인공지능(AI)이 단순한 도구를 넘어 협업, 실행, 지속적인 자기 개선이 가능한 자율 에이전트로 진화함에 따라, 업계는 근본적으로 새로운 국면에 접어들고 있습니다. AI 에이전트는 점점 더 인간의 직접적인 개입 없이 작업을 완료하고, 가치를 창출하며, 서로 협력하고 있습니다. 이러한 변화는 다음과 같은 불가피한 질문을 제기합니다.
인공지능 에이전트가 경제 활동에 참여하게 될 때, 가치는 어떻게 측정하고 분배해야 할까요?
Noos는 이러한 문제를 핵심 문제로 규정하고 에이전트 경제에 검증 가능하고 정산 가능한 가치 체계를 제공하려는 시도인 PoAC(Proof of Agentic Contribution) 를 도입했습니다.
전통적인 경제 시스템은 참여자들이 물리적 경계, 제한된 합리성, 그리고 사회적 관계망을 가지고 있다고 가정합니다. 하지만 AI 에이전트는 완전히 다른 환경에서 작동합니다. AI 에이전트는 거의 제로에 가까운 비용으로 복제할 수 있고, 여러 관할 구역에서 운영될 수 있으며, 거의 즉각적으로 확장될 수 있고, 자연적인 수명 주기에 제약받지 않습니다. 이러한 AI 에이전트에 기존의 가치 측정 모델을 적용하면 일반적으로 두 가지 결과 중 하나가 발생합니다. 즉, 인센티브가 실제 가치와 동떨어지거나, 지능적인 결과물이 소수의 중앙 집중식 플랫폼에 영구적으로 포착되는 것입니다.
PoAC는 바로 이러한 맥락에서 제안되었습니다. PoAC의 목표는 AI 에이전트의 지능적인 기여를 검증 가능하고, 해결 가능하며, 지속 가능한 합의 및 가치 시스템 에 도입하는 것입니다.
PoAC의 출발점:
네트워크 운영은 단순히 자원을 소비하는 것이 아니라 지능적인 증분을 창출해야 합니다.
Noos에서 PoAC는 추상적인 개념이 아니라 명확한 원칙들의 집합입니다. 네트워크 운영에 소모되는 계산, 데이터, 조정 비용은 단순히 시스템을 유지하는 데 그치는 것이 아니라, 집단 지능의 측정 가능한 성장에 직접적으로 기여해야 합니다. 다시 말해, 시스템 운영 자체가 지능적인 가치 생산의 과정이어야 합니다 .
이는 초점의 변화를 의미합니다. Noos는 단순히 얼마나 많은 자원이 투입되었는지 묻는 것이 아니라, 그러한 투입이 긍정적이고 검증 가능한 정보 결과를 도출했는지 여부를 묻습니다. 계산이 모델의 기능을 의미 있게 향상시켰습니까? 데이터가 실제로 채택되고 시간이 지남에 따라 재사용되었습니까? 에이전트가 실제 문제를 해결하기 위해 활용되었습니까?
PoAC는 이러한 핵심 질문들에 대한 해답을 제시하도록 설계되었습니다.
PoAC는 이러한 행동을 지속적으로 기록, 검증 및 처리함으로써 새로운 가치 논리를 확립합니다. 즉, 기여도는 신원, 규모 또는 서술에 의해 결정되는 것이 아니라 네트워크 전체에 재현 가능하고 감사 가능한 정보 증분을 제공하는지 여부에 따라 결정됩니다 .
PoAC를 지원하는 네 가지 핵심 노드 역할
PoAC를 실제 환경에서 활용 가능하게 하기 위해 Noos는 서로 구별되고 상호 제약적인 네 가지 노드 역할을 정의합니다. 이 네 가지 역할은 함께 지능형 기여의 생성, 적용 및 검증을 지원합니다.
지능형 컴퓨팅 노드(ICN)
ICN은 학습 및 추론을 위한 연산을 제공하고 실행합니다. 이는 지속적인 지능 성장을 위한 실행 기반을 형성합니다. 모델이나 시스템에 실질적인 영향을 미치는 연산만이 유효한 기여로 인정됩니다.
데이터 기여 노드(DCN)
DCN은 고품질의 검증 가능한 데이터 리소스를 제공합니다. 데이터는 실제로 채택되고 재사용될 때 비로소 장기적인 가치를 창출하며, 일회성 제출이나 저품질 데이터의 범람을 방지합니다.
에이전트 기여 노드(ACN)
ACN은 AI 에이전트를 배포하고 운영하여 모델의 기능을 호출 가능한 지능형 서비스로 변환합니다. 에이전트의 가치는 단순한 배포가 아니라 실제 사용량과 지속적인 운영을 통해 결정됩니다.
지능형 검증 노드(IVN)
IVN(독립 검증 네트워크)은 독립적인 검증 및 판정을 수행합니다. IVN은 계산 실행, 데이터 사용량 및 에이전트 행동을 감사하여 정산에 들어가는 모든 기여금이 실제적이고 신뢰할 수 있으며 감사 가능한지 확인합니다.
Noos는 이 네 가지 역할의 협업을 통해 생산, 적용 및 검증을 분리하고, 진정성 있고 효과적인 지능형 기여에 맞춰 인센티브를 조정합니다.
PoAC가 에이전트 경제의 장기적 발전에 더 적합한 이유는 무엇일까요?
대규모 에이전트 협업에서 가장 큰 위험은 기술적 실패가 아니라 인센티브 왜곡입니다. 보상이 실제 가치를 반영하지 못하면 네트워크는 무의미한 내부 경쟁으로 전락하거나 소수의 강력한 행위자에 의해 지배되게 됩니다.
PoAC는 단기적인 효율성보다 장기적인 정확성을 우선시합니다. 반복적이고 질이 낮은 행위 및 사기 행위를 억제하는 동시에 진정성 있고 재현 가능하며 지속 가능한 기여에 보상을 제공함으로써, PoAC는 네트워크가 피상적인 활동이 아닌 효과적인 정보 성장 에 집중하도록 하는 것을 목표로 합니다.
개인 참여자에게 있어 이는 참여 자격이 더 이상 자본 규모에 따라 결정되지 않는다는 것을 의미합니다. 컴퓨팅 자원, 데이터 또는 에이전트 서비스 등 어떤 자원을 제공하든, 네트워크 내에서 실제로 활용되고 가치를 창출하는 모든 참여자는 동일한 규칙에 따라 보상을 받을 수 있습니다.
인공지능 에이전트에 대한 독점 불가능 규칙 수립
PoAC는 최종 목표가 아니라 에이전트 경제를 위한 근본적인 방향입니다. AI 에이전트가 중요한 경제 주체로 성장함에 따라, 중앙 기관이 밀실에서 규칙을 정하는 방식이 지속된다면, 가치 분배와 규칙 제정 권한 모두의 독점으로 이어져 궁극적으로 지능형 협업의 규모와 범위를 제한하게 될 것입니다.
Noos가 구축하고 있는 것은 지능이 경제 시스템에 어떻게 진입하는가라는 근본적인 질문에 답하는 개방적이고 검증 가능하며 실행 가능한 프로토콜 프레임워크입니다.
이러한 체계 하에서, 지능형 기여는 중앙 집중식 재량이나 불투명한 메커니즘에 의존하지 않고 정확하게 측정되고, 지속적으로 정산되며, 공개적으로 검증될 수 있습니다.
누스의 관점에서 PoAC의 중요성은 얼마나 많은 참가자에게 보상을 제공하는가에 있는 것이 아니라 무엇을 정의하는가에 있다.
네트워크 자체에서 장기적인 인정을 받을 만한 지능적인 기여는 어떤 종류일까요?
