를 개방형 인터넷으로 이끌 것인지, 아니면 새로운 유료 장벽으로 구성된 미로에 빠지게 할 것인지 고민해야 한다. 통제권은 대형 중앙집중 기업에 있을 것인지, 아니면 광범위한 사용자 집단에 있을 것인지?

이것이 바로 Crypto의 활용처이다. 우리는 AI와 Crypto의 교차점을 여러 번 논의해왔다 ------ 간단히 말해, 블록체인은 인터넷 서비스 아키텍처를 재구성하는 새로운 패러다임으로, 탈중앙화되고 신뢰할 수 있으며 사용자 소유의 네트워크 시스템을 구축할 수 있다. 기존 시스템을 지탱하는 경제 규칙을 재정의함으로써, 블록체인은 AI 분야의 중앙집중화 경향을 견제할 수 있는 효과적인 경로를 제공하여 더 개방적이고 탄력적인 인터넷 생태계를 실현할 수 있다.

Crypto와 AI 시스템의 상호 강화 개념은 이미 존재하지만, 두 가지의 결합 방식은 명확하게 정의되지 않았다. 일부 교차 분야(예: 저비용 AI 도구의 범람 속에서의 "인간 정체성" 검증)는 개발자와 사용자의 관심을 끌었지만, 다른 응용 시나리오는 수년 또는 수십 년이 걸릴 수 있다. 따라서 본 문서에서는 AI와 Crypto의 경계 간 응용 시나리오 11가지를 공유하여 관련 논의를 촉진하고자 한다: AI와 Crypto 결합의 잠재 가능성과 직면한 도전을 탐색하고, 더 많은 혁신 방향을 전망하는 것이다. 이러한 시나리오는 현재 기술 수준을 기반으로 하며, 방대한 마이크로 결제 처리에서부터 미래 AI 상호작용에서 인간이 주도권을 갖는 것을 보장하는 다양한 분야를 포함한다.

신원 및 데이터 관리

1. AI 상호작용에서의 지속 가능한 데이터 및 맥락 환경

저자: Scott Duke Kominers

생성적 AI의 발전은 데이터에 크게 의존하지만, 많은 응용 시나리오에서 맥락(즉, 상호작용과 관련된 상태 및 배경 정보)의 중요성은 데이터 못지않게, 심지어 더 중요하다.

이상적인 상태에서, 에이전트(Agent), 대형 언어 모델 인터페이스 또는 기타 응용 프로그램에 관계없이 AI 시스템은 사용자의 작업 유형, 커뮤니케이션 스타일, 선호하는 프로그래밍 언어 등 많은 세부 사항을 기억할 수 있어야 한다. 그러나 현실에서는 사용자가 동일한 응용 프로그램의 다른 세션(예: 새로운 ChatGPT 또는 Claude 세션을 시작할 때)에서 이러한 맥락을 다시 설정해야 하는 경우가 많으며, 서로 다른 시스템 간의 전환은 말할 것도 없다. 현재 특정 생성적 AI 응용 프로그램의 맥락은 다른 응용 프로그램으로 거의 이전할 수 없다.

블록체인 기술을 활용하면 AI 시스템은 핵심 맥락 요소를 지속 가능한 디지털 자산으로 변환하여 세션 시작 시 로드할 수 있으며, 서로 다른 AI 플랫폼 간에 원활하게 전송할 수 있다. 또한, 그 특성 덕분에 블록체인은 "앞으로의 호환성"과 "상호 운용성" 요구를 동시에 충족할 수 있는 유일한 솔루션일 수 있다.

이 응용은 AI가 매개하는 게임 및 미디어 분야에서 특히 적합하다 ------ 사용자 선호(난이도 설정에서 키 바인딩까지)는 서로 다른 게임 및 시나리오에서 일관성을 유지할 수 있다. 그러나 진정한 가치는 지식 응용 시나리오(예: AI가 사용자의 지식 저장소 및 학습 패턴을 이해해야 하는 경우)와 전문화된 AI 응용(예: 프로그래밍 지원)에서 나타난다. 물론 일부 기업은 특정 비즈니스 배경에 맞춘 맞춤형 로봇을 개발했지만, 이러한 시나리오에서는 맥락이 시스템 간에 이식될 수 없으며, 심지어 기업 내부의 서로 다른 AI 도구 간에도 공유하기 어렵다.

각 기관은 이제야 이 문제를 인식하기 시작했으며, 현재의 일반적인 해결책은 고정된 배경을 가진 맞춤형 로봇이다. 그러나 플랫폼 내 사용자 간의 맥락 이전은 오프체인에서 이미 시작되고 있다: 예를 들어, Poe 플랫폼에서는 사용자가 맞춤형 로봇을 다른 사람에게 임대할 수 있다.

이러한 시나리오를 블록체인에 올리면, 우리가 상호작용하는 AI 시스템은 모든 디지털 활동의 핵심 요소를 포함하는 맥락 레이어를 공유할 수 있게 된다. 이들은 즉시 사용자 선호를 이해하고 사용 경험을 보다 정확하게 최적화할 수 있다. 반대로, 체인 상의 지식 재산 등록 시스템과 같이 지속 가능한 체인 상의 맥락을 인용할 수 있는 AI는 새로운 시장화 상호작용을 위한 가능성을 창출할 수 있다 ------ 사용자는 자신의 전문 지식을 직접 허가하거나 상업화할 수 있으며, 데이터 통제권을 유지할 수 있다. 물론, 맥락 공유는 우리가 아직 예측하지 못한 많은 가능성을 촉발할 것이다.

2. 에이전트의 일반 신원 시스템

저자: Sam Broner

신원(즉, "어떤 것의 본질적 속성에 대한 권위 있는 기록")은 오늘날 디지털 발견, 집합 및 결제 시스템을 지탱하는 기본 구조이다. 플랫폼이 이 구조를 생태계의 벽 안에 가두면서, 사용자에게 신원은 제품 기능의 일부가 되었다: 아마존은 제품에 고유 식별자(ASIN 또는 FNSKU)를 할당하고, 제품을 중앙 집중적으로 전시하며 사용자가 발견 및 결제를 완료하도록 돕는다; 페이스북도 마찬가지로, 사용자 신원은 정보 흐름 및 전체 응용 내 발견 기능의 핵심 기반으로, 상품 목록, 원주율 게시물 및 유료 광고를 포함한다.

AI 에이전트의 발전과 함께, 이러한 패턴은 곧 변화할 것이다. 더 많은 기업이 고객 서비스, 물류 관리, 결제 처리 등의 시나리오에 에이전트를 채택함에 따라, 그 플랫폼은 더 이상 단일 인터페이스 응용에 국한되지 않고, 여러 플랫폼 생태계를 넘나들며 깊은 맥락을 축적하고 사용자에게 더 다양한 작업을 수행할 수 있게 된다. 그러나 에이전트 신원을 단일 시장에만 묶어두면, 이메일 스레드, 슬랙 채널 및 기타 제품과 같은 다른 주요 시나리오에서 유용성을 잃게 된다.

따라서 에이전트는 단일하고 이식 가능한 "디지털 여권"이 필요하다. 이 여권이 없다면, 에이전트에 대한 비용 지불 방법, 버전 정보 확인, 기능 속성 조회, 서비스 대상 파악 또는 서로 다른 응용 및 플랫폼 간의 신뢰 기록 추적 방법을 알 수 없다. 에이전트 신원은 지갑, API 등록부, 업데이트 로그 및 사회적 증명 등의 여러 기능을 갖추어야 하며, 이를 통해 모든 인터페이스(이메일, 슬랙 또는 기타 에이전트)가 통일된 표준으로 해석하고 상호작용할 수 있도록 해야 한다. "신원"이라는 공유 정보가 부족하면, 매번 시스템 통합 시 바닥 구조를 처음부터 다시 구축해야 하며, 발견 메커니즘은 항상 임시 상태에 놓이게 되고, 사용자가 채널이나 플랫폼을 전환할 때마다 맥락 정보가 손실된다.

우리는 기본 원리에서 출발하여 에이전트 인프라를 설계할 기회를 가지고 있다. 그렇다면 DNS 기록보다 더 완벽한 신뢰할 수 있는 중립 신원 레이어를 어떻게 구축할 수 있을까? 에이전트는 "신원과 발견, 집합, 결제 기능의 결합"이라는 단일 플랫폼의 오류를 반복해서는 안 되며, 여러 생태계에서 결제를 받고 기능을 보여줄 수 있어야 하며, 특정 플랫폼에 잠기지 않을 수 있어야 한다. 이것이 바로 Crypto와 AI의 경계 융합의 가치이다 ------ 블록체인 네트워크가 제공하는 무허가 조합성은 개발자가 더 실용적인 에이전트와 더 나은 사용자 경험을 구축하는 데 도움을 줄 수 있다.

전반적으로, 수직 통합 솔루션(예: 페이스북 또는 아마존)은 현재 더 나은 사용자 경험을 제공하고 있다. 훌륭한 제품을 만드는 고유한 도전 중 하나는 모든 구성 요소가 위에서 아래로 협력하여 작동하도록 보장하는 것이다. 그러나 이러한 편리함의 대가는 비쌀 수 있으며, 특히 에이전트 집합, 마케팅, 상업화 및 배포 소프트웨어 구축 비용이 지속적으로 하락하고, 에이전트 응용의 범위가 계속 확장될 때 더욱 그렇다. 수직 통합 플랫폼의 사용자 경험 수준에 도달하기 위해서는 여전히 노력이 필요하지만, 에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 중립 신원 레이어를 구축하면 기업가가 "디지털 여권"을 자율적으로 통제할 수 있게 되고, 배포 및 설계 측면에서 혁신 탐색을 촉진할 수 있다.

3. 앞으로의 호환성을 갖춘 "인간 신원" 증명 메커니즘

저자: Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers

AI 기술이 다양한 네트워크 상호작용 시나리오(예: 심층 위조 및 소셜 미디어 조작)에 침투함에 따라, "진짜 인간과 온라인 상호작용을 하고 있는지" 판단하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 신뢰 체계의 붕괴는 이미 발생하고 있다 ------ X 플랫폼(구 트위터)의 댓글 봇에서 데이팅 앱의 로봇 계정까지, 가상과 현실의 경계가 점차 모호해지고 있다. 이러한 배경 속에서 "인간 신원" 증명이 디지털 생태계의 핵심 기반 시설이 되고 있다.

"자신이 인간임을 증명하는" 한 가지 방법은 디지털 ID(예: TSA에서 사용하는 중앙집중식 ID)를 활용하는 것이다. 디지털 ID는 사용자 이름, PIN 코드, 비밀번호, 제3자 증명(예: 시민 신원 또는 신용 등급) 등 신원 확인에 사용할 수 있는 모든 요소를 포함한다. 탈중앙화는 여기서 뚜렷한 가치를 보여준다: 데이터가 중앙 집중식 시스템에 저장될 때, 발급자는 접근 권한을 철회하거나 추가 요금을 부과하거나 모니터링을 시행할 수 있다; 반면 탈중앙화 모델은 이러한 논리를 뒤집는다 ------ 사용자(플랫폼 관리자 아님)가 자신의 신원 통제권을 가지게 되어 더 안전하고 검열 저항력을 갖추게 된다.

전통적인 신원 시스템과 달리, 탈중앙화된 "인간 신원" 증명 메커니즘(예: World의 Proof of Human)은 사용자가 신원 정보를 자율적으로 관리하고, 개인 정보 보호 및 신뢰할 수 있는 중립적인 방식으로 "인간 속성"을 검증할 수 있도록 한다. 운전 면허증이 어떤 지역에서나 사용될 수 있는 것처럼(언제 어디서 발급되었든), 탈중앙화된 "인간 신원" 증명은 플랫폼 간의 범용 기본 프로토콜로 작용할 수 있으며, 심지어 아직 태어나지 않은 신흥 플랫폼에도 적용될 수 있다. 다시 말해, 블록체인 기반의 "인간 신원" 증명은 다음과 같은 장점을 갖추고 있어 미래 호환성을 보장한다:

• 이식성: 관련 프로토콜은 공개 표준에 속하며, 모든 플랫폼이 통합할 수 있다. 탈중앙화된 "인간 신원" 증명은 공공 인프라를 통해 관리될 수 있으며, 사용자가 자율적으로 통제할 수 있어 완전한 이식성을 갖추고 있다. 현재 또는 미래의 모든 플랫폼이 호환성을 실현할 수 있다;
• 무허가 접근성: 플랫폼은 "인간 신원" ID를 인정할지 여부를 자율적으로 선택할 수 있으며, 서로 다른 사용 사례에 대해 차별적일 수 있는 API를 통과할 필요가 없다.

이 분야가 직면한 도전 과제는 실제 응용의 구현이다: 실제 규모의 "인간 신원" 증명 응용 시나리오는 아직 등장하지 않았지만, 사용자가 임계 규모에 도달하고 초기 파트너십이 형성되며 킬러 애플리케이션이 등장할 때 채택률이 가속화될 것으로 예상된다. 특정 디지털 ID 표준을 채택한 각 응용은 해당 ID의 사용자 가치를 높여 더 많은 사용자가 ID를 획득하도록 유도하여 긍정적인 순환을 형성할 것이다(또한 체인 상의 ID는 설계상 상호 운용성을 갖추고 있어 네트워크 효과가 빠르게 축적될 수 있다).

우리는 게임, 데이팅 및 소셜 미디어와 같은 주류 소비 응용이 World ID와 협력하여 사용자가 진짜 인간(프로그램이 아닌)과 게임, 채팅 및 거래를 하고 있음을 확인하는 데 도움을 주는 것을 보았다; 올해는 Solana Attestation Service(SAS)와 같은 새로운 신원 프로토콜도 등장했다 ------ SAS는 "인간 신원" 증명 발급자가 아니지만, 사용자가 체인 외 데이터를(예: 준수 KYC 또는 투자 자격) Solana 지갑과 비공식적으로 연결하여 탈중앙화 신원 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 모든 징후는 탈중앙화된 "인간 신원" 증명의 전환점이 가까워질 수 있음을 나타낸다.

"인간 신원" 증명의 의미는 단순히 로봇을 차단하는 것에 그치지 않고, AI 에이전트와 인간 네트워크 간의 명확한 경계를 설정하는 데 있다. 이는 사용자와 응용이 인간과 기계의 상호작용 행동을 구별할 수 있게 하여 더 나은, 안전하고 진정한 디지털 경험을 창출할 수 있게 한다.

탈중앙화 인프라

4. AI 분야의 탈중앙화 인프라(DePIN)

저자: Guy Wuollet

AI는 디지털 서비스에 속하지만, 그 발전은 점점 더 물리적 인프라에 의해 제한되고 있다. 탈중앙화 인프라 네트워크(DePIN)는 현실 세계 시스템을 구축하고 운영하는 새로운 모델을 제공하여 AI 혁신 뒤에 있는 컴퓨팅 인프라의 민주화를 촉진하고, 더 경제적이며, 더 탄력적이고, 더 검열 저항력을 갖추게 한다.

이 목표를 어떻게 달성할 수 있을까? AI 발전이 직면한 두 가지 핵심 도전 과제는 컴퓨팅 파워 공급과 칩 확보이다. 탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크는 더 많은 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있으며, 개발자들은 DePIN을 활용하여 게임 PC, 데이터 센터 등에서 유휴 칩 자원을 집합하고 있다. 이러한 컴퓨팅 장치는 무허가 컴퓨팅 시장을 구성하여 새로운 AI 제품 개발을 위한 공정한 경쟁 환경을 창출할 수 있다.

기타 응용 시나리오에는 대형 언어 모델의 분산 훈련 및 미세 조정, 모델 추론의 분산 네트워크가 포함된다. 탈중앙화된 훈련 및 추론(유휴 컴퓨팅 자원을 활용함으로써)은 비용을 크게 줄일 수 있으며, 검열 저항력을 제공하여 개발자가 대규모 클라우드 서비스 제공업체(예: 중앙 집중식 클라우드 서비스 거대 기업)에 의해 서비스가 중단되는 것을 방지할 수 있다.

소수의 기업이 AI 모델을 독점하는 문제는 오랫동안 존재해왔으며, 탈중앙화 네트워크는 더 경제적이고, 더 검열 저항력이 있으며, 더 확장 가능한 AI 생태계를 구축하는 데 도움을 줄 수 있다.

5. AI 에이전트, 최종 서비스 제공자 및 사용자 간 상호작용의 인프라 및 규칙 프레임워크

저자: Scott Duke Kominers

AI 도구가 복잡한 작업을 해결하고 다층 상호작용 체인을 수행하는 능력이 계속 향상됨에 따라, AI 시스템은 점점 더 인간의 개입 없이 다른 AI 시스템과 상호작용할 필요가 있다.

예를 들어, 특정 AI 에이전트는 계산 작업과 관련된 특정 데이터를 요청하거나 특정 작업을 완료하기 위해 전문 AI 에이전트를 모집해야 할 수 있다(예: 통계 로봇을 지명하여 모델 시뮬레이션을 개발하고 실행하거나 마케팅 자료를 생성할 때 이미지 생성 로봇을 호출하는 것). AI 에이전트는 또한 사용자를 대신하여 거래의 전체 프로세스 또는 기타 활동을 완료하는 데 중요한 가치를 창출할 것이다. 예를 들어, 사용자의 선호에 따라 항공편을 검색하고 예약하거나, 사용자가 선호하는 유형의 신간을 발견하고 주문하는 것이다.

현재, 성숙한 범용 에이전트 간 상호작용 시장은 존재하지 않으며, 이러한 시스템 간 쿼리는 대부분 명시적 API 연결을 통해서만 가능하거나, 에이전트 간 호출을 내부 기능으로 하는 AI 생태계에서 구현되고 있다.

전반적으로, 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 고립된 생태계에서 운영되고 있으며, API 인터페이스는 상대적으로 폐쇄적이고 아키텍처 표준화가 부족하다. 그러나 블록체인 기술은 프로토콜이 개방형 표준을 구축하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 단기 응용의 실현에 필수적이다; 장기적으로는 미래 호환성을 지원한다 ------ 새로운 AI 에이전트의 발전과 출현에 따라, 이들은 동일한 기본 네트워크에 접속할 수 있다. 블록체인은 상호 운용성, 오픈 소스, 탈중앙화 및 일반적으로 더 쉽게 업그레이드할 수 있는 아키텍처 특성 덕분에 AI 분야의 혁신 요구에 더 유연하게 적응할 수 있다.

시장 발전에 따라, 여러 기업이 에이전트 간 상호작용을 위한 블록체인 인프라를 구축하기 시작했다: 예를 들어, Halliday는 최근 관련 프로토콜을 출시하여 AI 워크플로우 및 상호작용을 위한 표준화된 크로스 체인 아키텍처를 제공하고, 프로토콜 레이어에서 보호 메커니즘을 제공하여 AI 행동이 사용자 의도를 초과하지 않도록 보장한다; Catena, Skyfire 및 Nevermind는 블록체인 기술을 활용하여 AI 에이전트 간 자동 결제를 지원하며, 인간의 개입 없이 이루어진다. 이러한 시스템이 더 많이 개발되고 있으며, Coinbase는 이러한 탐색을 위한 인프라 지원을 시작했다.

6. AI/ 맞춤형 프로그래밍 응용의 동기화 보장

저자: Sam Broner, Scott Duke Kominers

생성적 AI의 혁신은 소프트웨어 개발 효율성을 질적으로 향상시켰다: 코딩 속도가 수십 배 향상되었으며, 가장 중요한 것은 자연어를 통해 이루어질 수 있다는 것이다 ------ 경험이 부족한 프로그래머조차 기존 프로그램을 복제하거나 새로운 응용을 제로에서 구축할 수 있다.

그러나 AI 보조 코딩은 새로운 기회를 창출하는 동시에 프로그램 내부 및 외부에 많은 불확실성을 도입하고 있다. "맞춤형 프로그래밍"(Vibe coding)은 소프트웨어의 복잡한 의존 관계 네트워크를 추상화하지만, 이는 또한 소스 라이브러리 및 기타 입력이 변경될 때 프로그램이 기능 및 보안 취약성에 영향을 받기 쉽게 만든다. 또한, 사람들이 AI를 사용하여 개인화된 응용 및 워크플로우를 생성할 때, 다른 시스템과의 상호작용이 더욱 어려워진다 ------ 사실, 두 개의 기능이 동일한 "맞춤형 프로그래밍" 프로그램조차도 그 작동 논리와 출력 구조에서 상당한 차이가 있을 수 있다.

역사적으로, 소프트웨어의 일관성과 호환성을 보장하는 표준화 작업은 처음에 파일 형식과 운영 체제가 담당했으며, 최근 몇 년 동안은 공유 소프트웨어 및 API 통합에 의존하고 있다. 그러나 소프트웨어가 실시간으로 진화하고, 반복되며, 분기되는 새로운 시대에는 표준화 레이어가 광범위한 접근성과 지속적인 업그레이드 가능성을 갖추어야 하며, 사용자 신뢰를 유지해야 한다. 또한, AI만으로는 "이러한 연결을 구축하고 유지하도록 사람들을 유도하는" 문제를 해결할 수 없다.

블록체인 기술은 이 두 가지 문제를 동시에 해결한다: 프로토콜화된 동기화 레이어는 사용자의 맞춤형 소프트웨어 아키텍처에 삽입될 수 있으며, 환경 변화에 따라 동적으로 업데이트되어 시스템 간 호환성을 유지할 수 있다. 역사적으로, 대기업은 Deloitte와 같은 "시스템 통합업체"에 수백만 달러를 지불하여 Salesforce 인스턴스를 맞춤화했다. 이제 엔지니어는 주말에 판매 정보 보기용 맞춤형 인터페이스를 생성할 수 있지만, 맞춤형 소프트웨어 수가 증가함에 따라 개발자는 이러한 응용이 동기화 상태를 유지하도록 전문 지원이 필요하다. (주: Salesforce는 1999년 3월 미국에서 설립된 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어 서비스 제공업체이다)

이는 오늘날 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 개발 모델과 유사하지만, 지속적인 업데이트(정기적인 출시가 아님)와 인센티브 메커니즘을 갖추고 있다 ------ 두 가지 모두 Crypto 기술 덕분에 더 쉽게 실현된다. 다른 블록체인 기반 프로토콜과 마찬가지로, 동기화 레이어의 공유 소유권 메커니즘은 각 당사자가 개선에 적극적으로 투자하도록 유도한다: 개발자, 사용자(및 그들의 AI 에이전트) 및 기타 소비자는 새로운 기능 및 통합을 도입, 사용 및 최적화함으로써 보상을 받을 수 있다.

반대로, 공유 소유권은 모든 사용자와 프로토콜의 전체 성공을 밀접하게 연결하여 악의적인 행동에 대한 완충 메커니즘을 형성한다 ------ 마치 마이크로소프트가 .docx 파일 표준을 쉽게 파괴하지 않는 것처럼(사용자와 브랜드에 연쇄적인 영향을 미치기 때문에), 동기화 레이어의 공동 소유자도 프로토콜에 비효율적이거나 악의적인 코드를 도입할 경향이 없다.

우리가 본 모든 소프트웨어 표준화 아키텍처와 마찬가지로, 여기에는 막대한 네트워크 효과 잠재력이 존재한다. AI 코딩 소프트웨어의 "캄브리아 대폭발"이 계속 진행됨에 따라, 통신을 유지해야 하는 이질적 시스템 네트워크는 기하급수적으로 확장될 것이다. 간단히 말해: "맞춤형 프로그래밍"은 "코딩 스타일"뿐만 아니라 시스템 동기화를 유지하기 위해 Crypto 기술이 필요하다.

새로운 경제 및 인센티브 모델

7. 수익 분배를 지원하는 마이크로 결제 시스템

저자: Liz Harkavy

ChatGPT, Claude, Copilot 등 AI 에이전트와 도구는 편리한 디지털 세계 탐색의 새로운 방식을 제공하지만, 좋든 나쁘든 이들은 개방형 인터넷의 경제적 기반을 흔들고 있다. 우리는 이 추세의 구체적인 표현을 보았다 ------ 예를 들어, 교육 플랫폼은 학생들이 AI 도구를 대량으로 사용함에 따라 트래픽이 급감하고 있으며, 여러 미국 신문은 OpenAI를 저작권 침해로 고소하고 있다. 인센티브 메커니즘을 재조정하지 않으면, 우리는 점점 더 폐쇄적인 인터넷에 직면할 수 있다: 유료 장벽이 증가하고, 콘텐츠 제작자는 줄어들 것이다.

물론 정책적 해결책은 항상 존재하지만, 그 과정이 사법 절차를 통해 진행되는 동안, 일련의 기술적 해결책도 등장하고 있다. 가장 유망하고(또한 기술적 도전이 큰) 해결책은 네트워크 아키텍처에 수익 분배 메커니즘을 삽입하는 것이다: AI 기반 행동이 거래를 촉진할 때, 해당 결정을 지원하는 콘텐츠 출처는 적절한 분배를 받아야 한다. 제휴 마케팅 생태계는 유사한 귀속 추적 및 수익 분배를 수행하고 있으며, 더 발전된 버전은 정보 체인 내 모든 기여자를 자동으로 추적하고 보상할 수 있다 ------ 블록체인 기술은 이 추적 체인을 추적하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

그러나 이러한 시스템은 다른 기능을 갖춘 새로운 인프라를 필요로 한다 ------ 특히 여러 출처의 마이크로 거래를 처리할 수 있는 마이크로 결제 시스템, 다양한 기여 가치를 공정하게 평가하는 귀속 프로토콜, 투명성과 공정성을 보장하는 거버넌스 모델이 필요하다. 많은 기존 블록체인 도구(예: Rollups 및 Layer2, AI 네이티브 금융 기관 Catena Labs, 금융 인프라 프로토콜 0xSplits)는 거의 제로 비용의 거래 및 더 세분화된 결제 분할을 지원하는 응용 가능성을 보여주었다.

블록체인은 여러 메커니즘을 통해 복잡한 에이전트 결제 시스템을 구현할 수 있다:

• 나노 결제는 여러 데이터 제공자에게 분배할 수 있으며, 단일 사용자의 상호작용을 통해 자동 스마트 계약이 모든 기여 출처에 대한 마이크로 결제를 촉발할 수 있다.
• 스마트 계약은 거래 완료 후 실행 가능한 추적 결제를 촉발하여, 구매 결정에 정보를 제공한 출처를 완전히 투명하고 추적 가능한 방식으로 보상할 수 있다.
• 또한, 블록체인은 복잡하고 프로그래밍 가능한 결제 분할 분배를 지원하여, 수익이 코드에 의해 강제 규칙에 따라 공정하게 분배되도록 하고, 중앙 집중식 결정에 의존하지 않으며, 자율 에이전트 간의 신뢰 없는 금융 관계를 창출할 수 있다.

이러한 신흥 기술이 성숙함에 따라, 이들은 미디어 산업에 새로운 경제 모델을 창출하고, 창작자에서 플랫폼, 사용자까지의 전체 가치 창출 체인을 포착할 것이다.

8. 지식 재산 및 추적 등록 시스템으로서의 블록체인

저자: Scott Duke Kominers

생성적 AI의 발전은 효율적이고 프로그래밍 가능한 지식 재산 등록 및 추적 메커니즘에 대한 긴급한 수요를 촉발했다 ------ 권리 소유를 명확히 하고, 지식 재산 접근, 공유 및 재창작을 둘러싼 비즈니스 모델을 지원하기 위해서이다. 기존의 지식 재산 보호 프레임워크는 비싼 중개 기관과 사후 권리 보호 조치를 의존하고 있어, AI가 즉시 콘텐츠를 소비하고, 한 번의 클릭으로 새로운 변형을 생성하는 시대의 요구에 부응할 수 없다.

우리가 필요로 하는 것은 개방형 공공 등록 시스템으로, 명확한 소유권 증명을 제공하여 지식 재산 창작자가 효율적으로 상호작용할 수 있도록 하고, AI 및 기타 네트워크 응용이 직접 연결될 수 있도록 하는 것이다. 블록체인 기술은 이상적인 선택이다: 중개 없이 지식 재산 등록을 완료하고, 변경 불가능한 추적 증명을 제공하며, 제3자 응용이 해당 지식 재산을 쉽게 식별하고, 허가하고, 사용할 수 있도록 한다.

일부는 "기술이 지식 재산을 보호할 수 있다"는 주장에 회의적이다 ------ 결국, 인터넷의 두 번째 발전 시대(및 지속적으로 진화하는 AI 혁명)는 종종 지식 재산 보호의 약화와 관련이 있다. 그 일부 이유는 오늘날 많은 지식 재산 기반 비즈니스 모델이 "파생 작품 금지"에 초점을 맞추고 있기 때문이다, 이는 파생 창작을 장려하고 상업화하는 것이 아니다. 그러나 프로그래밍 가능한 지식 재산 인프라는 창작자, 브랜드 및 IP 소유자가 디지털 공간에서 소유권을 명확히 설정할 수 있도록 할 뿐만 아니라, "IP 공유(생성적 AI 및 기타 디지털 응용에 사용)"를 둘러싼 비즈니스 모델의 문을 열어준다 ------ 이는 사실상 생성적 AI가 창작에 대한 주요 위협을 기회로 전환하는 것이다.

우리는 창작자가 NFT 분야에서 새로운 모델을 시도하는 것을 보았다: 기업은 이더리움의 NFT 자산을 활용하여 CC0 브랜드 구축 하에 네트워크 효과 및 가치 축적을 지원하고 있다; 최근에는 인프라 제공업체들이 표준화 및 조합 가능한 IP 등록 및 허가를 위한 프로토콜(예: Story Protocol) 또는 전용 블록체인을 구축하고 있다. 일부 예술가는 이러한 도구를 사용하여 Alias, Neura, Titles 등의 프로토콜을 통해 자신의 스타일과 작품을 창의적 재창작에 사용할 수 있도록 허가하고 있다. Invention의 Emergence 시리즈는 팬들이 함께 과학 소설 우주 및 그 캐릭터를 창작하도록 초대하며, Story Protocol을 기반으로 구축된 블록체인 등록부는 각 요소의 창작자 소속을 추적할 수 있다.

9. 콘텐츠 창작자를 보상하는 웹 크롤러 메커니즘

저자: Carra Wu

현재 시장 수요에 가장 부합하는 AI 에이전트는 프로그래밍 또는 오락 도구가 아니라 웹 크롤러이다 ------ 이들은 자율적으로 웹 페이지를 탐색하고, 데이터를 수집하며, 출처를 결정한다.

추정에 따르면, 현재 거의 절반의 웹 트래픽이 비인간 주체에서 발생하고 있다. 크롤러는 종종 robots.txt 프로토콜을 무시한다(이 파일은 자동 크롤러가 웹사이트에 접근할 수 있는지를 알려야 하지만, 실제로는 제약력이 약하다)며, 수집된 데이터를 활용하여 기술 대기업의 시장 장벽을 강화한다. 더 나쁜 것은, 웹사이트가 이러한 불청객을 위해 대역폭과 CPU 자원의 비용을 부담해야 한다는 것이다. 이에 대한 대응으로, Cloudflare와 같은 CDN(콘텐츠 전송 네트워크)은 차단 서비스를 제공하지만, 이는 본래 존재하지 말아야 할 임시방편적인 해결책일 뿐이다.

우리는 인터넷의 원래 프로토콜(콘텐츠 창작자와 배포 플랫폼 간의 경제적 약속)이 붕괴될 수 있음을 지적해왔다. 과거 12개월 동안, 웹사이트 소유자는 대규모로 AI 크롤러를 차단하고 있다: 2024년 7월, 전 세계 상위 10,000개 웹사이트 중 9%만이 AI 크롤러를 금지했지만, 현재 그 비율은 37%에 달하며, 더 많은 웹사이트 운영자가 기술을 업그레이드하고 사용자 불만이 증가함에 따라 이 숫자는 계속 증가할 것이다.

CDN에 의존하여 의심스러운 크롤러의 접근을 완전히 차단하지 않고, 절충안을 찾을 수 있을까? AI 크롤러는 인간 트래픽을 위해 설계된 시스템을 무료로 이용해서는 안 되며, 데이터 수집 권한을 위해 비용을 지불해야 한다. 이것이 바로 블록체인의 활용처이다: 각 웹 크롤러 에이전트는 Crypto를 보유하고, x402 프로토콜을 통해 각 웹사이트의 "접근 에이전트" 또는 유료 장벽 프로토콜과 체인 상에서 협상할 수 있다(물론, 문제는 robots.txt 프로토콜이 1990년대부터 인터넷 상업 논리에 깊이 뿌리내리고 있어 대규모 협력이나 Cloudflare와 같은 CDN의 참여가 필요하다는 것이다).

동시에, 인간은 World ID를 통해 신원을 증명하여(제3장 참조) 콘텐츠에 무료로 접근할 수 있다. 이러한 모델 하에서, 콘텐츠 창작자와 웹사이트 소유자는 AI 데이터 세트 수집 시 보상을 받을 수 있으며, 인간 사용자는 여전히 "정보의 자유"를 누릴 수 있는 인터넷을 즐길 수 있다.

AI의 미래 소유권

10. 개인 정보 보호의 맞춤형 광고

저자: Matt Gleason

AI는 온라인 쇼핑 경험에 영향을 미치기 시작했지만, 만약 우리가 일상에서 보는 광고가 "진정으로 유용하다면" 어떨까? 사람들이 광고를 싫어하는 이유는 분명하다: 무효 광고는 순전히 잡음일 뿐이며, 방대한 소비 데이터를 기반으로 한 과도하게 정밀한 AI 광고는 개인 정보를 침해하는 것처럼 보인다. 다른 응용은 "건너뛸 수 없는 광고"를 통해 콘텐츠에 제한을 두어(예: 스트리밍 서비스나 게임 레벨) 수익을 창출한다.

Crypto는 광고 모델을 재구성할 가능성을 제공한다. 블록체인과 결합된 개인화된 AI 에이전트는 "무관한 광고"와 "과도하게 정밀한 광고" 간의 균형을 찾아, 사용자 맞춤 선호에 따라 광고를 게재할 수 있다. 더 중요한 것은, 이러한 모델이 사용자 전체 데이터를 노출할 필요가 없으며, 데이터를 적극적으로 공유하거나 광고와 상호작용하는 사용자에게 직접 보상할 수 있다는 것이다.

이 목표를 달성하기 위해서는 다음과 같은 기술 요구 사항을 충족해야 한다:

• 저비용 디지털 결제: 사용자의 광고 상호작용(시청, 클릭, 전환)을 보상하기 위해 기업은 소액 결제를 자주 전송해야 하며, 이는 시스템이 고속 처리 능력과 거의 제로에 가까운 수수료를 갖추어야 함을 요구한다;
• 개인 정보 보호 데이터 검증: AI 에이전트는 사용자가 특정 인구 속성을 충족함을 증명해야 하며, 제로 지식 증명은 개인 정보를 보호하면서 속성 검증을 완료할 수 있다;
• 인센티브 모델: 만약 인터넷이 마이크로 결제 기반의 수익 모델(예: 단일 상호작용이 0.05달러 미만, 제7장 참조)을 채택한다면, 사용자는 "광고를 시청하고 소액 보상을 받는" 것을 자율적으로 선택할 수 있으며, 기존의 "착취형" 모델을 "참여형" 모델로 전환할 수 있다.

수십 년 동안, 온라인(심지어 오프라인 수백 년) 광고는 "관련성"을 추구해왔다. 그러나 Crypto와 AI의 관점에서 광고를 재구성하면, 결국 광고는 더 실용적인 가치를 갖게 될 것이다 ------ 맞춤형이지만 방해가 되지 않으며, 모든 당사자가 이익을 얻을 수 있다: 개발자와 광고주에게는 더 지속 가능하고 인센티브가 호환되는 비즈니스 모델을 해제하고, 사용자에게는 디지털 세계를 탐색할 수 있는 더 많은 경로를 제공한다.

이는 광고 위치의 가치를 높일 뿐만 아니라, 오늘날 뿌리 깊은 "착취형" 광고 경제를 전복시키고, 더 인간 중심의 시스템을 구축할 가능성이 있다 ------ 사용자는 더 이상 거래되는 상품이 아니라, 그 과정에 참여하는 주체가 된다.

11. 인간이 소유하고 통제하는 AI 동반자

저자: Guy Wuollet

현재 사람들은 기기에서 보내는 시간이 오프라인 상호작용을 초과하고 있으며, 점점 더 많은 시간을 AI 모델 및 AI 생성 콘텐츠와의 상호작용에 사용하고 있다. 이러한 모델은 오락, 정보 획득, 소수의 관심사 충족 또는 아동 교육 등에서 동반자 가치를 제공하기 시작했다. 가까운 미래에 교육, 의료, 법률 상담 및 정서적 동반자로 사용되는 AI 동반자가 주류 상호작용 방식이 될 것이라고 쉽게 상상할 수 있다.

미래의 AI 동반자는 무한한 인내심을 갖추고 있으며, 개인의 요구에 맞게 맞춤화될 것이다 ------ 이들은 더 이상 단순한 도구나 로봇 하인이 아니라, 높이 평가되는 관계가 될 수 있다. 따라서 "이 관계를 소유하고 통제하는 사람은 누구인가"라는 질문이 매우 중요하다(사용자인가, 기업과 같은 중개자인가). 지난 10년 동안 소셜 미디어의 콘텐츠 필터링 및 검열에 대해 우려해왔다면, 앞으로 이 문제는 더욱 복잡하고 개인화될 것이다.

"검열 저항 블록체인 호스팅 플랫폼이 사용자가 AI를 통제하는 가장 실행 가능한 경로"라는 주장은 여러 번 논의되었다(앞서 언급한 바와 같이). 이론적으로 개인은 장치 측 모델을 실행하거나 GPU를 직접 구매할 수 있지만, 대부분의 사람들은 경제적 여유가 없거나 기술적 능력이 부족하다.

AI 동반자의 보급은 여전히 시간이 필요하지만, 관련 기술은 빠르게 발전하고 있다: 인간처럼 대화하는 텍스트 상호작용 동반자는 이미 상당히 성숙해졌으며, 시각적 아바타 기술이 크게 발전하고 있고, 블록체인 성능이 지속적으로 향상되고 있다. 검열 저항 동반자가 사용하기 쉬운 것을 보장하기 위해, 우리는 암호화 기반 응용 프로그램을 구현하기 위해 더 나은 사용자 경험에 의존해야 한다. 다행히도, Phantom과 같은 지갑은 블록체인 상호작용을 크게 단순화했으며, 내장형 지갑, 비밀번호 키 및 계정 추상화 기술 덕분에 사용자는 복구 문구를 기억할 필요 없이 자가 관리 지갑을 보유할 수 있다. Optimistic 및 ZK 협처리기를 기반으로 한 고처리량 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 기술은 디지털 동반자와의 깊고 지속적인 관계를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.

가까운 미래에 논의의 초점은 "언제 사실적인 디지털 동반자가 등장할 것인가"에서 "누가 그것들을 통제할 수 있는가"로 이동할 것이다.