인공지능은 이제, 주요 제약이 더 이상 모델의 능력이 아니라 경제 및 거버넌스 인프라의 부재인 단계에 들어섰다고 a16z 크립토는 말한다.
일련의 미래 지향적 평가에서, 이 회사의 리서치 및 투자 팀 구성원들은 AI 시스템이 학술 연구부터 금융 업무에 이르기까지 실질적인 업무를 수행할 수 있을 정도의 역량을 갖췄지만, 대규모로 작동하기 위해 필요한 정체성, 기여도(공로) 판단, 보상 메커니즘이 부족하다고 주장했다.
그 결과 a16z는 블록체인 기반 시스템을 투기 기술이 아니라 인프라로 위치시킨다.
AI, ‘보조’에서 ‘발견’으로 이동
Scott Kominers a16z 크립토 리서치 팀 멤버이자 하버드 비즈니스 스쿨 교수는, 지난 1년 사이 AI 모델이 빠르게 발전했다고 말했다.
그는 추상적인 지시를 처리하는 데 애를 먹던 시스템에서, 고급 대학원생 수준에 필적하는 방식으로 복잡한 문제를 추론해 나가는 모델로의 변화를 설명했다.
Kominers는 AI가 수학을 포함한 고난도 추론 분야에서 점점 더 ‘발견’을 위해 사용되고 있다고 말했다. 이들 모델은 일류 대학 수준의 문제를 해결하는 능력을 보여 왔다.
이는 중간 산출물이 다소 불완전하더라도, 추측, 통합, 탐색에 초점을 맞춘 새로운 연구 스타일을 가능하게 했다.
다만 그는 이러한 워크플로가 여러 모델이 서로의 출력을 평가·개선하는 다층 시스템에 의존하는 경우가 많다고 지적했다. 이로 인해 상호운용성 문제와, 각 기여를 어떻게 인정하고 보상해야 하는지에 대한 질문이 여전히 남아 있다고 말했다.
KYC에서 ‘Know Your Agent’로
a16z가 강조한 또 다른 과제는 정체성 문제다.
Sean Neville Circle 공동 창업자이자 Catena Labs 최고경영자는, 에이전트 경제가 이제 지능보다는 신뢰에 더 크게 제약받고 있다고 말했다.
Neville은 금융 시스템 전반에서 비인간 정체성이 이미 인간 직원 수를 넘어섰지만, 대부분은 사실상 “언뱅크드(unbanked)” 상태라고 설명했다.
그는 금융기관이 인간을 대상으로 한 고객확인(KYC, Know Your Customer) 규칙에 의존하듯, AI 에이전트 역시 암호학적으로 검증 가능한 자격 증명이 필요하며, 이를 “Know Your Agent”라는 프레임워크로 불렀다.
이런 시스템이 없으면, 상인과 플랫폼은 자율 에이전트의 대규모 거래를 계속해서 차단할 것이라고 Neville은 내다봤다.
개방형 웹에 가해지는 AI의 부담
Liz Harkavy a16z 크립토 팀 투자자는, AI 에이전트가 광고 및 구독 기반 수익 모델을 우회하면서 콘텐츠에서 가치를 추출함으로써 개방형 웹에 “보이지 않는 세금”을 부과하고 있다고 경고했다.
그녀는 기존 라이선스 계약이 충분하지 않다고 보고, 웹에는 실시간 사용량 기반 보상 시스템이 필요하다고 주장했다.
그녀에 따르면, 블록체인 기반의 소액 결제와 기여도 추적 표준은 기여자에게 가치가 자동으로 흘러가게 만드는 방식을 가능하게 할 수 있다.