AI와 DeFi 통합: AlphaGo의 온체인 게임을 넘어서 (II)

AI와 DeFi의 통합은 전례 없는 효율성과 지능을 약속하지만, 동시에 수많은 위험과 윤리적 논쟁을 야기합니다. 시장 조작부터 규제 당국의 감시까지, 진정으로 탈중앙화되고 공정한 금융 시스템으로 나아가는 길은 어려움으로 가득 차 있습니다. 이번 분석의 두 번째 파트에서는 이러한 중요한 문제를 살펴보고 업계가 지속 가능한 성장을 달성하기 위해 어떻게 이러한 문제들을 헤쳐나갈 수 있는지 모색할 것입니다.

위험 및 윤리적 논쟁

4.1 시장 조작 및 시스템 리스크

AI 알고리즘 공진으로 인한 순간 폭락(Flash Crash) 유발

AI 알고리즘 공진은 특히 알고리즘 안정성에 크게 의존하는 메커니즘에서 시장 순간 폭락의 촉매제가 될 수 있습니다. AI 알고리즘은 가격 예측, 리스크 관리, 자산 배분 및 기타 영역에서 일반적으로 사용되지만, 여러 AI 시스템 간의 의사 결정 전략이 일관성이 없거나 상호 작용할 때 공진 효과가 발생하여 심각한 시장 변동 또는 심지어 순간 폭락을 유발할 수 있습니다.

적대적 공격: DeFi 프로토콜을 표적으로 하는 AI 기만 샘플 (예: 거래량 데이터 위조)

AI 기술의 발전과 함께 DeFi 프로토콜을 표적으로 하는 적대적 공격이 더욱 복잡하고 위험해지고 있습니다. 적대적 공격은 신중하게 설계된 데이터 입력을 통해 AI 모델을 오도하여 DeFi 프로토콜 결정 및 시장 행동에 영향을 미치는 것을 의미합니다. DeFi 생태계에서 AI 모델은 유동성 풀 관리, 거래 쌍 가격 책정, 리스크 평가 및 기타 영역에서 널리 사용되며, 이러한 모델의 정확성은 매우 중요합니다.

일반적인 적대적 공격은 거래량 데이터를 위조하여 대량의 가짜 거래를 통해 시장 가격 책정 및 유동성 결정에 간섭하는 것입니다. 예를 들어, 공격자는 여러 개의 가짜 계정을 생성하고 대규모 저비용 거래를 수행하여 자산에 대한 높은 거래량을 위조할 수 있습니다. 이러한 행위는 AI 모델을 속여 자산의 진정한 가치와 시장 동향을 오판하게 할 수 있습니다. DeFi 프로토콜 스마트 컨트랙트의 경우, 이러한 공격은 잘못된 유동성 구성 및 가격 책정 결정으로 이어져 시장 불안정을 더욱 악화시킬 수 있습니다. 또한 LP에서 대규모 단일 자산 매도를 유발하여 유동성을 확보한 다음 신속하게 이전하는 연쇄 반응을 일으킬 수도 있습니다.

4.2 규제 및 규정 준수 딜레마

미국 SEC의 "AI 토큰"의 증권 속성 정의 (Ripple 사례와 비교)

이러한 토큰이 증권의 정의를 충족하는지 여부와 해당 증권 규정을 준수해야 하는지 여부에 대해 SEC가 "AI 토큰"의 증권 속성을 정의할 때 XRP 사례를 참조할 수 있으므로 과거를 되돌아보며 가정을 할 수 있습니다.

Ripple 사례에서 SEC는 Ripple의 XRP 토큰이 초기 코인 공개(ICO)를 통해 투자자에게 판매되었고 Ripple Labs가 XRP 거래를 촉진하기 위해 판매 과정에서 일련의 마케팅 활동을 수행했기 때문에 증권으로 간주했습니다. 이 판결은 SEC가 토큰 발행 방법과 토큰이 회사 또는 프로젝트와의 지분 또는 부채 관계를 나타내는지 여부에 중점을 두고 있음을 시사합니다.

"AI 토큰"의 경우 SEC는 유사한 판단 기준을 채택할 수 있습니다. 특히 이러한 AI 토큰이 ICO 또는 IEO와 유사한 방식으로 발행되고 AI 프로젝트 또는 회사와 관련된 경우 SEC는 이러한 토큰이 증권 속성을 갖는 것으로 간주할 수 있습니다. 이는 AI 토큰 보유자가 프로젝트 수익 분배 또는 토큰 가치 상승을 통한 자본 이득과 같은 일부 경제적 이익을 갖는 것으로 간주될 수 있음을 의미합니다. 즉, AI 토큰은 잠재적으로 SEC 제재 대상이 될 수 있습니다.

자금 세탁 방지 문제: AI 믹서 추적의 어려움 (예: Tornado Cash 업그레이드 버전)

AI 기술은 또한 Tornado Cash의 업그레이드 버전과 같이 더욱 은밀한 믹싱 도구를 개발하는 데 사용되고 있습니다. 이 개인 정보 보호 기술은 합법적인 사용자에게 더 나은 개인 정보 보호를 제공하지만 규제 기관에 막대한 자금 세탁 방지(AML) 문제를 야기합니다.

믹서의 핵심 문제는 자금 흐름을 추적하기가 매우 어렵다는 것입니다. Tornado Cash와 같은 믹서는 "링 트랜잭션" 모델을 사용하여 자금을 여러 주소와 트랜잭션에 분산시킨 다음 재결합하여 자금 흐름의 사슬을 끊습니다. 이 기술은 자금의 출처와 목적지를 보다 효과적으로 숨길 수 있어 규제 기관이 추적하기가 매우 어렵습니다.

따라서 AI 기술 향상으로 인해 믹서는 더욱 스마트한 알고리즘을 사용하여 여러 릴레이 주소를 동적으로 선택하고, 트랜잭션 경로를 자동으로 변경하며, 심지어 시장 동향을 예측하여 온체인 모니터링 시스템을 피할 수 있습니다. 이는 기존의 블록체인 분석 도구를 더 이상 효과적이지 않게 만듭니다. 더욱이 AI 믹서는 트랜잭션 도구의 기반으로 프라이버시 코인(예: Monero)을 추가로 채택하여 익명성을 더욱 강화할 수 있습니다. 규제 기관은 이러한 고급 암호화 기술 및 익명화 체계에 직면할 때 매우 높은 기술적 역량 문제를 겪게 됩니다. 기존의 자금세탁 방지 규제 조치(예: KYC/AML 정책)는 AI 믹서가 제기하는 새로운 위협에 효과적으로 대처할 수 없습니다.

이러한 문제에 대처하기 위해 규제 기관은 머신 러닝 및 빅 데이터 분석을 사용하여 비정상적인 행동과 잠재적인 불법 거래 패턴을 식별하는 행동 분석 기반 모니터링 기술을 더 많이 도입해야 합니다.

4.3 윤리적 경계

"암흑 숲" 이론: AI는 DeFi의 완전한 제로섬 게임화를 초래하는가?

"암흑 숲" 이론은 원래 류츠신이 "삼체" 시리즈에서 제안했습니다. 이 이론은 우주가 적대적이고 불확실한 환경이며, 문명의 생존은 자신의 존재를 숨기고 다른 잠재적 위협을 최대한 제거하는 데 달려 있다고 가정합니다. 이러한 이론적 틀 내에서 우주의 모든 문명은 끊임없는 게임 상태에 있으며, 자신을 노출시키는 모든 행동은 파멸적인 결과를 초래할 수 있습니다.

이 이론을 DeFi 맥락에 도입하면 AI의 효율적인 예측 및 자동화된 의사 결정을 통해 시장 참여자는 정확한 전략을 통해 이익을 얻을 수 있지만 다른 참여자는 손실을 볼 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 고빈도 거래는 다른 참여자가 시장 변화에 발맞추기 어렵게 만들거나 시장 가격을 정확하게 조작하여 많은 참여자의 노력이 궁극적으로 경쟁자의 이익으로 전환되도록 할 수 있습니다. 이러한 상황에서의 시장 메커니즘은 제로섬 게임에 가까워집니다.

또한 AI 최적화 전략 및 딥 러닝의 적용으로 시장 "스텔스"가 증가하여 시장 행동을 예측하기가 더 어려워질 수 있습니다. 이러한 "암흑 숲" 스타일의 게임은 소규모 DeFi 프로젝트와 새로운 참여자를 매우 불리한 위치에 놓을 수 있습니다. 이들은 대규모 AI 기반 알고리즘과 경쟁할 충분한 자원이 부족하여 부의 집중과 불균등한 자원 분배를 악화시키기 때문입니다.

따라서 AI는 특히 많은 시장 참여자가 유사한 자동화된 거래 및 알고리즘 전략을 채택할 때 DeFi 생태계에서 경쟁을 점점 더 치열하게 만들어 제로섬 게임화로 향하게 할 가능성이 실제로 있습니다.

오픈 소스 vs. 클로즈드 소스: Numerai 모델 블랙 박싱과 커뮤니티 거버넌스 간의 모순

Numerai는 AI와 암호화폐를 결합한 분산형 헤지 펀드 플랫폼으로, 글로벌 데이터 과학자를 유치하여 시장 예측에 대한 오픈 소스 참여를 통해 모델을 제출하도록 합니다. 그러나 프로젝트가 발전함에 따라 더 많은 사람들이 모델의 "블랙 박싱" 문제에 집중하기 시작했습니다. 이러한 모델이 점차 복잡해지고 높은 수준의 알고리즘 최적화를 포함함에 따라 모델의 특정 구현 및 훈련 프로세스를 완전히 이해하고 설명하기가 종종 더 어려워집니다. 여기에는 기술 투명성과 오픈 소스와 클로즈드 소스 간의 프로젝트 거버넌스 구조의 균형을 맞추는 방법이 포함됩니다.

Numerai와 같은 플랫폼에서 오픈 소스 모델은 일부 참가자가 리버스 엔지니어링 또는 악의적인 행동을 통해 모델을 공격할 수 있도록 할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 점점 더 복잡한 알고리즘이 "블랙 박스화"될 수 있습니다. 즉, 의사 결정 프로세스를 커뮤니티에 완전히 투명하게 제시할 수 없어 신뢰 문제가 발생할 수 있습니다.

반면에 클로즈드 소스 모델은 모델의 상업적 비밀과 지적 재산을 효과적으로 보호하여 모델이 악의적으로 복사되거나 변조될 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. Numerai와 같은 프로젝트의 경우 클로즈드 소스는 AI 모델의 보안 및 상업적 가치를 보장할 수 있습니다.

이러한 "블랙 박싱" 현상은 오픈 소스 커뮤니티의 원칙과 충돌합니다. 오픈 소스의 원래 의도는 모든 사람이 시스템에 참여하고 감사할 수 있도록 하는 것이지만 블랙 박스화된 모델은 커뮤니티 구성원이 알고리즘 뒤에 숨겨진 작동 메커니즘을 완전히 이해하지 못하게 하여 잠재적으로 거버넌스 모순과 신뢰 위기를 초래합니다.

미래 전망 및 전략적 권장 사항

5.1 기술 통합 동향

자율성

미래 DeFAI의 핵심 트렌드는 자율 에이전트에 의해 주도되는 자동화에서 자율성으로 이동하는 것입니다. 이러한 AI 기반 지능형 개체는 기존 규칙의 제한을 극복하고 온체인 데이터를 지속적으로 분석하고, 시장 역학을 이해하고, 프로토콜 전반에서 대출 수익률을 최적화하고, 차익 거래 기회를 포착하고, 투자 포트폴리오를 동적으로 균형을 조정하는 등 복잡한 전략을 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이들은 연중무휴 중단 없는 운영과 정확한 의사 결정을 통해 자본 효율성을 높이고 프로토콜에 지속 가능한 수익을 제공하여 가치 흐름 방식을 재구성합니다.

다중 에이전트 협업

미래 DeFAI의 핵심 경쟁력은 단일 지능형 에이전트에서 다중 에이전트 협업 네트워크로 전환될 것입니다. 분산된 AI 에이전트 그룹의 분업 및 협업(예: 관찰, 계획 및 실행 모듈 분리)을 통해 복잡한 전략의 병렬 최적화가 달성됩니다. 다중 에이전트 협업 시스템은 작업 분해를 통해 복잡한 문제를 하위 작업으로 분해하고 각 에이전트는 하위 작업의 특정 부분을 담당합니다. 예를 들어, Observer Agents는 대규모 온체인 전송 및 LP 변동을 실시간으로 스캔하고, Strategy Agents는 헤징 모델을 생성하고, Executor Agents는 여러 체인에서 최적의 거래 경로를 자동으로 라우팅합니다. 한편, 협업 모드도 네트워크 모드(각 에이전트가 다른 모든 에이전트와 통신할 수 있음) 및 계층적 모드(감독자가 있는 다층 에이전트 시스템)를 포함하여 진화할 것입니다.

5.2 투자 기회

인프라: zkML은 영지식 증명을 사용하여 머신 러닝 모델의 추론 프로세스를 검증하므로 스마트 컨트랙트는 전체 모델을 온체인에서 실행하지 않고도 외부 머신 러닝 계산 결과를 신뢰할 수 있습니다. 이는 차세대 대규모 온체인 AI 채택을 위한 핵심 인프라 계층이 될 것입니다. 잠재적인 프로젝트는 다음과 같습니다.

Giza

Giza의 핵심 경쟁력은 고유한 기술 스택과 생태계 포지셔닝에 있습니다. ONNX 형식 머신 러닝 모델을 Cairo 프로그램으로 변환하고 자체 개발한 ONNX Cairo Runtime을 통해 효율적인 온체인 추론 검증을 달성함으로써 Giza는 복잡한 모델과 영지식 회로 간의 호환성 문제를 해결합니다. 분산형 AI 모델 마켓플레이스로서의 포지셔닝은 모델 제공업체와 소비자를 유치하여 양면 네트워크 효과를 형성하는 동시에 StarkNet 생태계와 깊이 통합되어 고성능 ZK 인프라를 통해 기술 장벽을 강화합니다. 온체인 AI 상용화를 탐색하는 초기 프로젝트로서 Giza는 브랜드 인지도를 확립했지만 StarkNet 생태계 성장에 대한 의존성에 주의해야 합니다.

EZKL

EZKL의 장점은 개발자 친화성과 수직 도메인 최적화에 중점을 둡니다. ONNX를 통해 내보내고 zkSNARK 회로로 컴파일된 PyTorch/TensorFlow 모델을 지원하여 개발자 마이그레이션 장벽을 크게 낮춥니다. 성능이 뛰어나고(예: MNIST 모델 증명을 2초 만에 완료) 최적화된 메모리 관리 및 회로 설계를 통해 실용성을 향상시킵니다. EZKL은 개발자 커뮤니티에서 활발하게 활동하고 있으며 여러 해커톤 프로젝트(예: AI Coliseum)에서 채택되었으며 오픈 소스 툴체인(예: Halo2 백엔드 지원)을 통해 반복을 가속화합니다. 딥 러닝 추론 검증에 중점을 두고 비선형 활성화 함수(예: ReLU)의 회로 구현을 특별히 최적화하고 Plonkish 증명 시스템(예: Halo2)과 깊이 통합하여 조회 기능을 사용하여 ML 계산을 효율적으로 처리합니다. 그러나 Risc Zero와 같은 일반 ZK 도구와의 잠재적인 경쟁을 해결해야 합니다.

Giza와 EZKL은 zkML 인프라의 두 가지 경로를 나타냅니다. Giza는 수직 시장 포지셔닝과 생태계 결합(예: StarkNet)을 통해 해자를 구축하여 AI 모델 상용화의 장기적인 레이아웃에 적합합니다. EZKL은 툴체인 성숙도와 성능 이점을 통해 경량 모델 시나리오(예: DeFi 오라클)에 선호되는 선택이 됩니다. 둘 다 양자화 정밀도 손실 및 하드웨어 가속화 문제를 극복해야 하지만 선점자 생태계 및 기술 전문화는 단기적인 장벽을 구축했습니다. 미래 경쟁은 기술 반복 속도와 생태계 확장 역량에 달려 있습니다.

애플리케이션 레이어: 인프라 레이어에 대한 투자에 비해 애플리케이션 레이어 투자는 선택하기가 더 어렵습니다. 시장은 여전히 AI+Crypto의 제품-시장 적합성(PMF)을 탐색하고 있으며 시장에 출시된 제품은 끊임없이 제거되고 업데이트되고 있습니다. Web2 세계에서 암호화폐 인프라와 AI가 발전함에 따라 더 많은 애플리케이션이 테스트를 위해 시장에 출시될 것입니다. 현재 DeFi + 자연어 실행이 비교적 성숙한 방향으로 보입니다. 이 분야의 선도적인 프로젝트는 Griffain입니다.

Griffain은 Solana를 기반으로 구축되어 사용자가 AI와의 자연어 채팅을 통해 해당 온체인 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 현재 업계에서 인정받고 여러 측면에서 통합되어 제품이 지속적으로 업데이트되는 주류 프레임워크입니다. 그러나 가격이 시험대에 오르고 있습니다. 이는 투자 측면에서 다른 AI+Crypto 프로젝트의 공통적인 문제이기도 한데, 즉 단기적으로 너무 많은 관심과 자본 유입을 받아 시장 가치와 제품의 본질적인 가치 간의 불일치가 발생하는 것입니다. 이를 바로잡는 데 비교적 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 고품질의 부드러운 UI와 빠른 새로운 API 통합 속도는 선도적인 위치를 공고히 하는 데 핵심입니다.

5.3 개발자 및 사용자 전략

AI 에이전트 경제 참여 방법: 학습 데이터 기여부터 전략 수익 공유까지

AI 기반 DeFi 플랫폼에서 학습 데이터는 AI 모델 학습에 매우 중요합니다. 사용자와 개발자는 고품질 데이터 세트를 제공하여 AI 에이전트 경제에 참여할 수 있습니다.

간단한 AI 경제 사례는 다음과 같으며, 시장은 사용자, 전략 제공자 및 개발자로 구성됩니다.

사용자: 자신의 거래 데이터, 시장 행동 데이터, 심지어 자산 가격 데이터까지 기여할 수 있습니다. 이 데이터는 AI 모델이 시장 동향, 가격 변동 및 위험 요소를 더 잘 이해하여 예측 능력과 거래 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 기여자로서의 사용자는 일반적으로 제공하는 데이터의 양과 질에 따라 특정 보상이나 수익 공유를 받아 토큰 보상을 얻습니다.

전략 제공자: 플랫폼에서 자신의 전략을 공유하거나 판매하여 전략 실행으로 인한 수익의 일부를 얻을 수 있습니다. AI 에이전트는 자동화된 거래, 차익 거래, 유동성 채굴 및 기타 전략을 통해 수익을 얻을 수 있습니다.

개발자: AI 전략 에이전트 플랫폼을 만들고 AI 에이전트를 통해 이러한 전략을 구현할 수 있습니다. 개발자는 수수료 수입을 얻어 다자간 윈윈(multi-win) 생태계를 형성할 수 있습니다.

일반 사용자의 위험 헤징: AI 조작 하의 DeFi 생존 가이드

일반 사용자는 정보와 리소스가 제한적이지만 실행 가능한 방법을 통해 일부 위험을 완화할 수 있습니다.

다각화된 투자:

만능 위험 완화 전략으로서, 일반 사용자는 모든 자산을 단일 DeFi 프로토콜에 집중하는 것을 피할 수 있습니다. AI 시스템은 특정 방향으로 DeFi 시장의 가격을 밀어붙일 수 있으며, 사용자의 투자가 단일 DeFi 플랫폼에 완전히 의존하는 경우 단기간에 대규모 손실을 경험할 수 있습니다. 다각화된 투자는 위험을 효과적으로 분산시켜 단일 전략이 실패할 때 잠재적 손실을 줄일 수 있습니다.

위험 평가를 위한 AI 모니터링 도구 사용:

일반 사용자는 실시간 위험 평가 및 모니터링을 위해 시장에 출시된 AI 모니터링 도구를 사용할 수 있습니다. 많은 타사 플랫폼은 사용자가 시장 데이터 및 사용자 자산 조건을 분석하여 잠재적 위험을 식별하고 조정을 수행하는 데 도움이 되는 AI 기반 위험 평가 도구를 제공합니다. 예를 들어, 일부 모니터링은 시장 이상, 대규모 판매, 구매 및 기타 행동을 즉시 감지하여 사용자가 잠재적 위험을 포착할 수 있도록 합니다.