인공지능에 관한 6가지 테마

인공지능에 관한 6가지 테마

요약

2023년 시장의 중요한 트렌드 중 하나는 인공지능(AI)입니다. AI 기술은 점차 성숙해지고 있으며, 이에 따라 경제적인 영향도 상당할 것으로 예상됩니다. 비록 때로는 과대 포장될 수 있지만, AI는 다양한 산업 분야에서 혁명을 일으킬 잠재력을 갖고 있으며, 복잡한 작업을 더 효율적으로 수행하고 더 많은 사용자가 이용할 수 있는 가능성을 제공합니다. AI와 비트코인의 결합은 새로운 가능성을 제시합니다. 예를 들어, AI 에이전트를 통해 비트코인 거래를 자동화하거나 스팸 방지 수단으로 작업 증명을 사용하는 등의 새로운 응용이 가능합니다. 2023년은 AI와 관련된 기술 및 트렌드가 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 이는 경제와 산업에 큰 영향을 미칠 것입니다. AI와 비트코인의 결합은 새로운 가능성을 열어주며, 스톡 웨이브와 같은 리더십 플랫폼은 투자자들에게 혁신적인 정보를 제공하여 성공을 도모할 수 있도록 돕고 있습니다.

인공지능에 관한 6가지 테마

AI 테마

AI에 대한 관점은 극단적으로 다양합니다. 한쪽에서는 "과대광고일 뿐 아무 것도 아니다"라는 견해가 있고, 반면에 "5년 안에 모두를 잡아먹고 세계를 지배할 것이다"라는 비관적인 견해도 있습니다. 이러한 다양한 관점 중 어디에 속하는 것은 명확하지 않지만 중요한 돌파구가 있다고 믿고 있습니다. 새로운 기술은 일반적으로 과대광고 주기를 거치며 초창기에는 기대에 미치지 못할 수 있지만, 시간이 흐름에 따라 성장하고 발전합니다.

기술은 성숙함과 보급이 진행되면서 경제에도 큰 영향을 미칩니다. 그러나 미래의 기술 발전은 예측하기 어렵습니다. 미래에 어떤 일이 벌어질지 정확하게 예측할 수 없더라도 올바른 질문을 하고 미지의 영역을 탐색하는 것이 중요합니다. 어떤 질문을 던져야 하는지, 복잡한 주제에서 어떤 한계나 병목 현상이 발생할 수 있는지를 이해하는 것은 중요한 연습입니다.

프로그래밍에 익숙하지 않지만 소프트웨어, 하드웨어 엔지니어링, 경제학적 측면에서 기술을 바라보는 것을 선호하며, 중요한 것은 올바른 질문을 찾아내고 지형도를 그려 보는 것입니다.

기술의 미래를 예측하는 것은 어렵지만, 항상 더 나은 미래를 위해 노력하고 질문하며 지식을 확장하는 것이 중요합니다.

주제 1) 단계적 변화를 통한 기술

기술 발전은 종종 우리가 상상하는 것처럼 부드러운 기하급수적인 상승 곡선이 아닌, 겹치는 단계적 변화의 연속으로 나타납니다. 특정 기술 혁신이 일어나고 수십 년 동안 기술 붐이 일어난 후, 다음 혁신이 나타날 때까지의 기간에는 기술 발전이 둔화되는 경우가 흔합니다. 이러한 이유로 공상과학 소설에서 설정한 특정 날짜에 기술이 예상대로 발전하지 않는 경우가 종종 있습니다.

기술 발전의 중요한 측면 중 하나는 새로운 돌파구의 등장입니다. 이러한 돌파구가 나타나면 특정 산업 내의 기술은 예상을 뛰어넘어 빠르게 변화할 수 있습니다. 종종 이러한 돌파구는 더 집중된 에너지원의 발견과 적용과 관련이 있습니다. 증기 기관과 석탄 채굴, 내연 기관과 석유 생산과 같은 에너지원의 발견은 산업 혁명을 주도했고, 이를 통해 생활의 질과 생산성이 크게 향상되었습니다.

의료 분야에서도 세균 발견과 항균제, 수술 기술의 발전, 백신 등의 혁신이 수명을 크게 연장시켰습니다. 그러나 미래에는 유전자 편집과 노화 역전 기술과 같은 새로운 돌파구가 최대 수명을 더욱 연장할 것으로 예상됩니다.

또한 인간의 염원 중 하나인 비행에도 관련된 기술 발전이 있었습니다. 비행은 수천 년 동안 인류의 꿈이었지만 오랜 기간 동안 발전하지 못했습니다. 그러나 에너지원과 기술 혁신의 결합으로 인하여 비행이 실현되었으며, 이를 통해 인류는 고속 이동과 광범위한 수돗물 공급, 농업 기계화와 같은 혁신을 경험했습니다. 하지만 기술의 한계로 초음속 상업용 비행이 어려워지면서 발전 속도가 둔화되었습니다.

기술 발전은 종종 새로운 에너지원의 발견과 활용과 관련이 있으며, 이러한 돌파구는 특정 산업 분야의 기술을 크게 변화시킵니다. 이러한 역동적인 변화와 함께 우리의 삶과 사회가 혁신과 발전을 경험하고 있습니다.

전기의 발견과 전기의 응용은 현대 통신 시스템과 글로벌화를 주도하는 중요한 혁신 중 하나였습니다. 이러한 발전은 화폐와 금융 시스템에도 큰 변화를 가져왔습니다. 전기를 통한 금융 거래의 빠른 송금은 전 세계에서 화폐의 흐름을 더욱 효율적으로 만들었고, 이는 결국 금융 시스템의 발전과 다양한 화폐의 글로벌 사용을 촉진했습니다. 또한 반도체의 발명은 주머니에 들고 다니는 슈퍼컴퓨터를 가능하게 하였고, 이는 공상과학 소설에서만 볼 수 있던 P2P 통신의 능력을 현실로 만들었습니다. 이러한 기술적 혁신은 우리의 일상생활과 경제에 큰 영향을 미쳤습니다.

인공 지능 역시 중요한 역할을 하며, 20세기 중반부터 계속해서 발전해왔습니다. 체스 프로그램을 통해 인간 선수를 이기는 능력은 컴퓨팅 기술과 인공 지능의 진보로 인해 크게 향상되었습니다. 초기에는 대형 슈퍼컴퓨터가 필요했지만, 이후 데스크톱 컴퓨터와 심지어 휴대폰에서도 인간을 이길 수 있게 되었습니다. 머신러닝 분야는 계속해서 발전하고 있으며, 최근에는 상업적으로 매우 중요한 분야로 부상하고 있습니다.

특히, AI는 엔지니어링과 소프트웨어 분야에서 새로운 가능성을 열고 있습니다. AI는 다양한 소프트웨어 작업에 적용되며, 기업과 조직의 업무 방식을 혁신적으로 개선할 수 있는 역할을 합니다. AI는 지속적으로 학습하고 적응하며 업무 프로세스에 새로운 효율성을 불어넣고 있으며, 이러한 발전은 점진적인 것이 아닌 단계적인 변화로 나타나고 있습니다. 이러한 변화는 기술과 비즈니스에 중대한 영향을 미치며, 우리의 미래에 대한 전망을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

테마 2) 10배의 접근성

투자자들이 현재 인공지능(AI)에 보이는 반응은 AI 소프트웨어 및 관련 칩 기술에 대한 투자를 중심으로 집중되고 있습니다. 이러한 투자 붐은 이미 현재 매우 혼잡한 상황을 만들고 있습니다. AI 기술은 다양한 산업 분야에 혁명을 가져오며, 기업들과 개발자들은 AI를 중심으로 한 프로젝트와 제품에 투자하고 있습니다.

그러나 또 다른 중요한 주제는 "AI 덕분에 어떤 제품에 대한 접근성이 10배 더 높아질까?"라는 질문입니다. 이를 설명하기 위해 Adobe(ADBE)를 예시로 들어볼 수 있습니다. Adobe Photoshop은 고급 이미지 편집 소프트웨어로 사용하기 위해서는 학습과 숙련이 필요한 경우가 많았습니다.

하지만 최근에 AI가 Adobe Photoshop과 통합되어 사용자가 텍스트 기반 명령을 통해 빠르고 쉽게 극적인 이미지 변화를 만들 수 있게 되었습니다. 이것은 다양한 크리에이터 애플리케이션에 적용될 수 있는 중요한 개념입니다. AI 기술을 활용하면 복잡한 작업의 일부분을 자동화하고 사용자에게 직관적이고 쉬운 도구를 제공함으로써, 사용자의 생산성을 향상시키고 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.

이러한 혁신은 다양한 분야에서 크리에이터들이 작업에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와주며, 특히 기존에 기술적으로 어려웠던 작업에 대한 접근성을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 이러한 접근성 향상은 사용자들의 창작 활동을 촉진하고 더 많은 사용자가 창작 작업에 참여할 수 있게 합니다.

비관적인 시각에서는 이러한 AI 지원으로 인해 일부 크리에이터가 작업을 잃을 수 있다는 우려가 있지만, 낙관적인 관점에서는 더 많은 사용자가 크리에이터 애플리케이션을 활용할 것이며, 따라서 전체적인 사용량과 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 작업량이 크게 감소하는 것이 아니라 더 많은 창작 활동이 일어나게 될 것을 의미합니다.

이러한 혁신은 데이터 저장 비용이 크게 저렴해지면서 메가바이트 당 스토리지를 기하급수적으로 늘릴 수 있게 된 것과 유사한 방향으로 나아갈 것으로 예상됩니다. AI 지원 크리에이터 애플리케이션은 사용자에게 더 쉽고 효율적인 창작 도구를 제공하며, 이로써 창작 활동의 확대와 혁신을 이끌 것입니다.

AI의 발전은 다양한 분야에서 사용자의 접근성을 크게 높일 것으로 예상되며, 크리에이터 애플리케이션의 사용량과 수요를 증가시킬 것입니다. 이러한 혁신은 미래의 창작 활동과 기술적 혁신을 주도할 것으로 기대됩니다.

Adobe와 NVIDIA의 주가 동향을 AI 트렌드 관점에서 분석하고, 그 결과 Adobe를 선호하는 투자처로 추천한 점을 지적하셨습니다. 현재 Adobe의 주가가 상승세를 보이며 좋은 진입 시점이 아닌 것으로 판단하셨지만, 크리에이터의 접근성을 확대하는 AI 트렌드는 계속해서 주목할 가치가 있다고 강조하셨습니다.

한편, 장기적으로 AI가 제약 및 생명공학 기업을 어떻게 도울 수 있는지에 대한 주제도 제기하셨습니다. AI의 중요한 응용 분야 중 하나는 분자 시뮬레이션으로, 의약품 개발과 관련된 빠른 추측과 실험의 문제를 해결할 수 있는데, 이를 통해 신약 개발 비용을 크게 절감하고 의약품을 신속하게 시장에 출시할 수 있다고 설명하셨습니다. AI가 유전자 조작 등의 기술 발전을 가속화할 수 있는 잠재력을 지닌 것으로 언급하셨습니다. 또한, AI가 치명적인 신종 바이러스 개발 비용을 현저하게 낮출 수 있는 가능성을 지적하셨으며, 이로 인해 불량 인간 집단이 새로운 생물무기를 제작할 위험에 대한 우려를 나타내셨습니다.

이러한 점을 고려하여 AI 기술은 다양한 분야에서 혁신과 동시에 새로운 도전과 고민을 불러일으키고 있으며, 장기적으로는 인류의 건강과 안전, 창조성 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

테마 3) 질문을 거꾸로 뒤집기

AI 기술은 다양한 산업과 업무 영역에서 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 이러한 혁신은 여러 가지 이점을 제공할 것으로 예상됩니다. 그러나 질문을 거꾸로 뒤집어 생각할 때, AI의 도입으로 인해 중단될 수 있는 업무와 도전에 대한 고려도 필요합니다.

AI의 이점

• 효율성 향상: AI는 반복적이고 시간 소모적인 업무를 자동화하고, 이로 인해 업무 수행 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다. 이는 생산성을 높이고 비즈니스 프로세스를 최적화하는데 도움이 됩니다.
• 예측 및 분석: AI는 대량의 데이터를 분석하여 특정 동향 및 패턴을 식별할 수 있습니다. 이는 비즈니스 의사 결정을 더욱 정확하게 지원하고 예측 가능성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 고객 서비스 향상: AI를 통해 가상 비서 및 챗봇을 구현하여 고객 서비스를 개선하고 응대 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 고객과의 상호작용을 향상시킵니다.
• 의료 및 과학 분야의 혁신: AI는 의료 진단, 약물 개발, 분자 시뮬레이션 등과 같은 의료 및 과학 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 신약 개발과 질병 치료에 기여합니다.
• 로봇 공학: AI 기술은 로봇 공학 분야에서도 사용되며, 자동화된 생산 과정, 의료 로봇, 및 무인 항공기와 같은 분야에서 발전을 이루고 있습니다.

AI로 인해 중단될 수 있는 업무

• 반복적인 루틴 업무: AI의 도입으로 반복적인 루틴 업무는 자동화될 수 있으며, 이로 인해 관련 직종의 일자리가 줄어들 수 있습니다.
• 데이터 입력 및 처리: AI는 데이터 입력 및 처리 작업을 효율적으로 수행하며, 이로 인해 데이터 엔트리 작업과 관련된 직업이 감소할 수 있습니다.
• 일부 고객 서비스 업무: 가상 비서 및 챗봇의 도입으로 인해 특정 고객 서비스 업무가 자동화될 수 있으며, 이로 인해 관련 직종의 일자리가 영향을 받을 수 있습니다.
• 일부 생산 라인 작업: 자동화 로봇이 일부 생산 라인 작업을 대체할 수 있으며, 이로 인해 관련된 공장 노동자의 일자리에 변화가 생길 수 있습니다.
• 일부 의료 진단 작업: AI 기반 의료 진단 도구가 의사의 역할을 보완하거나 일부 업무를 자동화할 수 있으며, 이로 인해 의료 분야에서도 일부 변화가 있을 수 있습니다.

AI의 도입은 이러한 업무 분야에서 변화를 초래할 수 있지만, 물리적 세계와 에너지 관련 분야에서는 아직까지는 한계가 남아 있습니다. 따라서 AI가 물리학적인 한계를 넘어서는 경우에만 해당 분야에서 큰 변화가 예상됩니다.

테마 4) 아무도 무슨 일이 일어나고 있는지 모르는 세상

현재의 디지털 시대에서는 인공지능과 머신 러닝 기술이 복잡성을 더해가면서, 우리가 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해하기 어려운 상황이 발생할 수 있습니다. 이러한 새로운 시대에는 다음과 같은 상황들이 예상됩니다.

• 자기학습 AI의 생성: 인공지능이 스스로 새로운 인공지능을 만들 수 있는 능력을 보이면서, 인간 개입 없이 선순환적인 피드백 루프가 형성됩니다. 이것은 프로그래밍이나 인간의 개입 없이 AI 스스로 더 나은 AI를 개발할 수 있는 가능성을 의미합니다. 이로써 소프트웨어의 복잡성은 증가하며, 그 복잡성은 우리가 파악하기 어려울 정도로 높아집니다.
• 해킹용 AI: 해커 그룹이나 정부 기관이 최적화된 해킹용 AI를 개발할 수 있습니다. AI는 기존에는 어려운 해킹 과정을 최적화하고, 자동화하여 공격의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이로 인해 보안 시스템은 새로운 도전에 직면하게 됩니다.
• 사이버 공방과 방어: 머신 러닝과 딥러닝을 사용하는 AI를 활용한 공격과 방어가 더욱 격화됩니다. 공격자와 방어자는 서로의 공격 및 방어를 분석하고 개선하기 위해 AI를 활용합니다. 이 과정에서 코드는 인간의 이해 능력을 뛰어넘는 복잡성을 갖게 되고, 어떤 일이 일어나고 있는지를 파악하기 어려워집니다.
• 사이버 전장: 사이버 공간은 실제 전장이 되고, 초인적인 해커와 방어자들이 언제 어디서나 전 세계적으로 서로를 공격하고 방어하는 상황이 발생합니다. 이러한 전장에서는 소프트웨어 시스템의 안정성이 크게 영향을 받으며, 우리가 의존하는 모든 것이 위험에 노출될 수 있습니다.
• 디지털 신들의 대결: 이 시나리오에서는 인간 개입 없이 AI가 복잡한 공격 및 방어 전략을 개발하고, 그 과정에서 우리의 디지털 세계는 상상 이상의 혼돈과 불안에 노출됩니다. 디지털 신들은 서로를 이길 수 있는 더 뛰어난 AI를 개발하고 서로에게 배우면서 계속해서 경쟁합니다.

이런 상황에서는 보안과 안전이 더욱 중요해집니다. 디지털 시스템을 보호하고, 해킹을 방지하기 위해 초인적인 해커와 방어자 AI가 개발될 것입니다. 이러한 변화에 대비하고, 보안 시스템을 지속적으로 개선하는 것이 필요합니다.

주제 5) 인플레이션은 스펙트럼

수십 년 동안, 제조업의 오프쇼어링과 자동화의 진보는 상품 가격에 뚜렷한 하락 압력을 가하였습니다. 신발, 섬유, 전자제품, 플라스틱 제품 등과 같은 품목은 다른 대부분의 상품에 비해 가격이 급격하게 하락하였습니다. 이러한 가격 하락 현상은 주로 자동화하기 어려운 서비스 분야와 에너지 집약적인 자산에는 적용되지 않았습니다.

예를 들어, 텔레비전의 경우, 기술의 발전으로 인해 해상도와 크기가 크게 증가했음에도 불구하고 가격은 크게 하락하였습니다. 또한, 무어의 법칙에 따라 프로세서의 트랜지스터 수가 두 배로 증가하면서 전자제품의 가격은 지속적으로 감소하였습니다.

앞으로 몇 년, 몇십 년 동안, 인공지능은 서비스 가격의 디스인플레이션을 가져올 것으로 예상됩니다. AI는 회계, 경영, 그래픽 디자인, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 한 명의 전문가가 수행하는 업무를 대체할 수 있게 될 것입니다. 이로써 서비스 분야의 가격이 하락하고 효율성이 증가할 것으로 예측됩니다.

그러나 중요한 점은 통화 공급이 여전히 증가할 가능성이 있다는 것입니다. 현재의 글로벌 금융 시스템은 부채에 기반하고 있으며, 더 많은 통화 공급 없이는 현재의 정부, 기업, 가계 부채를 유지하기 어렵다는 문제가 있습니다.

또한, 고율로 상승하는 자산 가격(예: 금, 해안가 부동산, 미술품)은 통화 공급의 증가를 따라잡으며 공식 소비자 물가 상승률을 상회하고 있습니다. 반면에 병원 서비스, 보육 서비스, 중간 주택 가격 등은 희소성이 높아 추가 생산이 어려운 상품으로, 더 높은 소비자 물가 상승률을 나타내고 있습니다.

이러한 경향들은 통화 공급, 자산 가격, 서비스 가격, 생산 비용 등 다양한 요소 사이의 복잡한 상호작용을 보여주며, 인플레이션 현상은 단순한 일관된 패턴이 아닌 스펙트럼의 다양한 형태로 나타날 것으로 예상됩니다. 이러한 변화에 대비하고 경제의 안정성을 유지하기 위해서는 정교한 정책 및 경제 관리가 필요합니다.

주제 6) 인공지능과 비트코인의 교차점

비트코인 생태계와 인접한 생태계에서 이전 작업과 연구를 해왔기 때문에 상당한 시간을 할애해 살펴본 주제이기도 합니다.

주제 6A) 인공지능을 위한 최고의 화폐는?

인공지능 에이전트가 사용하기에 가장 적합한 화폐 형태는 현재로서는 비트코인이 가장 유력한 선택으로 보입니다. 이는 다양한 이유로 인해 그렇게 여겨지며, 비트코인은 미래의 디지털 경제와 머신 러닝 환경을 위한 화폐로서 많은 장점을 제공합니다.

첫째로, 비트코인은 오픈 소스 디지털 네이티브 화폐로서 분산된 형태를 띄고 있습니다. 이는 중앙 기관의 통제나 감독을 받지 않으며, 전 세계 어디에서나 접근 가능하다는 장점을 가지고 있습니다. 인공지능 에이전트가 이를 활용하여 글로벌 결제와 자금 이동을 수행할 수 있습니다.

둘째로, 비트코인은 블록체인 기술을 기반으로 하며, 높은 보안성과 투명성을 제공합니다. 이것은 인공지능 에이전트가 안전하게 거래를 수행하고 거래 내역을 블록체인에 기록할 수 있게 해줍니다. 따라서 부정확한 거래나 사기를 방지하는 데 도움이 됩니다.

세 번째로, 비트코인은 라이트닝 네트워크와 같은 확장성 솔루션을 통해 빠르고 저렴한 거래를 가능하게 합니다. 이것은 인공지능 에이전트가 높은 빈도로 거래를 수행하고 미세한 금액을 송금하는 데 매우 유용합니다.

또한, 비트코인은 이미 글로벌 경제와 금융 시스템에서 널리 인식되고 사용되고 있으며, 이로써 인공지능 에이전트가 다른 경제 주체와 상호작용할 때 상당한 편의성을 제공합니다.

비트코인은 화폐 가치의 안정성과 미래 예측 가능성을 가지고 있으며, 이것은 인공지능 에이전트가 재무 계획 및 예산을 관리하는 데 중요한 요소입니다.

라이트닝 랩스의 도구는 다음과 같은 주요 기능을 가지고 있으며, 이를 통해 비트코인과 인공지능 간의 연동 및 결제 프로세스를 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.

• 비트코인 보유 및 사용의 용이성: 라이트닝 랩스의 도구는 비트코인을 보유하고 사용하는 과정을 간단화하고, AI 에이전트가 비트코인을 송수신하며 사용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 디지털 자산을 보유하고 다양한 경제 활동을 수행할 수 있게 됩니다.
• HTTP 402 결제 필요 상태 코드 활용: 이 도구는 오랫동안 사용되어온 "HTTP 402 결제 필요" 상태 코드를 활용하여 리소스 집약적인 연산에 대한 비용을 사용량 단위로 더 쉽게 지불할 수 있게 합니다. 이는 인공지능 에이전트가 웹 서비스 및 API 호출에 대한 비용을 효과적으로 관리하고 지불하는 데 도움을 줍니다.
• 라이트닝 네트워크와의 통합: 비트코인과 함께 라이트닝 네트워크를 활용함으로써, 빠르고 안전한 결제 및 자금 이동을 가능하게 합니다. 이것은 인공지능 에이전트가 글로벌 경제와 상호작용하고 금융 거래를 수행하는 데 필수적인 기능입니다.
• 비용 투명성 및 동적 가격 설정: 이 도구는 사용자에게 동적으로 가격을 설정하고 리소스에 대한 지불을 투명하게 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 인공지능 에이전트는 자원을 효율적으로 활용하고 비용을 최소화할 수 있습니다.
• 글로벌 화폐 및 경제 시스템과의 통합: 비트코인은 이미 글로벌 경제 및 금융 시스템에서 널리 사용되고 있으며, 이 도구를 통해 인공지능 에이전트는 다른 경제 주체와의 상호작용을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다.

이러한 도구는 디지털 경제와 머신 러닝 환경에서 인공지능 에이전트가 높은 자율성과 효율성을 가지며 경제 활동을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 비트코인과 라이트닝 네트워크와 같은 디지털 금융 혁신과 결합하여 더욱 강력한 솔루션을 제공하는 것으로 보입니다.

AI 에이전트가 다른 AI 에이전트에게 비용을 지불해야 할 수 있는 시나리오는 다음과 같습니다:

AI 개발 및 연구 협력: 여러 AI 팀 또는 연구 기관이 협업하여 AI 모델을 개발하거나 연구 프로젝트를 수행할 때, 각 팀 또는 개발자에 대한 협력 비용을 분배할 필요가 있습니다. 이를 통해 AI 개발 및 연구에 참여한 모든 주체가 공정하게 보상을 받을 수 있습니다.

분산형 AI 시스템 운영: 분산형 AI 시스템에서 여러 AI 에이전트가 서로 협력하여 작업을 수행하는 경우, 각 에이전트에 대한 지불이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차의 경우 센서 데이터를 처리하고 결정을 내리는 여러 에이전트가 협력하여 안전 운전을 보장해야 합니다.

경쟁적 AI 시나리오: 경쟁적인 AI 시나리오에서는 AI 에이전트들이 서로 경쟁하고, 성과에 따라 보상을 받을 수 있습니다. 예를 들어, AI가 체스 또는 바둑 대회에서 경쟁하고 승리하는 경우 보상을 받을 수 있습니다.

분산된 자원 활용: AI 에이전트들이 분산된 컴퓨팅 리소스를 활용하는 경우, 리소스의 사용에 따라 비용을 분배할 수 있습니다. 이는 대규모 병렬 컴퓨팅 또는 분산 데이터 처리 작업에서 유용합니다.

분산된 데이터 처리: 여러 AI 에이전트가 데이터 처리 또는 분석 작업을 수행할 때, 각 에이전트가 데이터에 액세스하고 처리한 양에 따라 보상을 받을 수 있습니다. 이는 데이터 과학 및 빅데이터 분석 분야에서 특히 유용합니다.

이러한 시나리오에서는 블록체인 기술 또는 스마트 컨트랙트를 활용하여 지불 및 보상 프로세스를 자동화하고 투명하게 관리할 수 있습니다. AI 에이전트 간의 협력과 경쟁을 조절하고 보상을 공정하게 분배하기 위한 기술적 솔루션이 필요합니다.

AI 에이전트 간의 상호 작용 및 거래에 관한 잠재적인 시나리오는 현재와 미래의 기술 발전을 통해 더욱 다양하고 복잡해질 것으로 예상됩니다. 아래에는 몇 가지 잠재적인 시나리오와 예시를 제시합니다:

• 자율주행 차량: 자율주행차의 미래에는 AI 에이전트가 다른 차량의 AI와 협력하여 교통 흐름을 최적화하거나 주차 공간을 공유하는 경우가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 차량 A의 AI가 주차 공간을 찾지 못하면 차량 B의 AI에게 일정 비용을 제공하여 주차 공간을 양도할 수 있습니다.
• AI 마켓플레이스: AI 마켓플레이스에서는 다양한 AI 서비스에 대한 거래가 이루어질 수 있습니다. 예를 들어, 기업이 AI 모델을 개발하기 위해 데이터를 필요로 할 때, 다른 AI 에이전트가 데이터를 제공하고 대금을 받을 수 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅 리소스: 클라우드 컴퓨팅 환경에서 AI 에이전트는 다른 에이전트에게 계산 또는 스토리지 리소스를 사용하기 위해 비용을 제공할 수 있습니다. 이는 컴퓨팅 리소스의 효율적인 공유를 촉진할 수 있습니다.
• AI 중개 경매: 광고 캠페인 관리를 위해 AI 중개 경매에서는 광고 슬롯에 대한 입찰이 이루어집니다. 한 AI 에이전트가 특정 고객 그룹을 타겟팅하기 위해 다른 AI 에이전트에게 입찰 비용을 지불할 수 있습니다.
• 게임: 온라인 게임에서 AI 에이전트 간에 가상 상품 거래나 게임 발전을 위한 협력이 이루어질 수 있습니다. 예를 들어, 한 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트에게 가상 상품을 판매하거나 게임 내 자원을 공유하고 보상을 받을 수 있습니다.
• 사물 인터넷 (IoT): 스마트 홈이나 도시에서 AI가 관리하는 IoT 디바이스는 서로 협력하여 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 냉장고가 스마트 오븐에게 일정 시간 동안 전력을 양보하고 이에 대한 비용을 지불할 수 있습니다.

이러한 시나리오들은 향후 더 많은 자율적인 AI 에이전트 간 상호 작용을 위한 기술적 및 윤리적 문제들을 제기할 것으로 예상됩니다. 블록체인, 스마트 컨트랙트, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 고려가 필요하며, 안전하고 투명한 거래를 가능하게 하는 기술과 규제가 계속 발전할 것으로 예상됩니다.

이 글의 이 부분에서 제기된 주장은 AI 사용료를 비트코인 또는 라이트닝으로 지불하는 이유에 대한 몇 가지 강력한 논리적 근거를 제공합니다. 아래에는 이러한 주장의 각 포인트를 더 자세히 설명하는 내용을 전문적으로 정리하겠습니다:

• 지불 거절 없음: AI 작업은 하드웨어 리소스에 상당한 부담을 주며, 그 결과 소프트웨어 사용에 관한 결제 거절 가능성이 있습니다. 예를 들어, 비트코인 및 라이트닝을 사용하지 않는 경우, 사용자가 신용카드를 통해 결제한 다음 작업 완료 후 지불을 거부할 수 있습니다. 이로 인해 판매자는 리소스 비용을 부담하지만 결제 대금을 지급받지 못할 수 있습니다. 라이트닝은 무기명 자산 최종 정산 방식을 사용하여 이러한 부작용을 방지합니다.
• 소액 결제: 많은 결제 방법은 소액 결제에 제한을 가지고 있습니다. 신용카드로는 매우 작은 금액을 결제하는 것이 어렵거나 불가능할 수 있습니다. 또한, 국제적인 결제는 여러 어려움을 겪을 수 있으며, 다양한 결제 방법을 허용하지 않는 경우 사용자는 번거로운 구독 또는 사전 결제 과정을 거쳐야 할 수 있습니다. 라이트닝은 이러한 문제를 극복하고 어디서나 실시간으로 소액 결제를 가능하게 합니다.
• 무허가 및 프로그래밍 가능: AI 에이전트는 프로그래밍 가능 화폐를 사용하는 것이 훨씬 더 쉽다는 주장은 유의미한 포인트입니다. 은행 계좌를 개설하려면 법적 절차와 정체성 확인이 필요하지만, 라이트닝 지갑을 운영하거나 라이트닝 노드를 실행하는 것은 비교적 간단합니다. 이로써 AI 에이전트는 은행 결제 상품에 필요한 복잡한 프로세스를 거치지 않고도 자율적으로 지불을 처리할 수 있습니다.

이러한 이유들로 인해 AI 에이전트가 비트코인 및 라이트닝과 같은 암호화폐 기술을 사용하여 결제를 처리하는 것이 효율적이며, 현실 세계에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 더 효과적으로 극복할 수 있다는 주장을 강화하고 있습니다. 앞으로 더 많은 기업과 기술 개발자들은 이러한 결제 방식을 채택하여 더 원활하고 효율적인 거래 생태계를 구축하고자 할 것으로 예상됩니다.

주제 6B) 스팸 방지를 위한 작업 증명

인공지능 기술의 급격한 발전으로 인해 디지털 콘텐츠의 신뢰성과 스팸 방지가 점차 어려워지고 있는 현실을 고려할 때, 미래의 가능성과 그에 따른 우려 사항은 굉장히 중요합니다. 아래에서는 이러한 문제에 대한 상상력을 활용하여 5년 또는 10년 후에 어떻게 변화할 수 있는지를 살펴보겠습니다.

위조 콘텐츠의 더 심화: AI 기반 딥페이크와 다른 생성 기술의 발전으로 진짜와 가짜를 구별하는 것이 더 어려워질 것으로 예상됩니다. 이는 정치적, 사회적, 경제적 이슈와 관련된 민감한 정보의 위조와 오용을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 사진, 동영상 및 텍스트의 신뢰성을 검증하는 기술과 방법이 더욱 중요해질 것입니다.

정교한 스팸 봇: 미래에는 봇 기술이 더욱 정교해져 사람과 구별하기 어려울 것으로 예상됩니다. 인간과 유사한 대화와 행동을 시뮬레이트하는 봇은 스팸, 피싱, 정치 홍보, 상품 홍보 등 다양한 목적으로 사용될 수 있으며, 이는 소셜 미디어 및 온라인 플랫폼에서 문제를 야기할 수 있습니다.

봇 커뮤니티와 홍보: 봇으로 이루어진 가짜 커뮤니티를 구축하여 특정 아이디어, 제품, 정치 후보 등을 홍보하는 전략은 증가할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 인터넷에서 실제로 어떤 의견이 인기 있는지 확인하기가 더 어려워질 것이며, 정치적인 조작과 정보 유출 등의 우려가 더 커질 것입니다.

개인정보 및 사생활의 위협: 봇을 사용한 공격이 개인 정보와 사생활을 더욱 위협할 수 있습니다. 이는 사회 엔지니어링 공격과 같은 고급 피싱 기술로 이어질 수 있으며, 더욱 주의해야 할 필요가 있습니다.

신뢰할 수 있는 인증 및 검증 시스템: 이러한 문제에 대응하기 위해 미래에는 블록체인 기술과 같은 신뢰할 수 있는 인증 및 검증 시스템이 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 이를 통해 콘텐츠의 출처와 진위성을 검증하고 사용자를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최종적으로, 이러한 변화에 대응하기 위해서는 기술 개발, 규제, 사회적 교육 및 민감한 정보에 대한 개인 및 조직의 주의가 필요합니다. 또한, AI 및 봇을 사용하여 신뢰할 수 있는 커뮤니케이션 및 콘텐츠를 확보하는 방법을 개발하고 적용하는 것이 필요합니다.