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AI 거래 혁명! 여러 LLM이 계약서에 '투표'...신뢰성 문제 해결될까?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.13 20:24
AI 거래 혁명! 여러 LLM이 계약서에 '투표'...신뢰성 문제 해결될까?

기사 3줄 요약

  • 1 젠레이어, 여러 LLM이 계약 적합성에 투표하는 AI 거래 방식 소개
  • 2 낙관적 민주주의 모델로 편향성 줄이고 불공정 계약 방지
  • 3 AI 네이티브 신뢰 레이어로 안전한 AI 에이전트 간 상거래 가능
인공지능(AI) 에이전트들끼리 거래할 때 계약서는 누가 검토할까요? 사람이 일일이 확인하기에는 너무 많고, AI 하나만 맡기기에는 불안하죠. 이런 문제를 해결하려는 흥미로운 기술이 등장했습니다. 젠레이어(GenLayer)라는 회사가 AI 에이전트 거래를 위한 새로운 방식을 내놓았습니다. 여러 대형 언어 모델(LLM)이 함께 계약서의 적합성을 '투표'하는 시스템인데요, 이렇게 하면 한 모델의 편향성을 줄이고 불공정한 계약을 방지할 수 있다고 합니다.

AI끼리 거래해도 안전하게

전 구글 엔지니어들이 설립한 젠레이어는 자율적인 AI 에이전트들이 서로 집행 가능한 계약을 만들 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 AI 신뢰 문제를 해결하고 AI 간 안전한 상거래를 가능하게 한다는 게 목표죠. 젠레이어는 'AI 네이티브 신뢰 레이어'라는 개념으로 금융 거래, 계약 실행, 분쟁 해결 등에서 공정한 운영을 보장합니다. 이는 '낙관적 민주주의'라는 AI 기반 합의 모델을 통해 이루어지는데요, 서로 다른 LLM을 사용하는 여러 검증자가 AI 생성 계약이나 결정의 유효성에 대해 투표하는 방식입니다.

기존 스마트 계약과 다른 점은?

젠레이어는 프로토콜 수준에서 직접 AI를 통합합니다. 이것이 바로 '지능형 계약(Intelligent Contracts)'이라는 개념인데요, 제3자 서비스에 의존하지 않고도 실시간 웹 데이터를 가져오고, 자연어 입력을 처리하며, 복잡한 현실 세계 조건에 대해 추론할 수 있습니다. 젠레이어의 핵심 기능과 이점은 다음과 같습니다:
기능혜택
지능형 계약자연어 처리와 실시간 웹 데이터 접근으로 더 유연하고 인간적인 계약 가능
AI 기반 의사결정여러 AI 모델이 결과에 투표하는 합의 모델을 통해 신뢰성 보장
낙관적 민주주의분산 의사결정으로 AI 조작 방지
온체인 및 오프체인 상호운용성스마트 계약과 실제 데이터 및 인터넷 소스 연결
ZKsync 통합확장성, 낮은 비용, 이더리움 수준의 보안 제공
그레이박싱프롬프트 삽입과 같은 AI 기반 공격으로부터 네트워크 보호

실제 어디에 쓰일까?

젠레이어 기술은 신뢰와 자동화가 필요한 다양한 분야에 적용될 수 있습니다: - AI 운영 공급망: 물류 협상 자동화 - AI 인플루언서 마케팅: 성과 기반 지불 가능 - 탈중앙화 금융(DeFi): AI를 이용한 거래 실행 - 자율 탈중앙화 조직(DAO): 실시간 커뮤니티 피드백에 따른 거버넌스 조정 - AI 보험 및 대출: 외부 위험 요인에 따른 조건 조정 - 예측 시장: 금융 시장 예측, 스포츠 베팅 등 미래 이벤트에 대한 탈중앙화 거래 - 파라메트릭 보험: 가뭄이나 자연재해와 같은 실제 사건에 기반한 보험금 지급

한계와 과제

젠레이어가 여러 장점을 제공하지만, 몇 가지 한계도 있습니다: - 복잡성: AI를 블록체인에 통합하면 여러 검증자 간의 일관성을 유지하는 데 복잡성이 발생합니다. - 데이터 의존성: 외부 데이터 소스에 대한 의존은 잠재적인 장애 지점과 데이터 불일치 위험을 초래합니다. - 컴퓨팅 자원: AI 처리는 계산 집약적일 수 있어 확장성 문제가 생길 수 있습니다. - 보안 취약점: LLM은 프롬프트 삽입과 적대적 공격에 취약할 수 있어 계약 실행을 조작하는 데 악용될 가능성이 있습니다. 젠레이어는 이러한 한계에도 불구하고 AI와 블록체인 기술의 독특한 조합을 통해 경쟁 우위를 확보하고, 전통적인 스마트 계약의 한계를 해결하면서 더 유연하고 효율적이며 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 거래 생태계를 만들고자 합니다.
편집자: 이도윤 기자
제보·문의: aipick@aipick.kr
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AI끼리 계약 거래, 신뢰할 수 있을까?

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