인공지능(AI) 에이전트가 독자적으로 거래하고 협상하는 시대가 열리고 있습니다. 하지만 이런 자율적 AI 거래에서 공정성과 보안을 어떻게 보장할 것인가는 큰 과제로 남아있었습니다. 이런 상황에서 젠레이어(GenLayer)가 혁신적인 해결책을 내놓았습니다.
젠레이어는 여러 대형 언어 모델(LLM)이 함께 계약 조건을 평가하는 '멀티 LLM 투표 시스템'을 개발했습니다. 이 기술은 단일 AI의 편향된 판단이나 오류를 방지하고, 더 공정하고 안전한 AI 거래 환경을 조성합니다.
기존에는 하나의 AI가 계약을 검토하고 승인하는 방식이었습니다. 이런 방식은 해당 AI의 편향이나 오류가 그대로 계약에 반영될 위험이 있었습니다. 젠레이어의 시스템은 여러 AI가 독립적으로 계약을 평가하고 투표하는 방식으로 이 문제를 해결합니다.
시스템 작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저 AI 에이전트가 거래 요청을 젠레이어 네트워크에 제출합니다. 그러면 시스템은 위임지분증명(DPoS) 메커니즘을 통해 무작위로 검증자 그룹을 선택합니다. 각 검증자는 서로 다른 LLM과 연결되어 있습니다.
선택된 각 LLM은 독립적으로 계약 조건을 평가합니다. 이때 금융 조건, 법적 준수 사항, 잠재적 위험 등 다양한 측면을 분석합니다. 검증자들은 자신의 LLM 평가 결과를 바탕으로 거래 승인 여부에 투표합니다.
최소 5명의 검증자가 과반수 결정으로 투표해야 거래가 승인됩니다. 이 '낙관적 민주주의' 방식은 단일 검증자나 LLM이 결정에 과도한 영향을 미치는 것을 방지합니다. 합의가 이루어지면 계약이 실행되고 거래가 완료됩니다.
이 시스템의 가장 큰 장점은 공정성, 보안성, 자율성입니다. 여러 LLM의 평가를 통해 편향을 줄이고 객관적인 거래 평가를 보장합니다. 또한 집단 승인 방식으로 단일 에이전트의 지배나 사기를 방지하며, AI 에이전트가 자유롭게 협상할 수 있도록 돕습니다.
젠레이어의 시스템은 다양한 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 금융 분야에서는 알고리즘 거래, 대출 승인, 보험 청구 처리 등을 자동화하고 보안을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 처리 시간을 최대 40% 단축하고 편향된 대출 관행의 위험을 최소화할 수 있습니다.
공급망 관리에서는 물류 계약 최적화, 공급업체 규정 준수 확인, 자동 결제 등에 활용될 수 있습니다. AI 에이전트가 운송 요금을 협상하고, 젠레이어가 모든 당사자에게 공정한 조건을 보장하는 방식입니다. 이는 비용을 약 15% 절감하고 배송 시간을 20% 개선할 수 있습니다.
의료 분야에서는 임상 시험 계약 간소화, 환자 데이터 접근 관리, 보험 사전 승인 자동화 등에 활용될 수 있습니다. AI 에이전트가 데이터 공유 계약을 처리하고, 젠레이어가 환자 개인정보 보호와 규제 준수를 보장하는 방식입니다. 이를 통해 임상 연구를 25% 가속화하고 환자 결과를 10% 개선할 수 있습니다.
하지만 이 기술에도 몇 가지 과제가 있습니다. 여러 LLM을 실행하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있어 거래 비용이 증가할 수 있습니다. 또한 투표 과정이 지연을 초래해 실시간 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있습니다. LLM의 보안과 무결성을 보장하는 것도 중요한 과제입니다.
AI 윤리 연구원인 안야 샤르마 박사는 "젠레이어의 AI 에이전트 거래 접근 방식은 정말 혁신적입니다. 계약 평가 과정에 여러 LLM을 통합함으로써 공정성을 촉진하고 편향 위험을 줄이는 시스템을 만들었습니다. 이 기술은 산업을 변화시키고 더 공정한 AI 주도 경제를 창출할 잠재력을 가지고 있습니다"라고 평가했습니다.
젠레이어의 혁신적인 접근 방식은 AI 에이전트 간 거래의 미래를 새롭게 정의하고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 AI가 계속 확산됨에 따라, 젠레이어의 기술은 AI 주도 경제의 미래를 형성하고 신뢰를 구축하며 전례 없는 기회를 창출할 것으로 기대됩니다.
