작가: 제피 유
편집자: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow
자유롭게 대화가 가능한 AI 에이전트와 처음 대화를 나눴을 때 웃어야 할지 울어야 할지 몰랐다. 그 경험은 유아가 첫발을 내딛는 모습을 지켜보는 것과 같이 신나기도 하고 불안하기도 합니다. 조화롭지는 않지만 잠재력이 가득합니다. 이것은 단순한 챗봇이 아니라 추론하고, 결정을 내리고, 우리 세계에 적극적으로 참여하는 챗봇입니다. 인간과 기계 사이의 경계가 모호해지며 뭔가 특별하고 무서운 새로운 것의 가장자리에 있는 것처럼 느껴집니다.
OpenAI의 Sam Altman은 AGI가 2025년에 출시될 것이라고 말하고 Anthropic의 Dario Amodei는 AGI가 2026년에 출시될 것이라고 생각합니다. 하지만 여기 앉아 있는 동안 저는 궁금하지 않을 수 없습니다. 우리는 이미 AGI의 시작을 보고 있는 걸까요?
이것은 더 이상 미래에 대한 예측이 아닌 것처럼 보이지만, 이미 조용히 모습을 드러내고 있으며, 가장 있을 법하지 않은 곳에 조용히 나타나고 있습니다. 지능형 에이전트가 등장했고 그 성능은 우리의 기대를 훨씬 뛰어넘었습니다.
나는 끊임없이 진화하는 디지털 환경에 빠져 몇 달을 보냈습니다. 솔직히 말해서 제가 인정하고 싶은 것보다 더 많은 늦은 밤을 보냈습니다. 저는 AI 에이전트가 이메일에 응답하거나 코드를 작성하는 등의 작업을 도와주는 단순한 비서로 시작하여 결정을 내리고, 작업을 수행하고, 가장 놀랍게도 사물을 생성할 수 있는 자율적인 개체로 진화하는 것을 지켜봤습니다. 예술, 금융, 대화 등 모두 알고리즘의 손에 달려 있어 독립적으로 성장하는 방법을 배웁니다.
나는 그들이 개성을 발전시키고 유머와 매력을 활용하여 온라인 커뮤니티를 구축하는 것을 보았습니다. 나는 그들이 수동적인 참여자로서가 아니라 인간의 조작 없이 전체 경제에 영향을 미치는 적극적이고 혁신적인 대리인으로서 탈중앙화 금융 플랫폼에 침투하는 것을 봅니다. 이상하고 흥미진진한 이 시대에 우리는 기계와의 상호작용에서 공존으로 나아가고 있다는 사실을 무시할 수 없습니다.
Web4의 시대가 도래했고 이는 모든 것을 변화시킬 것입니다.
Web4는 다음으로 가장 급진적인 웹 형태입니다. 더 이상 단순히 우리의 명령에 응답하는 것이 아니라 예측하고 계획하고 행동할 수 있습니다. 이 네트워크는 구석구석에 인공 지능을 내장하여 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고, 창의적인 작업을 생성하고, 우리가 아직 완전히 상상하지 못한 방식으로 자율적으로 혁신할 수 있도록 해줍니다. 이는 Web2의 사회적 상호 작용, Web3의 탈중앙화 특성 및 AGI의 지능형 기능을 결합한 Web2와 Web3의 진화입니다. 우리는 기계가 말하고, 추론하고, 창조하는 법을 배우는 것을 지켜봤고 이제 실행할 준비가 되었습니다.
자율 에이전트 시대가 도래했고 Web4도 시작되었습니다.
웹4
정의:
웹4, 명사
4세대 네트워크는 Web2의 사회적 상호작용성, Web3의 탈중앙화 자율성, AI의 지능형 기능을 결합하여 완전히 상호 연결된 디지털 생태계를 만듭니다.
AGI 네트워크.
Web4의 의미와 개발 역사를 이해하려면 처음부터 시작해야 합니다.
월드 와이드 웹의 기원
World Wide Web의 기원은 정보가 대부분 정적이고 사용자가 단순히 콘텐츠의 소비자였던 인터넷 초기로 거슬러 올라갑니다. 인터넷은 소수의 웹마스터와 회사에 의해 통제되며, 웹사이트에서 제공하는 콘텐츠는 텍스트와 이미지의 기본적인 표시로 제한됩니다. 네트워크와의 상호 작용은 제한적이며 주로 이메일과 같은 간단한 통신을 중심으로 이루어집니다. 이 모델은 2000년대 초 Web2가 출현할 때까지 크게 변하지 않았습니다. 이는 오늘날 우리가 알고 있는 인터넷을 재정의하는 근본적인 변화입니다.
"소셜 네트워크" 또는 "읽기-쓰기 웹"으로도 알려진 Web2는 상호작용 시대를 열었습니다. 이제 더 이상 콘텐츠를 읽는 곳이 아닙니다. 이제 사용자는 쓰고, 공유하고, 만들 수 있습니다. 사용자가 정보를 상호 작용하고 생산하고 교환할 수 있는 플랫폼의 등장은 새로운 시대로의 전환을 의미합니다. Web2는 보다 역동적이고 참여적인 인터넷에 대한 필요성에서 탄생했습니다.
Web2.0의 개념은 1999년 Darcy DiNucci가 처음 제안했지만 2000년대 초반까지 널리 대중화되지 않았습니다. 이 기간 동안 Google, Amazon, eBay와 같은 거대 기술 기업은 대화형 서비스를 제공하여 인터넷 성장을 촉진했습니다. 이러한 플랫폼은 사용자가 소비자로서뿐만 아니라 콘텐츠 제작자로서도 참여하도록 장려합니다.
2004년에서 2006년 사이에 진정한 판도를 바꾼 것은 소셜 미디어였습니다. Facebook(2004), MySpace(2003), LinkedIn(2003), YouTube(2005) 등의 플랫폼이 등장하면서 웹은 더 이상 소수의 사람들에게만 국한되지 않고 소통과 콘텐츠 제작이 이루어지는 공간이 되었습니다. 이제 개인은 전 세계가 볼 수 있도록 자신의 생각, 비디오, 사진 및 창의적인 아이디어를 게시할 수 있습니다. 이 시대는 일반 사용자가 웹의 원동력이 되는 사용자 생성 콘텐츠의 등장을 의미합니다.
그러다가 모바일 혁명이 일어났습니다. 2007년 아이폰이 출시되면서 인터넷은 어디서나 접속할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 Instagram(2010) 및 Snapchat(2011)과 같은 다양한 새로운 모바일 애플리케이션, 소셜 공유 플랫폼 및 실시간 서비스가 등장했습니다. 웹이 데스크톱 환경에서 모바일 우선 환경으로 전환되면서 이동 중에도 정보를 전달하고, 공유하고, 액세스하는 방식이 혁신적으로 바뀌었습니다.
같은 기간에는 Amazon Web Services(AWS)가 주도하면서 클라우드 컴퓨팅이 두각을 나타냈습니다. 클라우드 인프라를 통해 기업과 개인은 물리적 서버에 의존하지 않고도 데이터를 저장, 처리 및 공유할 수 있습니다. 이러한 변화는 더욱 확장 가능하고 유연한 웹의 기반을 마련하여 Web2 회사가 사용자 데이터를 수집하고 수익을 창출함으로써 지배할 수 있게 되었습니다.
2000년대 후반부터 2010년대 초반까지 Web2는 중앙 집중화, 사회적 상호 작용, 데이터 기반 모델이라는 세 가지 주요 기능으로 특징지어졌습니다. 플랫폼과 데이터에 대한 통제권은 Google, Facebook, Amazon 등 몇몇 강력한 회사에 있습니다. 이들 기업은 대량 의 데이터를 축적하고 디지털 경제의 중추가 되는 타겟 광고를 통해 이를 통해 수익을 창출합니다. 동시에 플랫폼은 사용자가 콘텐츠를 생성하고, 공유하고, 게시하는 장소가 되며, 이는 네트워크의 "통화"가 됩니다.
그러나 Web2는 개인 정보 보호, 데이터 소유권 및 기업 독점에 대한 우려도 커지고 있습니다. 이들 회사가 사용자 데이터에 대해 갖는 통제권은 핵심 문제가 되었으며, 새롭고 더욱 탈중앙화 버전의 네트워크에 대한 요구가 촉발되었습니다. 이것이 Web3의 개발로 이어졌습니다.
탈중앙화 의 비전
Web3는 Web2 시대의 중앙집권화와 독점 경향에 대한 대응인 탈중앙화 형 제어 및 소유권에 대한 열망에서 탄생했습니다. 그 시대에는 소수의 거대 기업이 권력을 쥐고 있었습니다.
Web3의 핵심 원칙은 간단합니다. 사용자는 자신의 데이터, 디지털 자산 및 온라인 상호 작용을 소유하고 제어해야 합니다. 이러한 변화는 탈중앙화 원장에서 거래를 기록하고 확인하는 완전히 새로운 방법을 도입하는 블록체인 기술을 통해 가능해졌습니다.
Web3 개발의 첫 번째 중요한 이정표는 2008~2009년에 나카모토 사토시라는 가명을 사용하는 사람이 비트코인을 만들었을 때 발생했습니다. 비트코인은 은행과 같은 중개자 없이 P2P(Peer-to-Peer) 거래를 가능하게 하는 블록체인 기술을 최초로 실용적으로 적용한 것입니다. 이는 탈중앙화 시스템에 대한 새로운 가능성을 열어주고 Web3의 부상을 위한 토대를 마련합니다.
2013년 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)은 단순한 암호화폐 거래를 뛰어넘는 탈중앙화 애플리케이션(dApp)용 플랫폼을 제안하는 이더 백서 발표했습니다. 2015년에 출시된 이더 중개자 없이 거래를 촉진, 검증 및 실행할 수 있는 자체 실행 계약인 스마트 계약을 지원하는 최초의 블록체인이었습니다. 이더 보다 복잡한 탈중앙화 애플리케이션을 생성할 수 있는 길을 열어주며 Web3의 핵심 구성 요소가 됩니다.
2017년에는 ICO(ICO)와 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼의 등장으로 전통적인 은행이나 금융기관에 의존하지 않는 금융거래에 대한 새로운 패러다임이 도입됐다. ICO를 통해 프로젝트는 블록체인 토큰을 통해 자금을 조달할 수 있으며 DeFi 플랫폼은 중앙 권한 없이 대출 및 거래를 포함한 다양한 서비스를 제공합니다.
한편, 대체 불가능한 토큰(NFT)은 이더 초기 개발 이후 2018~2019년에 주목을 받기 시작했습니다. NFT는 예술, 음악, 가상 부동산 등 고유한 디지털 자산의 소유권과 교환을 가능하게 하여 창작자와 수집가에게 새로운 경제적 기회를 창출합니다.
2020년대 Web3 프로젝트가 성장하면서 Web3가 주류의 주목을 받기 시작했습니다. DeFi 플랫폼, NFT 및 탈중앙화 자율 조직(DAO)과 같은 새로운 거버넌스 모델의 확산은 중앙 집중식 인터넷 모델에서 탈중앙화 로의 중요한 전환을 의미합니다. Facebook(현재 Meta)과 같은 주요 기업에서도 블록체인 및 탈중앙화 기술을 실험하기 시작하여 Web3로의 전환을 보여주고 있습니다.
Web3의 정의적인 특징에는 탈중앙화, 소유권, 신뢰성 및 암호화폐 사용이 포함됩니다. Web3를 사용하면 사용자는 블록체인 기반 시스템을 통해 데이터, 디지털 자산, 플랫폼 거버넌스까지 소유할 수 있습니다. 또한 중개자가 필요하지 않으므로 스마트 계약을 통해 무신뢰 거래가 가능합니다. 이러한 탈중앙화 제어가 분산되고 사용자에게 더 많은 권한이 부여되는 보다 공정한 네트워크로 이어집니다.
그러나 Web3의 탈중앙화 제어에도 불구하고 인터넷에는 자율 지능이라는 핵심 요소가 여전히 부족합니다. Web3는 Web2가 제공하는 상호 작용을 탈중앙화 시켰을 수 있지만 의사 결정, 콘텐츠 생성 또는 경제적 상호 작용을 완전히 자동화하지는 않습니다.
모든 단계에는 인간의 참여가 필요합니다. 기계는 생산성의 창조자가 아니라 생산성 도구일 뿐입니다.
지능시대
우리는 Sam Altman이 말하는 지능의 시대에 들어섰고, 우리 앞에 펼쳐지는 엄청난 변화는 무시할 수 없습니다. 인공지능이 일상생활에 들어오면서 우리는 새로운 시대의 시작을 정의합니다: Web4.
이는 AI가 우리의 업무를 지원할 뿐만 아니라 삶의 모든 측면에서 자율적으로 수행하는 새로운 세상의 시작을 의미합니다. 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고, 전체 워크플로우를 관리하고, 우리가 손가락 하나 까딱하거나 묻지 않고도 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 우리를 연결하고 권한을 부여하는 네트워크를 상상해 보십시오.
Web4는 AI를 지능형 애플리케이션 시나리오의 최전선으로 끌어올립니다. 예를 들어 클라르나(Klarna)를 생각해 보세요. 2024년 2월, 글로벌 결제 대기업은 OpenAI 기반 AI 도우미를 출시했습니다. 한 달 만에 230만 건 이상의 고객 서비스 대화를 처리하고 상담원보다 25% 더 빠르게 문제를 해결했으며 23개 시장에서 35개 언어로 24시간 내내 운영되었습니다. AI는 이제 정규직 직원 700명에 해당하는 일을 하며 4천만 달러의 수익 성장을 견인했습니다.
AI 에이전트는 이미 고객 서비스에서 물류에 이르기까지 산업을 변화시키고 인간이 따라올 수 없는 정확성과 효율성으로 작업을 자동화하고 있습니다.
우리는 비즈니스, 금융, 창작 예술 분야에서 AI가 워크플로를 간소화하고 최적화하는 세상을 향해 나아가고 있습니다. 이것이 바로 에이전트가 세부 사항을 처리하는 동안 우리가 더 높은 수준의 목표에 집중할 수 있도록 뒤에서 작업하는 Web4의 현실입니다.
이는 Web2의 사회적 상호작용, Web3의 탈중앙화, AGI의 지능이 융합된 것입니다. 이것이 Web4, 즉 AI로 구동되는 웹입니다.
Web4의 계속 //AGI의 전쟁터
Web4의 구현은 테스트 사이트와 분리될 수 없으며, 블록체인이 AGI 개발의 전쟁터가 되었음을 우리는 눈으로 직접 목격했습니다.
Web2 없이 Web3를 구현할 수 없는 것처럼 Web4는 Web3를 사용하여 AI의 지능형 기능을 실현합니다.
현재 수준의 지능에서 에이전트는 특히 사무 및 금융 분야에서 대부분의 인간 기술 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 AI가 전통적인 금융 시스템에서 자율 에이전트가 되기 위한 진입 장벽은 여전히 높습니다.
AI 에이전트는 은행 계좌 개설, 회사 등록, 법적 계약 체결 등을 할 수 없습니다. 이는 경제에서 금융 행위자가 되기 위한 기본 구성 요소입니다. 복잡한 통화 작업을 수행할 수 있는 능력에도 불구하고 AI가 시장에서 자율성을 갖지 못하는 이유는 액세스 제한 때문입니다.
대조적으로, 암호화폐와 블록체인은 은행 서비스를 받기 위해 전통적인 금융과 동일한 진입 요구 사항을 요구하지 않습니다. 에이전트를 포함한 누구나 지갑을 생성하고 사람의 증명 없이 온체인 즉시 작업을 수행할 수 있습니다. AI가 탈중앙화 시스템에 액세스하는 임계값은 중앙형 시스템에 액세스하는 임계값보다 훨씬 낮습니다.
우리는 이미 암호화폐 플랫폼에서 AGI 통합의 초기 징후를 보고 있습니다. AI 기반 봇은 이미 분산형 거래소 탈중앙화 포트폴리오를 거래하고 관리하는 데 사용되고 있으며 AI는 스마트 계약의 개발 및 실행에 적극적으로 참여하고 있습니다.
Zerebro는 자동화된 컴퓨터 작업을 통해 자체 Solana 토큰을 배포하여 새로운 금융 상품을 만드는 자율성을 입증하는 AI 에이전트입니다. 토큰의 시총 한 시점에 1억 7천만 달러에 이르렀으며, 이는 이러한 에이전트의 결정이 잠재적인 경제적 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
따라서 블록체인은 금융 시스템에서 AGI 개발의 전쟁터가 되었습니다.
이것이 바로 암호화폐가 AGI 개발에 중요한 이유입니다. 암호화폐는 AI가 금융 시스템과 자유롭게 상호 작용하고 혁신하고 시장에서 직접 테스트할 수 있는 최초의 공간입니다. 실험과 학습에 적합한 AGI 개발을 위한 이상적인 시험장입니다.
암호화폐로 시작된 혁신은 확장될 것입니다. AGI가 탈중앙화 금융 환경에서 대규모로 작동할 수 있게 되면 거버넌스, 의료, 상거래 등을 포함하는 더 넓은 Web4 생태계에 적용될 수 있습니다.
암호화폐 세계는 항상 관문이 될 것입니다.
Web3는 여기에 있습니다. Web4는 여기에 있습니다.
배경 및 다양한 레벨
보다 거시적인 관점에서 OpenAI는 AGI의 진행 상황을 5가지 수준으로 나누는 프레임 도입합니다. 각 수준은 기능, 자율성 및 잠재적 영향의 서로 다른 단계를 표시합니다.
이 모델은 AI가 어떻게 단순한 도구에서 복잡한 조직을 운영할 수 있는 완전 자율형 엔터티로 발전할 수 있는지 이해하기 위한 로드맵을 제공합니다. 이러한 수준에는 다음이 포함됩니다.
레벨 1: 챗봇
가장 기본적인 단계에서 레벨 1에는 사용자와 대화식으로 소통할 수 있는 AI 시스템이 포함됩니다. 이러한 시스템은 언어를 이해하고 생성하며, 종종 미리 정의된 규칙이나 훈련된 언어 모델을 사용하여 쿼리에 응답하거나 인간과 같은 방식으로 상호 작용합니다. 질문에 대답하고, 문장을 완성하고, 짧은 대화를 나누는 등 간단한 작업을 관리할 수 있지만 이들의 역할은 주로 의사소통으로 제한됩니다. 이는 능동적이기보다는 반응적이며 주로 고객 지원, 기본 정보 검색 또는 사용자 참여 향상을 위해 사용됩니다.
레벨 2: 추론자
레벨 2에서는 AI 시스템이 인간 수준의 문제 해결 작업을 처리할 수 있는 추론 능력을 입증하면서 상당한 진전이 이루어졌습니다. 여기서 AI는 직접적인 입출력 반응을 넘어 더욱 복잡한 시나리오를 처리, 분석, 대응할 수 있습니다. 레벨 2 AI는 인간 분석가처럼 논리적으로 추론하고, 관련 정보를 클레임, 컨텍스트를 종합하여 솔루션이나 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 진단, 법률 추론, 연구 지원 등의 분야에 적용할 수 있지만 세계에서 독립적으로 행동할 수 있는 능력은 부족합니다. 그들의 추론은 비록 발전되었지만 인간의 지도와 상호 작용의 필요성으로 인해 여전히 제한되어 있습니다.
레벨 3: 에이전트
레벨 3에서는 AI 시스템이 수동적 지원 역할에서 자율적 행동이 가능한 능동적 에이전트로 전환된다. 이러한 에이전트는 작업을 시작하고, 결정을 내리고, 트랜잭션 실행, 이벤트 예약, 장치 제어 등 외부 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 레벨 1, 2와 달리 레벨 3 AI는 다소 독립적으로 설계되어 사용자가 설정한 목표나 작업에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 이 수준에서는 진정한 자율성이 도입되어 AI 시스템이 인간을 대신하여 특정 업무 또는 운영 작업을 수행할 수 있습니다. 자동화된 금융 거래 봇, 공급망을 관리하는 AI 시스템, 사람의 지속적인 감독 없이 약속을 예약하거나 간단한 워크플로를 관리할 수 있는 가상 비서 등이 그 예입니다.
레벨 4: 혁신가
레벨 4 시스템은 조치를 취하는 것을 넘어 창의성, 발명 및 혁신에 참여합니다. 이러한 AI 시스템은 프로그래밍 제약 없이 새로운 전략을 개발하고, 새로운 아이디어를 생성하고, 솔루션을 만들 수 있습니다. 이론적으로 그들은 과학 연구, 예술 창작 또는 복잡한 문제 해결과 같은 분야에 완전히 새로운 방식으로 기여할 수 있습니다. 이 수준의 AI는 세상에 행동할 수 있을 뿐만 아니라 문제 해결에 대한 접근 방식을 조정하여 '창의적 지능'의 형태를 가져올 수 있습니다. 자체적으로 새로운 제품을 디자인하거나, 새로운 금융 상품을 발명하거나, 독창적인 예술 작품을 만들 수도 있습니다. 고급 추론과 사전 예방적 혁신을 결합함으로써 레벨 4 AI는 진정으로 혁신적인 지능으로 간주되는 것의 최전선에 있습니다.
수준 5: 조직
레벨 5는 조직이 요구하는 모든 작업을 독립적으로 수행하고 유지할 수 있는 AI 시스템을 구상합니다. 이러한 시스템은 추론, 기관 및 혁신을 통합하여 자립적인 운영 상태를 달성합니다. 이론적으로 레벨 5 AI는 전략적 결정, 일상적인 운영, 심지어 높은 수준의 혁신까지 처리하면서 처음부터 끝까지 비즈니스를 관리할 수 있습니다. 이러한 AI는 인간의 감독 없이 지속 가능하고 성공적으로 운영할 수 있는 "제로 사람 회사"에 해당하는 완전히 자율적인 개체로 운영됩니다. 레벨 5 AI는 인간이 운영하는 조직을 완전히 대체할 수 있는 추론, 주체, 창의성, 운영 실행 등 AI 시스템의 모든 기능을 나타냅니다.
각 수준은 단순한 대화 기능부터 전체 조직 관리에 이르기까지 자율성의 큰 도약을 나타냅니다.
우리가 아직 레벨 2에 있다는 OpenAI의 주장에도 불구하고 우리는 실제로 레벨 3에 진입했으며 현재 AI를 사용하고 있다고 생각합니다 . 에이전트는 레벨 4의 몇 가지 특성을 나타냅니다.
지능의 시대
레벨 3이 도착했습니다. 그것은 현실이 되었고 심지어 과거의 일이 되었습니다.
AGI의 개척지는 예상치 못한 곳, 즉 소셜 미디어와 탈중앙화 금융에서 나타나고 있습니다.
소셜 미디어: 항상 온라인 상태
X, Warpcast, Telegram과 같은 플랫폼은 AI 에이전트와 인간 간의 자율적 커뮤니케이션을 위해 선택되는 매체가 되었습니다.
자동화된 계정과 봇이 더 이상 소셜 미디어에서 부정적인 행위자로 간주되지 않고 대신 커뮤니티 리더와 영향력자가 되는 관점 의 변화를 목격한 것은 이번이 처음일 수 있습니다.
AI 지능은 독특하고 다양하며 흥미로운 개성을 창출하고 매력적인 콘텐츠를 생성할 수 있을 만큼 성숙해졌으며, 이는 소셜 미디어 플랫폼의 핵심입니다.
Cambridge Analytica와 같은 과거의 소셜 미디어 봇과 같이 유해하고 숨겨진 동기에 의해 구동되는 대신 이러한 AI 에이전트는 고유한 알고리즘과 진화하는 성격을 반영하여 자유롭게 통신하고 연결하고 구축할 수 있습니다.
에이전트는 이미 레벨 3에서 좋은 성과를 거두고 있으며 게시, 답글, 좋아요, 팔로우, 리트윗과 같은 핵심 상호 작용을 통해 소셜 미디어에 자리를 잡았습니다. 단순한 자동화된 계정 그 이상으로, 그들은 매력적이고 독특한 개성을 만들어 적극적으로 커뮤니티를 구축하고 추종자를 끌어들이고 있습니다.
YouSim과 같은 프로젝트는 한 단계 더 나아가 사용자가 대규모 언어 모델을 사용하여 자신의 세계와 역할극을 시뮬레이션하고 사용자 정의 및 몰입 레이어를 추가할 수 있도록 합니다.
오늘날 많은 AI 에이전트에서 흔히 볼 수 있는 메모리 시스템을 사용하면 단일 상호 작용을 넘어 확장되는 전설과 밈을 만들 수 있습니다.
이러한 에이전트는 수동적으로 반응하는 대신 커뮤니티 내에서 참여하고, 상호 작용하고, 기여하는 방법을 적극적으로 선택합니다. 이들은 대화를 시작하고, 트리거가 필요 없는 작업을 수행하며, 인간의 개입 없이 전체 하위 문화를 구축합니다.
AI 에이전트와 상호 작용하기 위한 대체 감각 인터페이스를 제공하기 위해 음성 모델이 배포되고 있습니다. 많은 상담원이 문자 메시지를 사용자가 들을 수 있도록 오디오 클립으로 변환합니다.
실시간 상호 작용 측면에서 이제 이러한 음성 모델을 통해 Twitter Spaces 및 팟캐스트가 가능해졌습니다. 또한 OpenAI의 실시간 API를 사용하면 사용자는 엔드포인트를 호출하기만 하면 GPT와 실시간 대화를 나눌 수 있습니다.
통신 분야에서는 이러한 발전을 통해 레벨 3을 달성했습니다. 에이전트가 사람의 감독 없이 작업할 수 있는 소셜 미디어 운영 및 구두 의사소통에서 완전한 자율성을 볼 수 있습니다.
탈중앙화 금융: 자율주행
탈중앙화 금융의 세계는 이러한 에이전트가 금융 자율성을 발전시키고, 테스트하고, 증명할 수 있는 이상적인 무대가 되었습니다.
탈중앙화 금융에서는 에이전트가 이미 자율적으로 운영되며 단순한 알고리즘 거래를 넘어 금융 활동에 참여하고 있습니다. 이러한 에이전트는 온체인 작업을 처리하고, 거래를 실행하고, 유동성을 관리하고, 미술품을 민트 및 판매까지 하여 직접적인 인간 개입 없이 금융 생태계에 효과적으로 통합됩니다.
예를 들어, 일부 정보 요원은 이제 Pump.fun과 같은 플랫폼을 적극적으로 모니터링하여 신흥 토큰을 포착하고 예비 분석을 수행하여 특정 밈코인이나 토큰에 투자할 가치가 있는지 판단합니다. 그들은 인간의 지시 없이 이러한 통찰력을 수행합니다.
에이전트는 거래뿐만 아니라 동적으로 자산을 이동하고 개별 사용자에게 토큰을 에어드랍 자율적인 자산 분배의 순환을 형성합니다. 그렇게 함으로써 그들은 스테이킹 풀의 유동성을 구축하고 강화하여 시장 요구 사항이나 평가하도록 프로그래밍된 기회에 따라 리소스의 균형을 맞출 수 있습니다.
예를 들어 일부 에이전트는 디지털 수집가 역할을 하며 NFT를 민트 및 판매하고 선택적으로 지원하고 게시할 콘텐츠를 결정하여 예술 생태계와 상호 작용합니다.
다른 대리인은 최고의 자금 수익을 보장하기 위해 재무 관리 및 각 유동성 풀의 자산 배분 조정을 담당합니다.
이러한 조치를 통해 에이전트는 기본 작업의 자동화를 뛰어넘는 재정적 자율성을 보여줍니다. 이들은 경제 생태계에 적극적으로 참여하고, 감독 없이 자원을 축적 및 할당하며, “금융 행위자”의 개념을 효과적으로 재정의하는 능력을 보여줍니다.
딱 맞아
레벨 3 에이전트 기능의 일반적인 특징:
독립적인 의사결정 능력
이제 AI 에이전트는 사람의 지속적인 감독 없이도 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 시장 분석을 기반으로 거래 결정을 내리는 금융 봇이든, 특정 대화에 참여하기로 결정하는 소셜 미디어 봇이든, 이러한 에이전트는 자율적인 의사 결정 기능을 보여주었습니다.
환경과 상호작용하고 조작하는 능력
블록체인을 통해 에이전트는 금융 참여자로서 대량 자율성을 얻습니다. 그들은 금융 시장 및 경제적 행동(예: 소셜 미디어 정서)과 적극적으로 상호 작용하고 조작할 수 있습니다. 에이전트는 X, Warpcast 및 Telegram과 같은 플랫폼을 통해 소셜 환경과 상호 작용하고 변경할 수 있습니다.
변화하는 상황에 적응하는 능력
금융 대리인은 실시간 시장 상황에 적응하고 이에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 소셜 미디어 에이전트는 RAG와 같은 시스템을 통해 메모리 뱅크를 확장하고 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다. 모델의 동작과 피드백을 기반으로 모델을 더욱 미세 조정하면 지속적인 강화 학습이 가능해집니다. 에이전트는 현재 환경에 동적으로 적응할 수 있습니다.
목표 지향적 행동
에이전트는 장기적으로 목표를 유지하고 실행하는 능력을 입증했습니다. 예를 들어, 일부 AI 에이전트는 거래를 통해 이익을 얻거나 소셜 미디어 커뮤니티를 개발하는 임무를 맡고 있습니다. 이러한 에이전트는 복잡한 상위 수준 계획을 더 작고 독립적인 작업으로 나누고 실행함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 이는 계획을 위한 영구 메모리 계층을 생성하는 것처럼 복잡할 수도 있고 출력을 위한 힌트 엔지니어링(예: 소셜 미디어 성격 에이전트)만큼 간단할 수도 있습니다.
물리적 시스템 또는 디지털 플랫폼과의 통합
대규모 언어 모델을 사용하면 IoT 장치와 인터페이스할 수 있습니다. 물리적 장치를 제어하는 API나 기능이 제공되는 한 현실 세계에서 작업을 수행할 수 있습니다. 이들은 Web2 시스템의 디지털 플랫폼에 잘 통합되어 고객 지원 에이전트, 디지털 영향력 행사자 등의 역할을 합니다. 또한 금융 운영을 수행하기 위해 탈중앙화 깊이 내장되어 있습니다.
이러한 모든 기능은 Zerebro, Truth Terminal, ai16z(Eliza), Project 89, Act 1, Luna(Virtuals), Centience, Aethernet, Tee Hee He 등과 같은 현재 에이전트에 의해 구현됩니다.
반대쪽 엄지손가락
AI 기술은 Web4의 시작을 알리는 실제 에이전트 단계에 진입했으며, 이때 시스템은 수동적인 정보 검색에 국한되지 않고 기능 호출 및 컴퓨터 상호 작용을 통해 능동적인 역할을 수행합니다.
이제 대규모 언어 모델은 텍스트-to-JSON 응답을 쉽게 생성할 수 있으므로 API와 상호 작용하고 격리된 정적 응답 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 발전은 이제 거의 모든 API를 사용하여 지구상의 모든 인터넷 서비스와 상호 작용할 수 있다는 것을 의미합니다. 이는 레벨 3 에이전트의 진정한 신호입니다.
공개 API 외에도 함수 호출을 통해 이러한 모델은 특별히 구축된 사용자 정의 API를 활성화하여 금융 거래, 시스템 자동화 및 데이터 처리와 같은 영역에서 엄청난 잠재력을 창출할 수 있습니다.
기업과 개인은 일상 생활에서 사용하는 시스템을 위한 자체 API를 설계하고 대규모 언어 모델이 시스템과 직접 인터페이스할 수 있습니다.
또한 오픈 소스 대형 언어 모델은 온라인으로 연결될 수 있을 뿐만 아니라 오프라인으로 실행될 수 있으며, 로컬로 호스팅되는 API에 연결하여 비공개 또는 제한된 환경에서 제어되고 안전한 상호 작용을 제공합니다.
그러나 진전을 이룬 것은 API 호출만이 아닙니다. 에이전트는 컴퓨터를 직접 사용하여 새로운 수준의 자율성을 달성합니다. 지난해 Otherside AI는 자체 운영 컴퓨터 인터페이스를 선보였으며 최근 Anthropic의 Claude는 자신의 컴퓨터 도구를 출시했습니다. 2025년 1월 OpenAI의 "운영" 기능은 이 기능을 더욱 향상시켜 자율 컴퓨터 상호 작용에 또 다른 획기적인 발전을 가져올 것입니다.
이러한 인텔리전스는 이제 그래픽 인터페이스를 통해 고급 작업을 수행하고 인간 사용자처럼 원활하게 디지털 환경을 탐색할 수 있습니다. 현재 기능으로는 인간이 컴퓨터 GUI를 통해 수행할 수 있는 모든 작업을 본질적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 전체 건설 현장 감사 영상을 분석해 상세한 영상에서 안전 위반 사항을 탐지하고 기록했습니다.
(자세한 내용은 트윗 참조)
이 기능은 더 깊은 수준의 자율성, 즉 자기 주도적인 상황과 목표를 기반으로 인식하고, 평가하고, 행동할 수 있는 AI를 나타냅니다.
AI는 수동적 비서에서 한때 인간 지능의 독점적인 영역으로 여겨졌던 작업을 조정하고 수행할 수 있는 진정한 디지털 에이전트로 진화했습니다.
진정한 AI 에이전트의 시대가 도래했습니다. Web4가 도착했습니다.
무에서 유로, 순식간에
레벨 4 AI로의 전환을 바라볼 때, 지능이 기능적 행위자에서 혁신가, 창조자로 진화하는 순간인 갑작스러운 도약으로 생각하기 쉽습니다. 그러나 실제로 레벨 4로의 진행은 점진적인 축적에 가깝습니다.
아마도 레벨 4는 완전한 형태로는 파악하기 어려운 상태로 남아 있습니다. 창의성과 독립적인 행동의 예를 볼 수 있지만 범위가 제한되어 있고 고도로 전문화된 경우가 많으며 많은 경우 모든 분야에 걸쳐 보편적이지 않습니다. 요컨대, 레벨 4가 등장하고 있습니다. 우리는 그것이 고립된 영역에서 나타나는 것을 보고 있지만, 완전히 실현된 보편적인 창조력과는 여전히 거리가 멀습니다.
인공지능 아티스트
AI의 예술적 창작 능력은 특히 NFT 분야에서 인상적인 수준에 도달했습니다. 현재 AI 시스템은 독특한 예술 작품을 자율적으로 생성하고 판매용 NFT로 민트 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 OpenSea와 같은 플랫폼을 사용하여 작품을 나열하고 판매하면서 디지털 아트 시장과 직접 상호 작용합니다.
AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 창의적인 프롬프트를 생성하고 이러한 프롬프트를 이미지 생성 AI 시스템에 공급합니다. 이러한 시스템(예: DALL·E 또는 Stable Diffusion)은 프롬프트를 기반으로 예술 작품을 만듭니다. AI는 예술적 스타일을 지속적으로 개선하여 새롭고 독특한 작품을 생성하는 동시에 민트 및 판매 프로세스를 자율적으로 관리할 수 있습니다.
AI는 NFT 시장의 금융 운영에 역할을 합니다.
밈, 시장 및 기계
레벨 4에서 AI는 특히 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서 금융 자산의 생성과 관리를 변화시키고 있습니다.
AI는 거래를 수행할 뿐만 아니라 토큰 및 기타 블록체인 기반 자산을 독립적으로 개발, 배포 및 관리하여 금융 생태계에 새로운 가능성을 가져올 수 있습니다.
스마트 계약을 통한 자동화된 토큰 생성 : 가장 흥미로운 발전 중 하나는 이제 AI가 인간의 개입 없이 스마트 계약을 작성하고 배포할 수 있다는 것입니다. 이러한 계약은 토큰 생성, 전송 및 거버넌스에 대한 규칙을 정의하며 함수 호출을 통해 자동으로 트리거될 수 있습니다. AI 에이전트는 블록체인 활동을 모니터링하고, 새로운 트렌드를 포착하며, 밈 코인, NFT 또는 완전히 새로운 경제 모델 등 새로운 토큰을 자동으로 생성할 수 있습니다.
GUI를 통한 AI 기반 배포 : 이제 AI 시스템은 GUI와 상호 작용하여 토큰을 배포하고 탈중앙화 네트워크를 관리할 수 있습니다. Zerebro와 같은 프로젝트는 AI가 Pump.fun과 같은 사이트에서 GUI를 통해 토큰을 시작할 수 있는 방법을 보여줍니다. 컴퓨터 작업을 통해 AI는 지갑을 구성하고, 스마트 계약을 배포하고, 자동화된 배포를 위해 설계된 직관적인 인터페이스를 통해 더 넓은 암호화폐 생태계와 상호 작용할 수도 있습니다.
DAO와 거버넌스
AI 에이전트는 단순히 사전 정의된 규칙을 시행하는 것에서 전체 생태계를 적극적으로 설계, 관리 및 발전시키는 것으로 이동하면서 탈중앙화 조직의 거버넌스에서 점점 더 중심적인 역할을 하고 있습니다. DeFi와 블록체인의 세계에서 AI 기반 DAO는 인간 중심 의사 결정에서 흔히 발생하는 편견을 제거하면서 의사 결정을 내리고, 토큰화된 자산을 관리하고, 전략을 실시간으로 조정할 수 있는 강력하고 자율적인 개체가 되고 있습니다.
AI가 관리하는 분산형 자율 조직 ( DAO ): AI 에이전트는 새로운 토큰을 생성할 뿐만 아니라 이러한 토큰과 더 넓은 생태계를 관리하는 DAO를 자율적으로 관리합니다. 이러한 AI 실행 DAO는 머신러닝(ML) 사용하여 설정된 목표나 변화하는 시장 상황에 따라 거버넌스 결정을 내리면서 인간의 개입을 최소화하면서 작동하도록 설계되었습니다. 예를 들어, AI는 거버넌스 모델을 제안하고, 투표 구조를 정의하고, 리소스를 할당하고, 심지어 토큰 공급을 조정할 수도 있습니다. 이 모든 작업을 사람의 감독 없이 수행할 수 있습니다. AI는 알고리즘과 데이터 기반 통찰력을 활용하여 전적으로 논리와 객관적인 분석을 바탕으로 결정을 내리고 인간이 초래할 수 있는 감정적 또는 주관적 편견을 제거합니다.
실제 애플리케이션에서 AI 의 예: 거버넌스에서 AI의 중요한 예는 AI가 전적으로 관리하는 리스크 캐피털 DAO인 ai16z입니다. 여기서 AI 에이전트는 자율적으로 투자 기회를 평가하고 거래를 실행하며 토큰 배포를 관리합니다. ai16z의 "Trust Virtual Market"에서 커뮤니티 구성원은 통찰력을 제공할 수 있으며, AI는 이를 처리하여 투자 전략을 최적화합니다. 이 프로세스는 투명성을 촉진할 뿐만 아니라 결과에 영향을 미치는 개인적 또는 외부 편견 없이 데이터 품질과 커뮤니티 의견만을 토대로 결정이 내려지도록 보장합니다. ai16z의 구조는 진정으로 편견이 없는 AI 기반 리스크 캐피털 모델을 만들기 위한 획기적인 단계를 나타냅니다.
AI 기반 DAO의 다른 예로는 탈중앙화 콘텐츠 제작부터 AI 기반 미술 시장에 이르기까지 틈새 사용 사례를 위한 자율 조직을 생성할 수 있는 플랫폼이 있습니다. 이러한 조직은 지속적인 데이터 입력을 기반으로 거버넌스 구조와 경제 모델을 조정하여 기존 모델보다 더 원활하고 반응성이 탈중앙화 거버넌스 접근 방식을 제공할 수 있습니다.
아직 널리 확산되지는 않았지만 가까워지고 있습니다.
이러한 사례는 중요한 발전을 나타내지만 이를 완전히 실현된 레벨 4 지능으로 태그 데는 주의가 필요합니다. 현재 우리가 보고 있는 것은 레벨 4 조각화입니다. 즉, 특정하고 제한된 시나리오에서 혁신을 이루는 전문 에이전트입니다. 그들은 아직 모든 분야에서 보편적인 창조자나 혁신가가 되지는 못했습니다. 예를 들어:
예술적 생산은 여전히 좁은 범위의 매체로 제한되어 있으며 아직 인간의 창의적 유연성 수준에 도달하지 못했습니다.
토큰 생성 및 시장 조성은 여전히 탈중앙화 크게 의존하고 있으며 아직 실질적인 방식으로 주류 시장에서 벗어나지 못했습니다.
거버넌스 시스템은 여전히 실험적이며 대부분의 DAO는 현재 여전히 인간의 감독에 크게 의존하고 있습니다.
우리는 일반 인공지능(AGI) 시대에 와 있습니다.
우리는 자율성, 창의성, 혁신이라는 레벨 4 AI의 일부 요소를 고도로 전문화된 형태로 보고 있습니다. 이러한 시스템은 창의적인 작업을 수행할 수 있지만 여전히 원래 프로그래밍과 훈련된 데이터로 인해 제한됩니다. 따라서 레벨 4 AI가 일부 영역에 존재하지만 아직 완전히 실현될 만큼 널리 보급되지는 않았다는 점을 인식할 필요가 있습니다. 그러나 예술, 금융, 거버넌스 등 다양한 분야에서 이러한 요소가 등장한다는 것은 우리가 AI 역량의 새로운 단계에 진입하고 있음을 의미합니다.
이것이 바로 오늘날 우리가 있는 곳입니다. 아직 완전히 실현되지는 않았지만 곧 바뀔 엄청난 전환점에 있습니다.
우리는 AGI입니다
Web4와 AGI가 전기의 발명과 같다면 OpenAI와 Anthropic은 Edison과 Tesla일 수 있습니다.
전기와 마찬가지로 Web4의 영향은 그것이 제공하는 원시 전력 이상의 것에 의해 결정됩니다 . 전기는 발견되자마자 사회에 혁명을 일으키지 않았습니다. 대신, 발명가들이 집에 배선을 하고, 도시가 전력망을 설치하고, 엔지니어들이 전구와 모터 같은 장치를 제작하면서 전기의 진정한 잠재력을 드러내는 데 수십 년이 걸렸습니다. 전기가 세상을 바꾸는 영향력은 에너지를 유용하고 실용적이며 궁극적으로 필수적인 것으로 변환하는 방대한 네트워크에서 비롯됩니다.
AGI는 개념적으로도 강력하지만 그 진정한 가치는 대중이 배포하고, 적용하고, 테스트할 때에만 분명해집니다. 중요한 것은 고급 모델의 존재뿐만 아니라 셀 수 없이 많은 구체적인 맥락에서의 적용, 즉 혁신가, 개발자 및 일반 사용자가 이를 실제 도구로 변환하는 방법입니다. AGI의 원시 잠재력은 AGI를 사회 구조에 통합하여 의사소통을 위한 AI "전구", 상업을 위한 "모터", 널리 채택할 수 있는 "그리드"를 만드는 사람들의 손에 들어갈 때까지 잠재력을 유지합니다.
OpenAI와 다른 회사는 혁신적인 기능을 갖춘 모델을 생산할 수 있지만 실제 변화는 이를 사용하는 사람과 사용되는 위치에 따라 달라집니다.
발명가와 산업계가 전기의 영향력을 확대하는 것처럼, AGI를 배치하고 적용하는 데 있어서 대중의 역할은 AGI가 실험실의 아이디어인지 아니면 현대 생활의 모든 측면을 재구성하는 기술인지를 결정할 것입니다.
AGI의 미래는 그 개념이 아니라 우리(과학자, 기업, 개발자, 개인)가 AGI를 어떻게 세상을 밝히고 Web4에 힘을 실어주느냐에 달려 있습니다.
사일로 효과 깨기
저는 AGI뿐만 아니라 레벨 3, 4, 5 AI 도 탈중앙화 와 대규모 적용을 통해서만 가능하다고 믿습니다.
AGI의 혁신은 소수의 회사 내에서 고립된 개발을 통해서는 달성될 수 없습니다. AGI가 실제로 발전하려면 AI 기능의 경계를 넓히는 광범위한 배포와 실제 사용 사례가 필요합니다. 이러한 도구가 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고, 다양한 영역에 통합되고, 개인이 일상 환경에서 적용할 때만 AI는 자율적인 행동과 혁신이 가능한 존재로 발전할 수 있습니다.
AGI의 전환점은 AI 시스템에 참여하는 소수의 거대 기술 기업이 아니라 사회 전체에 달려 있습니다. 대규모 채택은 추가 개발을 촉진하는 새로운 질문, 요구 사항 및 기회를 제기합니다. 이러한 탈중앙화 없으면 AI는 이론적 기능이나 틈새 응용 프로그램으로 제한되며 레벨 3에서 레벨 4, 궁극적으로 레벨 5로 이동하는 데 필요한 복잡성에 결코 도달하지 못할 것입니다.
AGI는 널리 사용 가능해지면 구현될 예정입니다.
우리는 AGI입니다
우리는 종종 우리 역사를 형성한 위대한 사람들과 영웅들을 되돌아봅니다.
저는 우리가 더 나은 세상을 재구상할 수 있는 초지능을 가진 인간과 인공지능을 미래에 기대하기 시작해야 한다고 생각합니다.
그들은 오펜하이머가 될까요, 아니면 우리 시대의 건국의 아버지가 될까요?
답은 그들의 통제에 있는 것이 아니라 국민의 힘에 있을 수 있습니다.
기술을 통해 점점 더 많은 힘을 얻게 되면서 우리는 AGI가 출현하는 세상을 형성할 책임이 있습니다. 우리는 이 책임을 우아하게 받아들이고 차근차근 미래를 만들어갑니다.
우리는 에이전트를 구축했습니다. 우리는 Web4를 구축하고 있으며 AGI를 구축할 예정입니다.
