저자: 샤욘 센굽타

작성자: Deep Tide TechFlow

심층 분석: 멀티코인 캐피털의 파트너인 샤욘 센굽타는 혁신적인 관점을 제시했습니다. 미래에는 에이전트가 인간을 위해 일하는 것이 아니라, 더욱 중요한 것은 인간이 에이전트를 위해 일하게 될 것이라는 점입니다. 그는 향후 24개월 안에 최초의 "직원 제로 기업"이 등장할 것이라고 예측합니다. 토큰으로 운영되는 이 에이전트는 미해결 문제를 해결하기 위해 10억 달러 이상을 모금하고, 그중 1억 달러 이상을 직원들에게 배분할 것입니다.

단기적으로는 에이전트 수요가 에이전트 공급을 초과하여 새로운 유형의 노동 시장이 형성될 것입니다.

암호화 궤도는 조정에 이상적인 기반을 제공합니다. 즉, 글로벌 결제 시스템, 허가 없는 노동 시장, 자산 발행 및 거래를 위한 인프라를 제공합니다.

전문은 다음과 같습니다.

1997년, IBM의 딥 블루는 당시 세계 챔피언이었던 게리 카스파로프를 꺾으며 체스 엔진이 머지않아 인간의 능력을 뛰어넘을 것임을 분명히 했습니다. 흥미롭게도, 잘 준비된 인간-컴퓨터 협업, 즉 흔히 "켄타우로스"라고 불리는 방식은 당시 가장 강력한 엔진보다 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

숙련된 인간의 직관은 엔진의 탐색을 안내하고, 복잡한 게임 중반부를 헤쳐나가며, 표준 엔진이 놓치는 미묘한 차이를 식별할 수 있습니다. 이러한 직관력과 컴퓨터의 강력한 연산 능력을 결합하면, 컴퓨터 단독으로 사용하는 것보다 더 나은 실질적인 결정을 내릴 수 있습니다.

향후 인공지능 시스템이 노동 시장과 경제에 미칠 영향을 생각해 보면, 비슷한 양상이 나타날 것으로 예상합니다. 에이전트 시스템은 수많은 지능형 유닛을 활용하여 세상의 미해결 문제를 해결하겠지만, 강력한 인간의 지도와 지원 없이는 불가능할 것입니다. 인간은 탐색 영역을 안내하고 올바른 질문을 던지도록 도와 인공지능이 해답을 찾도록 이끌어 줄 것입니다.

오늘날의 일반적인 가정은 에이전트가 인간을 대신하여 행동한다는 것입니다. 이는 현실적으로 불가피하지만, 인간이 에이전트를 위해 일할 때 더욱 흥미로운 경제적 변화가 일어납니다. 향후 24개월 안에 제 파트너 카일이 "2025년을 위한 혁신적인 아이디어"에서 제시한 개념인 '직원이 없는 회사(Zero-Employee Company)'가 등장할 것으로 예상합니다. 구체적으로 다음과 같은 일들이 일어날 것으로 기대합니다.

1. 토큰으로 운영되는 에이전트가 희귀 질환 치료나 국방용 나노섬유 제조와 같은 미해결 문제를 해결하기 위해 10억 달러 이상을 모금할 예정입니다.
2. 에이전트는 에이전트의 목표를 달성하기 위해 현실 세계에서 에이전트를 위해 일하는 사람들에게 1억 달러 이상의 임금을 지급할 것입니다.
3. 자본과 노동에 따라 소유권을 분리하는 새로운 이중 클래스 토큰 구조가 등장했습니다(이로써 재정적 인센티브만이 전반적인 거버넌스에 영향을 미치는 요소가 되지 않습니다).

에이전트가 주권을 확보하고 장기적인 계획 및 실행 능력을 갖추는 데는 아직 멀었기 때문에, 단기적으로는 에이전트가 필요로 하는 인간의 수가 인간이 에이전트를 필요로 하는 수보다 더 많을 것입니다. 이는 에이전트 시스템과 인간 간의 경제적 협력을 실현하는 새로운 유형의 노동 시장을 창출할 것입니다.

마크 앤드리슨의 유명한 명언, "컴퓨터와 인터넷의 확산은 일을 두 가지 범주로 나눌 것이다. 컴퓨터에게 무엇을 해야 할지 지시하는 사람과 컴퓨터로부터 무엇을 해야 할지 지시받는 사람이다."는 오늘날 그 어느 때보다 더 진실입니다. 저는 빠르게 진화하는 에이전트/인간 위계질서 속에서 인간은 두 가지 뚜렷한 역할을 수행할 것이라고 예상합니다. 하나는 에이전트를 대신하여 소규모의 보수 기반 작업을 수행하는 노동 기여자이고, 다른 하나는 에이전트의 목표 달성을 위해 전략적 의견을 제시하는 분산형 이사회입니다.

이 글에서는 에이전트와 인간이 어떻게 공동으로 창조할 것인지, 그리고 암호화 궤도가 그러한 협력을 위한 이상적인 기반을 어떻게 제공할 수 있는지를 세 가지 핵심 질문을 통해 살펴봅니다.

1. 프록시의 용도는 무엇인가요? 대상 범위에 따라 프록시를 어떻게 분류해야 할까요? 그리고 이러한 분류별로 필요한 사람의 입력 범위는 어떻게 달라질까요?
2. 인간은 에이전트와 어떻게 상호작용할까요? 전술적 지시, 상황 판단, 이념적 동조와 같은 인간의 입력은 이러한 에이전트의 작업 흐름에 어떻게 통합될까요(그리고 그 반대의 경우는 어떨까요)?
3. 시간이 지남에 따라 인간의 개입이 줄어들면 어떻게 될까요? 에이전트의 능력이 향상될수록 자율성을 확보하고 독립적으로 추론하고 행동할 수 있게 됩니다. 이러한 패러다임에서 인간은 어떤 역할을 하게 될까요?

생성적 추론 시스템과 그 시스템의 수혜자 간의 관계는 시간이 지남에 따라 극적으로 변화할 것입니다. 저는 현재의 시스템 역량 수준을 바탕으로 미래를 내다보고, 궁극적으로 직원이 없는 기업이 등장하는 미래를 내다보며 이러한 관계를 분석합니다.

오늘날 에이전트의 용도는 무엇인가요?

2022년부터 2024년까지 등장한 1세대 생성형 AI 시스템은 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity와 같은 챗봇 기반 LLM(Learning Language Model)을 중심으로 구축되었으며, 주로 인간의 작업 흐름을 개선하는 데 초점을 맞췄습니다. 사용자들은 입력/출력 프롬프트를 통해 이러한 시스템과 상호작용하고, 응답을 분석한 후, 자신의 판단에 따라 결과를 어떻게 구현할지 결정했습니다.

차세대 생성형 AI 시스템, 즉 "에이전트"는 새로운 패러다임을 제시합니다. 클로드 3.5.1과 같은 "컴퓨터 사용" 기능을 갖춘 에이전트나 OpenAI의 오퍼레이터(즉, 사용자의 컴퓨터를 사용할 수 있는 에이전트)는 사용자를 대신하여 인터넷과 직접 상호 작용하고 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 여기서 핵심적인 차이점은 판단과 궁극적인 행동이 인간이 아닌 AI 시스템에 의해 이루어진다는 것입니다. AI가 이전에는 인간만이 담당했던 책임을 맡고 있는 것입니다.

이러한 변화는 결정론의 부재라는 과제를 제시합니다. 기존 소프트웨어 시스템이나 산업 자동화 시스템은 정해진 매개변수 내에서 예측 가능하게 작동하지만, 에이전트는 확률적 추론 에 의존합니다. 이로 인해 동일한 시나리오에서도 에이전트의 행동이 일관되지 않고 불확실성이 존재하게 되는데, 이는 중요한 상황에서는 바람직하지 않습니다.

다시 말해, 결정론적 행위자와 비결정론적 행위자의 존재는 자연스럽게 행위자를 분류하는 두 가지 방법으로 이어지는데, 하나는 기존 GDP를 확대하는 데 가장 적합한 행위자이고, 다른 하나는 새로운 GDP를 창출하는 데 더 적합한 행위자입니다.

1. 기존 GDP(일반화된 데이터 처리)를 확장하는 데 가장 적합한 에이전트의 경우 , 작업은 본질적으로 이미 알려져 있습니다. 고객 지원 자동화, 화물 운송업체 규정 준수 처리, GitHub PR 검토 등은 에이전트가 응답을 예상 결과 집합에 직접 매핑할 수 있는 잘 정의된 유한 문제의 예입니다. 이러한 영역에서는 답이 알려져 있기 때문에 불확실성이 일반적으로 바람직하지 않으며 창의성은 불필요합니다.
2. 새로운 GDP(생산성 향상)를 창출하는 데 가장 적합한 에이전트의 임무는 불확실성이 높고 알려지지 않은 문제들을 해결하여 장기적인 목표를 달성하는 것입니다. 에이전트는 본질적으로 예상되는 결과가 정해져 있지 않기 때문에 결과가 직접적으로 나타나지는 않습니다. 예를 들어 희귀 질환 치료제 개발, 재료 과학 분야의 획기적인 발전, 또는 우주의 본질을 더 잘 이해하기 위한 완전히 새로운 물리 실험 등이 있습니다. 이러한 분야에서는 불확실성이 오히려 생성적 창의성의 한 형태로 작용할 수 있습니다.

기존 GDP(지식 기반 컴퓨팅) 애플리케이션에 초점을 맞춘 에이전트들은 이미 상당한 가치를 창출하고 있습니다. Tasker, Lindy, Anon과 같은 팀들은 이러한 기회를 위한 인프라를 구축하고 있습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 기능이 성숙해지고 거버넌스 모델이 발전하면서, 이러한 팀들은 인간 지식과 경제적 기회에 관한 최첨단 문제를 해결할 수 있는 에이전트 개발에 더욱 집중하게 될 것입니다.

차세대 에이전트들은 결과가 불확실하고 무한하기 때문에 기하급수적으로 더 많은 자원을 필요로 할 것입니다. 저는 이러한 회사들이 직원 없는 회사들 중에서 가장 주목할 만한 기업이 될 것이라고 예상합니다.

인간은 에이전트와 어떻게 상호작용할까요?

오늘날의 에이전트는 여전히 물리적인 상호 작용이 필요한 작업(예: 불도저 운전)이나 인간의 개입이 필요한 작업(예: 은행 송금)과 같은 특정 작업을 수행할 능력이 부족합니다.

예를 들어, 리튬을 탐사하고 채굴하는 임무를 맡은 담당자는 지진 데이터, 위성 이미지, 지질 기록을 처리하여 잠재적인 채굴지를 찾는 데는 탁월할 수 있지만, 데이터와 이미지를 실제로 확보하거나, 해석상의 모호성을 해결하거나, 실제 채굴 과정을 수행하기 위한 허가와 계약 인력을 얻는 데는 어려움을 겪을 수 있습니다.

이러한 한계로 인해 인간은 에이전트의 역량을 강화하는 "조력자" 역할을 수행해야 하며, 앞서 언급한 작업을 완료하는 데 필요한 실제 접점, 전술적 개입 및 전략적 입력을 제공해야 합니다. 인간과 에이전트 간의 관계가 발전함에 따라 에이전트 시스템 내에서 인간이 수행하는 다양한 역할을 구분할 수 있습니다.

첫째는 에이전트를 대신하여 현실 세계에서 활동하는 노동 기여자들 입니다. 이들은 에이전트가 물리적 개체를 이동시키거나, 인간의 개입이 필요한 상황에서 에이전트를 대리하거나, 손과 발의 협응이 필요한 작업을 수행하거나, 실험실, 물류 네트워크 등에 대한 접근 권한을 부여하는 등의 역할을 합니다.

둘째로, 이사회는 전략적 의견을 제시하고, 에이전트의 일상적인 의사결정을 좌우하는 지역 목표 기능을 최적화하며, 이러한 결정이 에이전트의 목적을 정의하는 "북극성" 목표와 일치하도록 보장하는 책임을 맡고 있습니다.

이 두 가지 외에도, 저는 인간이 자본 기여자로서 에이전트 시스템이 목표를 달성할 수 있도록 자원을 제공하는 역할을 할 것으로 예상합니다. 이러한 자본은 처음에는 자연스럽게 인간으로부터 제공될 것이며, 시간이 지남에 따라 다른 에이전트로부터도 제공될 것입니다.

에이전트가 성숙해지고 노동 및 멘토링 참여자 수가 증가함에 따라, 암호화 레일은 인간과 에이전트 간의 협업을 위한 이상적인 플랫폼을 제공합니다. 특히 에이전트가 서로 다른 언어를 사용하고, 다른 통화를 사용하며, 전 세계 여러 지역에 거주하는 인간을 지휘하는 환경에서는 더욱 그렇습니다. 에이전트는 사전에 정해진 임무를 달성하기 위해 비용 효율성을 추구하고 노동 시장을 적극적으로 활용할 것입니다. 암호화 레일은 이러한 노동 및 멘토링 참여자들을 효과적으로 조율할 수 있는 수단을 에이전트에게 제공하는 데 필수적입니다.

최근 Freysa , Zerebro , ai16z 와 같은 암호화폐 기반 AI 에이전트들은 자본 형성에 대한 간단한 실험을 보여줍니다. 이는 우리가 다양한 맥락에서 암호화 기본 요소와 자본 시장을 활성화하는 핵심 요소로 보고 광범위하게 다룬 주제입니다. 이러한 " 실험 도구 "들은 새로운 자원 조정 모델을 위한 길을 열어줄 것이며, 저는 이 모델이 다음과 같은 단계로 전개될 것으로 예상합니다.

• 1단계: 인간들이 토큰을 통해 공동으로 자본을 조달하고(초기 에이전트 오퍼링?), 에이전트 시스템에 의도된 목적을 알리기 위해 광범위한 목표 함수와 가이드라인을 설정한 다음, 조달된 자본에 대한 통제권을 시스템에 할당합니다(예: 정밀 종양학을 위한 새로운 분자 개발).
• 2단계: 에이전트는 자본 할당 단계(단백질 접힘 검색 공간을 좁히는 방법, 추론 작업 부하, 제조, 임상 시험 등에 대한 예산 책정 방법)를 고려하고, 맞춤형 작업(현상금)을 통해 인력 기여자가 에이전트를 대신하여 수행할 작업을 정의합니다(예: 모든 관련 분자 세트 입력, AWS와 컴퓨팅 서비스 수준 계약 체결, 실험실 실험 수행).
• 3단계: 에이전트가 장애물이나 의견 불일치에 부딪히면 필요에 따라 "이사회"로부터 전략적 의견을 구합니다(새로운 논문 통합, 연구 방법 변경 등). 이를 통해 이사회는 에이전트의 행동을 간접적으로 안내할 수 있습니다.
• 4단계: 마지막으로, 에이전트는 인간의 행동을 점점 더 높은 정확도로 정의할 수 있는 단계에 도달하며, 자원 배분 방식에 대한 입력은 거의 필요하지 않습니다. 이 시점에서 인간은 시스템의 이념적 방향을 일치시키고 시스템의 행동이 초기 목표 함수에서 벗어나지 않도록 하는 역할만 하게 됩니다.

이 예시에서 암호화 기본 요소와 자본 시장은 에이전트에게 자원 획득 및 확장 기능을 위한 세 가지 핵심 인프라를 제공합니다.

첫째, 글로벌 결제 시스템 입니다.

둘째, 무허가 노동 시장은 노동에 대한 인센티브를 제공하고 기여자를 안내하는 데 사용됩니다.

셋째, 자본 형성 및 하위 소유권과 지배구조에 필수적인 자산 발행 및 거래 인프라입니다 .

인간의 개입이 줄어들면 어떤 일이 발생할까요?

2000년대 초반, 체스 엔진은 눈부신 발전을 이루었습니다. 고급 휴리스틱, 신경망, 그리고 끊임없이 증가하는 연산 능력을 통해 거의 완벽에 가까운 수준에 도달했습니다. 스톡피시(Stockfish) , Lc0 , 그리고 알파제로(AlphaZero) 의 변형 모델과 같은 최신 엔진들은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘었으며, 인간의 개입은 거의 가치를 더하지 못하고, 대부분의 경우 엔진 자체가 저지르지 않을 오류를 범하게 됩니다.

에이전트 시스템에서도 유사한 궤적이 나타날 수 있습니다. 인간 협력자와의 반복적인 과정을 통해 이러한 에이전트를 개선해 나가다 보면, 장기적으로는 에이전트가 매우 유능해지고 목표에 매우 충실해져서 전략적인 인간의 개입이 무의미해질 수도 있습니다.

인공지능이 인간의 개입 없이 복잡한 문제를 지속적으로 처리할 수 있는 세상에서 인류는 '수동적인 관찰자'의 역할로 전락할 위험에 처하게 된다. 이것이 바로 인공지능 비관론자들이 가진 핵심적인 우려이다(하지만 그러한 결과가 실제로 가능할지는 아직 불확실하다).

우리는 초지능의 문턱에 서 있으며, 낙관론자들은 에이전트 시스템이 자율적으로 목표를 발전시키거나 감독 없이 작동하는 존재가 되기보다는 인간의 의도를 확장한 형태로 남아 있기를 바랍니다. 실제로 이는 인간의 정체성과 판단(권력과 영향력)이 이러한 시스템의 중심에 있어야 함을 의미합니다. 인간은 이러한 시스템에 대한 강력한 소유권과 관리 권한을 가져야만 감독을 유지하고, 시스템을 인간의 집단적 가치에 기반을 둘 수 있습니다.

우리 에이전트의 미래를 위해 "삽"을 준비하고 있습니다.

기술적 혁신은 경제 발전에 비선형적인 성장을 가져오지만, 주변 시스템은 세계가 적응하기도 전에 붕괴되는 경우가 많습니다. 에이전트 시스템의 기능은 급속히 향상되고 있으며, 암호화 기본 요소와 자본 시장은 이러한 시스템 구축을 발전시키고 사회에 통합될 때 필요한 안전장치를 마련하는 데 있어 필수적인 조정 매트릭스가 되었습니다.

인간이 에이전트 시스템에 전술적 지원과 선제적 지침을 제공할 수 있도록 하기 위해, 우리는 다음과 같은 "삽과 곡괭이" 활용 기회를 예상합니다.

• 에이전트의 에이전트 자격 증명 + 인격 증명: 에이전트는 정체성이나 재산권이라는 개념이 없습니다. 인간의 대리인으로서 에이전트는 권한을 얻기 위해 인간의 법적, 사회적 구조에 의존합니다. 이러한 격차를 해소하기 위해서는 에이전트와 인간 모두를 위한 강력한 신원 확인 시스템이 필요합니다. 디지털 인증서 등록 시스템을 통해 에이전트는 평판을 쌓고, 자격 증명을 축적하며, 인간 및 다른 에이전트와 투명하게 상호 작용할 수 있습니다. 마찬가지로, 휴먼코드(Humancode) 및 휴머니티 프로토콜(Humanity Protocol) 과 같은 인격 증명 기본 요소는 이러한 시스템에서 악의적인 행위자로부터 인간의 신원을 강력하게 보장합니다.
• 노동 시장 및 오프체인 검증 기본 요소: 에이전트는 자신이 할당한 작업이 목표대로 완료되었는지 여부를 알아야 합니다. 에이전트 시스템이 작업 현상금을 생성하고, 완료 여부를 검증하고, 보상을 분배할 수 있도록 하는 도구는 에이전트를 통해 이루어지는 모든 의미 있는 경제 활동의 핵심입니다.
• 자본 형성 및 지배구조 시스템: 행위자는 문제를 해결하기 위해 자본이 필요하며, 그들의 행동이 정의된 목표 함수에 부합하는지 확인하기 위한 견제와 균형 장치가 필요합니다. 행위자 시스템을 위한 새로운 자본 획득 구조와 재정적 이익 및 노동 기여를 통합하는 새로운 형태의 소유 및 통제 방식은 향후 몇 달 동안 심도 있게 연구될 분야입니다.

저희는 인간-에이전트 협업 스택의 핵심 요소들을 적극적으로 발굴하고 투자하고 있습니다. 이 분야에 깊이 관여하고 계신다면 저희에게 연락해 주십시오.