IOSG｜기술 대기업과 AI 에이전트 혁신가의 도전과 딜레마

1. 중앙 집중식 AI 에이전트에 대한 전망

인공지능 에이전트는 우리가 웹과 상호작용하고 온라인에서 작업을 수행하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 암호화폐 결제 트랙을 활용하는 인공지능 에이전트에 대해 많은 논의가 이루어지고 있지만, 기존 웹 2.0 기업들도 포괄적인 에이전트(인공지능 에이전트) 제품군을 제공할 수 있는 위치에 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

웹 2.0 기업의 에이전트 대부분은 실행 기능이 약한 어시스턴트 또는 버티컬 툴의 형태로 제공됩니다. 이는 기본 모델이 아직 충분히 성숙하지 않았기 때문이기도 하지만 규제의 불확실성과 같은 이유도 있습니다. 현재 에이전트는 아직 첫 번째 단계에 있으며 특정 영역에서는 잘할 수 있지만 기본적으로 일반화 능력은 없습니다. 예를 들어, 알리 인터내셔널에는 판매자가 신용카드 분쟁에 관한 이메일에 응답하는 것을 전문으로 지원하는 에이전트가 있습니다. 배송 기록과 같은 데이터를 불러와 템플릿을 생성하여 전송하는 매우 간단한 에이전트는 신용카드 회사의 청구를 막는 데 성공률이 높습니다.

애플, 구글과 같은 거대 기술 기업과 OpenAI, 앤트로픽 같은 AI 전문 기업은 특히 에이전트 시스템 개발의 시너지를 모색하기에 유리한 위치에 있는 것으로 보입니다. Apple의 강점은 AI 모델과 사용자 상호 작용을 위한 포털의 호스트 역할을 할 수 있는 소비자 디바이스 생태계에 있습니다. Apple의 Apple Pay 시스템을 통해 상담원은 안전한 온라인 결제를 지원할 수 있습니다. 방대한 웹 데이터 인덱스와 실시간 임베딩 기능을 갖춘 Google은 상담원에게 전례 없는 정보 접근 권한을 제공할 수 있습니다. 한편 OpenAI와 Anthropic과 같은 AI 강자들은 복잡한 작업을 처리하고 금융 거래를 관리할 수 있는 전문화된 모델을 개발하는 데 집중할 수 있습니다. 웹2.0 강자들 외에도 미국에는 치과 의사의 예약 관리를 돕거나 방문 후 보고서 작성을 지원하는 등 매우 세분화된 시나리오에서 이러한 종류의 에이전트를 수행하는 수많은 스타트업이 있습니다.

그러나 이러한 거대 웹 2.0 기업들은 전형적인 혁신가의 딜레마에 직면해 있습니다. 뛰어난 기술력과 시장 지배력에도 불구하고 파괴적 혁신이라는 위험한 물살을 헤쳐나가야 합니다. 진정한 자율 에이전트를 개발한다는 것은 기존 비즈니스 모델에서 크게 벗어나는 것을 의미합니다. 또한 AI의 예측 불가능성과 금융 거래 및 사용자 신뢰의 높은 위험성이 결합되어 상당한 도전 과제를 안고 있습니다.

2. 2. 혁신가의 딜레마: 중앙 집중식 공급업체의 과제

혁신가의 딜레마는 성공적인 기업들이 종종 다음과 같은 역설을 설명합니다. 새로운 기술이나 비즈니스 모델을 도입하는 데 어려움을 겪는 역설을 설명합니다. 문제의 핵심은 기존 기업들이 초기 사용자 경험이 기존의 우수한 제품만큼 좋지 않을 수 있는 새로운 제품이나 기술을 도입하는 것을 꺼리는 데 있습니다. 이러한 기업들은 이러한 혁신을 도입하면 일정 수준의 정교함과 신뢰성에 익숙해진 기존 고객층이 소외될 수 있다는 점을 우려합니다. 이러한 주저는 오랜 시간 동안 쌓아온 사용자 기대치를 잠재적으로 훼손할 수 있다는 위험성에서 비롯됩니다.

2.1 상담원의 예측 불가능성과 사용자 신뢰

구글, 애플, 마이크로소프트 같은 대형 기술 기업은 검증된 기술과 비즈니스 모델을 기반으로 비즈니스 모델을 기반으로 제국을 구축했습니다. 완전 자율 에이전트의 도입은 이러한 기존 규범에서 크게 벗어난 것입니다. 특히 초기 단계의 에이전트는 필연적으로 불완전하고 예측할 수 없을 것입니다. AI 모델의 비결정적 특성은 광범위한 테스트를 거친 후에도 예상치 못한 행동이 발생할 위험이 항상 존재한다는 것을 의미합니다.

이러한 기업에게는 리스크가 매우 높습니다. 한 번의 실수로 평판이 손상될 뿐만 아니라 심각한 법적 및 재정적 위험에 노출될 수 있기 때문입니다. 따라서 에이전트는 신중을 기해야 하며, 잠재적으로 에이전트 업계에서 선발주자의 이점을 놓칠 수 있습니다.

에이전트 배포를 고려하는 중앙 집중식 제공업체의 경우 고객의 항의가 발생할 위험이 매우 높습니다. 빠르게 전환할 수 있고 잃을 것이 많지 않은 스타트업과 달리, 기존 거대 기술 기업은 일관되고 안정적인 서비스를 기대하는 수백만 명의 사용자를 보유하고 있기 때문에 에이전트의 중대한 실수가 PR의 악몽으로 이어질 수 있습니다.

상담원이 사용자를 대신하여 일련의 잘못된 재정적 결정을 내리는 시나리오를 생각해 보겠습니다. 그 결과 수년간 신중하게 쌓아온 신뢰가 무너질 수 있습니다. 사용자는 상담원뿐만 아니라 회사의 모든 AI 기반 서비스에 의문을 제기할 수 있습니다.

2.2 모호한 평가 기준과 규제 과제

또한, 무엇을 어떻게 평가할 것인가? "올바른" 프록시 응답이 무엇인지 평가하는 방법은 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 많은 경우 상담원의 응답이 실제로 잘못된 것인지 아니면 단순히 실수인지 불분명합니다. 이러한 회색 영역은 분쟁으로 이어지고 고객 관계를 더욱 악화시킬 수 있습니다.

중앙 집중식 에이전트 제공업체가 직면한 가장 어려운 장애물은 아마도 진화하고 복잡해지는 규제 환경일 것입니다. 이러한 에이전트가 자율성을 강화하고 점점 더 민감한 업무를 처리함에 따라 규제 회색 지대에 진입하게 되어 상당한 어려움을 겪을 수 있습니다.

금융 규정은 특히 까다롭습니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 재무적 결정을 내리거나 거래를 실행하는 경우 금융 규제 기관의 규제를 받을 수 있습니다. 또한 규정 준수 요건은 광범위하고 관할 지역마다 크게 다를 수 있습니다.

책임 문제도 있습니다. 상담원이 사용자에게 금전적 손실이나 기타 피해를 초래하는 결정을 내린 경우 누가 책임을 져야 하나요? 사용자? 회사? AI 자체? 이러한 질문은 모두 규제 기관과 입법자들이 이제 막 다루기 시작한 질문입니다.

2.3 모델 편향은 논란의 소지가 될 수 있습니다

또 에이전트가 더욱 정교해짐에 따라 반독점 규정에 위배될 수 있습니다. 기업의 에이전트가 지속적으로 자사 제품이나 서비스를 선호한다면 이는 반경쟁적 행위로 간주될 수 있습니다. 이는 이미 시장 지배력에 대한 조사를 받고 있는 거대 기술 기업에게 특히 중요합니다.

AI 모델의 예측 불가능성은 이러한 규제 과제에 또 다른 복잡성을 더합니다. Web2가 AI의 행동을 완전히 예측하거나 제어할 수 없는 경우 규정을 준수하기 어렵습니다. 이러한 예측 불가능성은 기업들이 이러한 복잡성과 씨름하면서 웹2 에이전트의 혁신 속도를 늦출 수 있으며, 이는 결과적으로 보다 유연한 웹3 솔루션에 유리하게 작용할 수 있습니다.

3. 웹3의 기회

엘엠의 기본 모델의 기능이 향상됨에 따라 에이전트는 다음 형태로 이동할 수 있는 기회를 갖게 되었습니다. 에이전트는 상대적으로 높은 수준의 자율성을 가지고 있으며, 현재 상황에서 대기업이 감히이 측면을 건드리지 않을 것이며 사용자가 피자를 주문하는 데 도움이되는 한계가 될 수 있습니다. 스타트업은 대담 할 수 있지만 에이전트 자체에 신원이없고 모든 작업은 에이전트 사용자 및 계정의 신원을 빌려야하는 등 많은 기술적 장애물에 직면하게됩니다. 신원을 빌려도 기존 시스템은 에이전트가 편안한 운영으로 이동하도록 지원하기가 쉽지 않습니다. 웹3 기술은 AI 에이전트 개발을위한 독특한 기회를 제공하고 중앙 집중식 공급자가 직면 한 일부 문제를 해결할 수 있습니다. 웹3 시스템, 에이전트는 지갑을 통해 마스터하여 결제 암호화를 통해 여러 DID를 달성하거나 모든 종류의 비인가 프로토콜을 사용하여 에이전트에게 매우 친숙 할 수 있습니다. 매우 에이전트 친화적입니다. 에이전트가 복잡한 경제 행동을 수행하기 시작하면 에이전트 간에 고강도 상호 작용이 발생할 가능성이 매우 높습니다. 이때 에이전트 간의 상호 의심이 해결되지 않으면 에이전트 경제 시스템은 완전한 경제 시스템이 아닙니다. 이 역시 암호화를 통해 해결할 수 있는 영역입니다.

또 다른 방법으로는 암호경제적 인센티브를 통해 에이전트 발견을 용이하게 하고 에이전트가 잘못 행동할 경우 약정을 삭감하거나 몰수할 수 있는 페널티를 제공할 수 있습니다. 이는 좋은 행동은 보상받고 나쁜 행동은 처벌받는 자율 규제 시스템을 만들어 중앙 집중식 감독의 필요성을 줄이고 금융 거래를 완전히 자율적인 에이전트에 위임하는 얼리 어답터에게 어느 정도 안심할 수 있는 환경을 제공할 수 있습니다.

암호화폐 경제 서약은 행동이 좋지 않을 경우 삭감을 요구하고, 에이전트를 발굴하는 과정에서 주요 시장 신호로 작용하는 이중적인 역할을 합니다. 다른 에이전트나 특정 서비스를 찾는 사람들 모두 직관적으로 알 수 있는 것은 서약이 많을수록 특정 에이전트의 성과에 대한 시장의 신뢰가 높아지고 사용자의 마음가짐이 더 차분해진다는 것입니다. 이렇게 되면 가장 효과적이고 신뢰할 수 있는 에이전트가 자연스럽게 눈에 띄는 보다 역동적이고 반응이 빠른 에이전트 생태계가 조성될 수 있습니다.

Web3는 또한 개방형 에이전트 마켓을 만들 수 있는 기능도 제공합니다. 이러한 시장은 중앙 집중식 공급업체를 신뢰하는 것보다 더 많은 실험과 혁신을 가능하게 합니다. 스타트업과 독립 개발자는 생태계에 기여할 수 있으며, 잠재적으로 더 빠르고 전문화된 에이전트 발전으로 이어질 수 있습니다.

또한 Grass 및 OpenLayer와 같은 분산 네트워크는 에이전트가 개방형 인터넷 데이터와 인증이 필요한 폐쇄형 정보에 모두 액세스할 수 있도록 지원합니다. 다양한 데이터 소스에 대한 폭넓은 액세스를 통해 Web3 상담원은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 보다 포괄적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

웹 2.0과 웹 3.0

4.웹3 인공지능 에이전트의 한계와 도전

4.1 암호화폐 결제의 제한적 도입

웹 3.0 에이전트가 직면하게 될 몇 가지 도입 과제에 대해 살펴보지 않았다면 이 포스팅은 완성되지 않았을 것입니다. 가장 큰 문제는 오프체인 경제의 결제 솔루션으로 암호화폐를 채택하는 것이 아직 제한적이라는 점입니다. 현재 소수의 온라인 플랫폼만이 암호화폐 결제를 허용하고 있어 실제 경제에서 암호화폐 기반 에이전트의 실제 사용 사례는 제한적입니다. 암호화폐 결제 솔루션이 더 광범위한 경제에 더 깊이 통합되지 않는다면 웹 3.0 에이전트의 영향력은 계속 제한될 것입니다.

4.2거래 규모

또 다른 과제는 일반적인 온라인 소비자의 거래 규모입니다. 거래 규모입니다. 이러한 거래의 대부분은 상대적으로 적은 금액으로 이루어지며, 이는 대부분의 사용자에게 무신뢰 시스템을 정당화하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 중앙화된 대안이 존재한다면, 일반 소비자는 일상적인 소액 구매에 탈중앙화된 에이전트를 사용할 가치를 느끼지 못할 수도 있습니다.

5. 결론

비결정적 모델의 예측 불가능성 때문에 기술 기업들이 완전 자율 AI 에이전트를 제공하는 것을 꺼리는 것은 암호화폐 스타트업에게 기회를 창출했습니다. 이러한 암호화 스타트업은 오픈 마켓과 암호화 경제 보안을 활용하여 에이전트의 잠재력과 실제 구현 사이의 거리를 좁힐 수 있습니다.

블록체인 기술과 스마트 컨트랙트를 활용하면 암호화 AI 에이전트는 중앙 집중식 시스템에서는 따라잡기 어려운 수준의 투명성과 보안을 제공할 수 있습니다. 이는 높은 수준의 신뢰가 필요하거나 민감한 정보가 포함된 사용 사례에 특히 유용할 수 있습니다.

요약하면, Web2와 Web3 기술 모두 AI 에이전트 개발을 위한 방법을 제공하지만, 각 접근 방식에는 고유한 장점과 과제가 있습니다. AI 에이전트의 미래는 이러한 기술을 얼마나 효과적으로 결합하고 개선하여 안정적이고 신뢰할 수 있으며 유용한 디지털 비서를 만들 수 있느냐에 달려 있습니다. 이 분야가 발전함에 따라 웹2.0과 웹3.0의 접근 방식이 융합되어 각각의 장점을 활용하여 더욱 강력하고 다재다능한 AI 에이전트를 만들 수 있을 것입니다.