충격! AI끼리 계약? 여러 LLM 투표로 '진짜 거래' 시대 연다!

인공지능(AI)이 스스로 판단하고 행동하는 'AI 에이전트' 시대가 다가오고 있습니다. 하지만 AI끼리 중요한 거래를 할 때, 과연 믿을 수 있을까요? 이런 고민을 해결하기 위해 'GenLayer'라는 새로운 기술 플랫폼이 등장했습니다. GenLayer는 여러 AI 모델(LLM)이 투표하는 독특한 방식으로 AI 거래의 안전성과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 사람이 일일이 개입하지 않아도 AI가 복잡한 계약을 처리하는 시대를 열 것으로 기대됩니다.

AI끼리 어떻게 믿고 거래해?

GenLayer의 핵심은 여러 AI 모델이 참여하는 '합의 투표' 시스템입니다. 마치 여러 전문가가 모여 의견을 나누고 결정하는 것과 비슷합니다. GenLayer 네트워크에 참여하는 검증자들은 각자 다양한 종류의 AI 모델과 연결됩니다. 특정 거래가 발생하면, 무작위로 선정된 검증자 그룹이 투표를 진행합니다. 한 명의 리더 검증자가 거래 결과를 제안하면, 다른 검증자들이 각자의 AI 모델을 이용해 결과를 검토하고 투표하는 방식입니다. 여기서 중요한 점은 다양한 AI 모델을 사용한다는 것입니다. 특정 AI 모델의 약점이나 편향성에 의존하지 않고, 여러 모델의 집단 지성을 활용해 더 안전하고 객관적인 결정을 내릴 수 있습니다. 마치 중요한 결정을 할 때 여러 사람의 의견을 듣는 것과 같은 원리입니다. 검증자들은 네트워크의 규칙을 잘 따르도록 'GEN 토큰'이라는 것을 걸어야 해서, 함부로 나쁜 행동을 하기 어렵게 설계되었습니다.

결과가 다르면 어떡해? '동등성 원칙'이 뭐야?

AI 모델들은 같은 요청에도 조금씩 다른 결과를 내놓을 수 있습니다. 예를 들어, 같은 문서를 요약하라고 해도 표현 방식이 다를 수 있죠. GenLayer는 이런 AI의 특성을 고려해 '동등성 원칙(Equivalence Principle)'이라는 개념을 도입했습니다. 이는 결과물의 표현이 조금 다르더라도, 핵심 내용이나 기능이 같다면 '같은 결과'로 인정하는 원칙입니다. 예를 들어, 문서 요약의 경우 핵심 인물과 내용이 동일하다면 표현이 달라도 동등하다고 판단하는 식입니다. 어떤 기준으로 동등하다고 볼지는 계약을 만드는 개발자가 미리 정해둡니다. 이 원칙 덕분에 다양한 AI 모델을 유연하게 활용하면서도 거래의 일관성을 유지할 수 있습니다. 만약 투표 결과에 동의하지 않는 참여자가 있다면, 정해진 기간 안에 이의를 제기할 수 있습니다. 이 경우 더 많은 검증자가 참여해 다시 한번 검토하는 절차를 거칩니다.

AI가 실수하거나 속이는 건 어떻게 막아?

AI 모델은 가끔 잘못된 정보를 만들어내는 '환각 현상'을 일으키거나, 악의적인 입력(프롬프트 공격)에 취약할 수 있습니다. GenLayer는 이런 문제들을 막기 위해 여러 안전장치를 마련했습니다. 우선, 다양한 AI 모델의 투표를 거치기 때문에 한 모델의 실수가 전체 결과에 영향을 미치기 어렵습니다. 여러 모델이 동의하는 가장 신뢰성 높은 결과만 채택되는 것이죠. 또한 '동등성 원칙'은 기능적으로 유사한 결과만 인정하기 때문에, 악의적인 의도를 가진 입력이 성공하기 어렵게 만듭니다. 더불어 '그레이박싱(Grayboxing)'이라는 기술을 사용합니다. 이는 AI 모델을 마치 격리된 상자 안에서 실행시키는 것처럼, 외부의 악의적인 영향으로부터 보호하는 기술입니다. 이런 다층적인 보안 장치를 통해 AI 거래의 안전성을 높입니다.

그래서 뭐가 좋아지는데? 어디에 쓰여?

GenLayer 기술은 다양한 산업 분야에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있습니다. 예를 들어, 공급망 관리에서는 AI 에이전트가 스스로 최적의 운송 경로를 찾고, 운송업체와 요금을 협상하며, 배송 완료 시 자동으로 대금을 지불할 수 있습니다. 인플루언서 마케팅에서는 캠페인 성과(클릭 수, 판매량 등)를 AI가 자동으로 확인하고 계약 조건에 따라 정확하게 비용을 정산할 수 있습니다. 이 외에도 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율 조직(DAO), 보험 및 대출 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 기존 스마트 계약 기술과 달리, GenLayer는 웹상의 실시간 데이터를 직접 분석하고 자연어를 처리하는 등 더 복잡하고 현실적인 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 개발 언어로 널리 쓰이는 파이썬(Python)을 지원해 개발자들이 더 쉽게 접근할 수 있다는 장점도 있습니다.

넘어야 할 산은 없을까?

물론 GenLayer도 해결해야 할 과제들이 있습니다. AI 모델 자체의 취약점인 프롬프트 공격이나 편향된 결과 생성 가능성은 여전히 존재합니다. '동등성 원칙'을 잘못 설계하면 오히려 악의적인 거래를 허용할 수도 있습니다. 또한 여러 단계의 검증 과정과 복잡한 AI 연산으로 인해 처리 속도나 확장성에 문제가 생길 수도 있습니다. GenLayer는 이러한 문제들을 해결하기 위해 ZKsync와 같은 기술을 통합하여 확장성을 높이고 비용을 절감하려 노력하고 있습니다. 과연 GenLayer는 이러한 도전 과제들을 극복하고 AI가 서로 믿고 거래할 수 있는 새로운 시대를 열 수 있을까요? AI 상거래의 미래를 바꿀 중요한 기술인 만큼, 앞으로의 발전 과정을 주목해 볼 필요가 있습니다.