독립 분석가 린 알든: 왜 BTC가 AI 결제에 가장 적합한 통화인가?

原文标题：《AI를 고려해야 할 여섯 가지 주제》

저자 ：Lyn Alden

편집 ：GaryMa ，우설 블록체인

주: 아래 내용은 Lyn Alden이 8월에 발표한 인공지능 주제에 대한 뉴스레터에서 발췌한 것으로, 비트코인과 관련된 부분은 분량 제한이나 기타 이유로 인해 일부 세부사항이나 정보가 완전하게 번역되지 않았거나 삭제되었을 수 있습니다. 독자들은 이 글을 읽으면서 원문을 참조하여 보다 포괄적인 정보를 얻기를 권장합니다.

AI에 가장 적합한 통화는 무엇인가?

어떤 형태의 통화가 AI 에이전트에게 가장 좋을까요? 제가 현재 보고 있는 바에 따르면, 비트코인이 가장 주요한 답변이라고 생각합니다.

미래의 세계에서 인간과 기계 간의 지불이 많이 발생할 것이며, 오픈 소스의 디지털 네이티브 통화가 자연스럽게 적합할 것입니다.

AI 에이전트는 비트코인/암호화폐 지갑을 생성하여 자금을 벌고 사용할 수 있습니다.

AI는 제로에서 시작하여 특정 작업을 할당받거나 단순히 "결정"하여 작업을 완료할 수 있습니다. 작업을 완료하는 최선의 방법을 평가할 때, 특정 유료 서비스가 자신에게 유익하거나 필수적이라는 것을 인식하게 됩니다. 따라서 비트코인/라이트닝 네트워크 지갑을 생성하고(은행 계좌와는 달리 허가를 받을 필요가 없으며, 오픈 소스이기 때문입니다) 창조자에게 자금을 제공하도록 설득하거나 다른 방법으로 온라인에서 자금을 벌 수 있습니다(어쩌면 Nostr에 똑똑한 내용을 게시하여 팁을 받을 수도 있습니다). 이제 자금이 생겼으니 필요한 것을 지불할 수 있습니다.

효율적인 오픈 소스 디지털 네이티브 통화는 더 빠르게 사용될 수 있으며, 허가 없이 사용 가능하고, 기존 법정 통화보다 더 작은 거래(마이크로 거래)를 수행할 수 있어 기계 간 지불 및 인간과 기계 간 지불의 가능성을 더욱 높입니다. 이는 AI 에이전트가 사용하는 자연스러운 통화 형태입니다.

이 추세는 계속되고 있습니다. 6월 말, 비트코인 회사 Fedi와 Stak이 협력하여 AI 해커톤을 조직했습니다. Fedi와 Stak은 비트코인, 라이트닝 네트워크 및 Fedimint를 통해 사람들과 커뮤니티에 기술 권한을 부여하는 것을 믿는 개발자, 구축자 및 선구자들에게 참여를 촉구했습니다: 비트코인, 라이트닝 네트워크 및 Fedimint로 인공지능을 민주화하는 데 도움을 주십시오.

7월 초, 라이트닝 연구소(주요 라이트닝 네트워크 인프라 제공업체)는 이러한 새로운 비트코인+AI 교차 분야를 지원하기 위한 새로운 개발자 도구 세트를 발표했습니다.

간단히 말해, 라이트닝 연구소의 도구는 주로 두 가지 측면이 있습니다:

1) 비트코인을 보유하고 사용하여 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 더 쉽게 구축할 수 있습니다;

2) 라이트닝 네트워크와 오랫동안 존재해온 "HTTP 402 결제 요구" 상태 코드를 사용하여 매번 사용되는 자원 집약적인 계산에 대해 더 쉽게 비용을 지불할 수 있습니다.

후자의 효과를 보려면, 라이트닝 연구소의 최고 기술 책임자 Olaoluwa Osuntokun이 공유한 이 2분짜리 비디오를 시청할 수 있습니다.

링크:

https://twitter.com/roasbeef/status/1677037020156399616

이 비디오에서 사용자(Fedi의 개발자 및 제품 지원 책임자 Kody Low)는 GPT-4에게 코드를 작성하도록 요청하고 각 질문에 대해 라이트닝 결제를 사용하여 비용을 지불합니다(각 질문 약 0.01 달러). 아이러니하게도, 그가 AI에게 작성하도록 요청한 코드는 그가 이미 작업 서비스로 보여준 것입니다: 라이트닝 네트워크를 사용하여 API 호출을 결제하는 능력입니다.

구체적으로 Kody는 AI에게 "라이트닝 네트워크를 사용하여 내 API 호출을 결제하는 리버스 프록시를 어떻게 만들 수 있나요? LND 백엔드를 사용하고 golang으로 리버스 프록시를 작성해 주세요."라고 질문했습니다. 그런 다음 그는 라이트닝 네트워크의 결제 요청을 지불했습니다. AI는 요청을 이해하고 결제를 수락했으며, 질문에 대한 잘 조직되고 주석이 달린 코드를 제공했습니다. 이후 Kody는 그것이 golang 대신 rust 프로그래밍 언어를 사용하여 코드를 다시 작성하도록 요청하고 다시 결제했습니다. AI는 코드를 다시 작성하고 영어로 코드의 특정 부분이 무엇을 하는지 더 자세히 설명했으며, 프로그램의 기본 개요를 명확히 했지만, 완전한 구현 버전을 만들기 위해서는 더 많은 오류 처리 및 기타 세부 사항이 포함되어야 한다고 했습니다. 그런 다음 Kody는 그것에 대해 감사의 뜻을 표하고 AI와 라이트닝 네트워크가 매우 잘 맞는다고 말하며 다시 비용을 지불했습니다. AI는 Kody에게 사양할 필요가 없다고 말하며 AI와 라이트닝 네트워크가 모두 강력한 기술이며 함께 고급 솔루션을 만들 수 있다고 동의했습니다.

저는 개인적으로 그 중 하나의 프로그램을 테스트해 보았으며, 구독 없이 모바일에서 ChatGPT를 사용하고 라이트닝 네트워크를 통해 몇 센트의 비용으로 질문할 수 있었습니다. 가격은 각 질문에 따라 동적으로 변동하며, 아마도 백그라운드에서 실행되는 어떤 공급과 수요 알고리즘에 따라 달라질 수 있습니다.

재미로, 저는 ChatGPT에게 AI 에이전트가 인간에게 지불해야 할 수 있는 몇 가지 예를 물어보았습니다. 다음은 그 답변입니다:

좋은 질문입니다! AI 에이전트는 다양한 작업을 완료하는 과정에서 인간에게 지불해야 할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 잠재적인 시나리오입니다:

1. 긱 경제 및 마이크로 작업: AI는 종종 긱 플랫폼에서 발생하는 작은 작업을 완료할 사람을 찾아야 할 수 있습니다. 작업이 완료되면 AI는 약정된 지불을 작업자에게 보낼 수 있습니다.

2. 전자상거래 거래: AI가 전자상거래 플랫폼이나 온라인 마켓플레이스를 관리하는 경우, 판매자나 서비스 제공자에게 지불해야 할 수 있습니다. 이는 제품 판매, 환불 또는 서비스 요금에 대한 응답일 수 있습니다.

3. 콘텐츠 제작자 및 네트워크 인플루언서: AI 에이전트는 사람들이 콘텐츠를 게시하거나 다른 사람에게 영향을 미치는 플랫폼이나 채널을 관리할 수 있습니다. 그들은 조회수, 좋아요, 공유 또는 기타 지표에 따라 이러한 제작자에게 지불이나 보상을 분배하도록 프로그래밍될 수 있습니다.

4. 크라우드소싱 및 창의적 생성: 기업은 AI를 사용하여 혁신 또는 창의적 생성 활동을 관리하고 사람들이 아이디어를 제출하도록 장려할 수 있습니다. 아이디어가 선택되면 AI는 아이디어를 제출한 사람에게 지불이나 보상을 보낼 수 있습니다.

5. 고객 환불: AI가 회사의 고객 서비스를 처리하는 경우, 반품된 제품, 서비스 취소 또는 회사의 불편에 대해 환불해야 할 수 있습니다.

6. 설문 조사 참여: AI는 시장 조사 또는 기타 데이터 수집 목적을 위한 설문 조사를 관리할 수 있습니다. 참여자는 그들의 시간과 투입에 대한 보상을 받을 수 있습니다.

7. 자선 기부: AI는 자선 단체가 수혜자에게 지불하는 것을 관리하는 데 사용될 수 있습니다.

8. 프리랜서 지불: AI는 프리랜서 또는 계약직 근로자를 관리하기 위해 고용될 수 있으며, 작업이 완료된 후 보수를 지급할 수 있습니다.

9. 보너스 및 보상: AI가 대회나 게임을 관리하는 경우, 승자에게 보너스나 보상을 지급해야 할 수 있습니다.

이는 잠재적인 응용의 예시일 뿐입니다. 공통된 실마리는 서비스나 가치를 제공하는 사람에게 보상을 필요로 하는 모든 작업이 AI에 의해 관리될 가능성이 있다는 것입니다.

그런 다음 저는 AI 에이전트가 할당된 작업을 완료하는 과정에서 다른 AI 에이전트에게 지불해야 할 수 있는 몇 가지 예를 물어보았고, 그 답변은 다음과 같습니다:

확실히 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트와 거래해야 할 수 있는 많은 잠재적인 상황이 있습니다. 이는 시스템이 자율적으로 상호작용하고 자원이나 서비스를 거래하도록 설계된 경우에 발생할 수 있습니다, 예를 들어:

1. 자율주행 차량: 자율주행 자동차의 미래에서 각 차량을 제어하는 AI 에이전트는 다른 AI가 제어하는 차량에 대해 주차 공간을 확보하거나 권리를 지불할 수 있습니다.

2. AI 마켓플레이스: AI 마켓플레이스에서 한 AI는 다른 AI에게 데이터 분석, 머신러닝 모델 훈련 또는 복잡한 작업 최적화와 같은 특정 서비스 요금을 지불할 수 있습니다.

3. 콘텐츠 또는 데이터 획득: 한 AI는 다른 AI에게 독점 데이터나 콘텐츠의 비용을 지불할 수 있습니다, 예를 들어 독점 연구, 시장 분석 또는 디지털 자산.

4. 클라우드 컴퓨팅 자원: 서버나 클라우드 자원을 관리하는 AI는 다른 AI에게 여분의 계산 능력이나 저장 공간을 사용하는 비용을 지불할 수 있습니다.

5. 디지털 광고: 광고 캠페인을 관리하는 AI는 다른 AI에게 디지털 플랫폼에서 최적의 위치나 시간에 광고를 게재하는 비용을 지불할 수 있습니다.

6. AI 조정 경매: 온라인 광고 실시간 입찰 시스템에서 한 AI 에이전트는 특정 청중을 대상으로 하는 광고 공간 비용을 다른 AI 에이전트에게 지불할 수 있습니다.

7. 게임: 온라인 게임 환경에서 한 AI는 다른 AI에게 가상 상품, 서비스 또는 게임 진행 비용을 지불해야 할 수 있습니다.

8. 사물인터넷(IoT): 스마트 홈이나 스마트 시티에서 AI가 관리하는 IoT 장치는 다른 장치에 대해 자신의 작업을 우선적으로 수행하도록 비용을 지불할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 냉장고는 스마트 오븐에 비용을 지불하여 냉장고의 전력 소모 냉각 주기를 완료할 때까지 냉각 주기를 연기할 수 있습니다.

이러한 예시는 모두 추측적이며, 안전한 AI 간 거래를 허용하는 복잡한 인프라에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 이러한 자율적 상호작용을 허용하도록 설계된 시스템이 더 많이 등장할 수 있습니다.

이제 이 글의 독자들이 이 부분을 읽으면서 가질 수 있는 올바른 의문 중 하나는 "AI 사용에서 라이트닝 네트워크 결제를 사용하는 이유는 무엇인가? 단순히 달러로 결제하지 않고?"입니다.

답은 비트코인/라이트닝 네트워크가 AI와 협력하는 독특한 적합성을 가지고 있다는 것입니다. 그 이유는 여러 가지가 있습니다:

● 환불 불가: 많은 소프트웨어 애플리케이션과는 달리, AI는 매번 사용될 때 하드웨어에 매우 집중적입니다. AI를 사용할 때, 매우 전력 소모가 큰 GPU 하드웨어를 사용하고 있습니다. 개발이 완료되면 소프트웨어 자체는 저렴하지만, 소프트웨어를 사용할 때마다 실제 전력/하드웨어 자원 비용이 발생하며, 이는 대부분의 소프트웨어 유형과 다릅니다. 만약 API가 일반적인 방법(예: 신용카드)으로 결제되도록 남겨진다면, 상인은 사기 대상이 될 것입니다. 사용자는 GPU에 수천 개의 용도를 보내고 그에 대한 결제를 반품할 수 있습니다. 이러한 경우, 상인은 전력/하드웨어 비용을 부담하지만, 이후 결제를 잃게 됩니다. 반면에, 라이트닝은 무기명 자산의 최종 결제 방법입니다.

● 마이크로 거래: 대부분의 결제 방법은 단일 거래의 크기에 제한이 있습니다. 예를 들어, Visa 카드로 0.03 달러를 결제할 수 없습니다. PayPal의 경우 상인 측의 최소 고정 수수료는 거래당 0.49 달러입니다. 할 수 있는 가장 가까운 방법은 계좌에 미리 자금을 충전한 다음, 그 계좌 내에서 매번 사용 시 마이크로 결제를 하는 것입니다. 이는 전 세계적으로, 그리고 국경과 통화 간에 더욱 복잡해집니다; 말레이시아의 누군가가 캘리포니아의 누군가에게 AI 사용료를 지불하고 싶다면 어떤 결제 방법을 사용해야 할까요? 심지어 제 웹사이트의 구독 결제 백엔드에서도, 저와 제 운영 매니저는 때때로 외국 신용카드를 수용하는 문제에 직면합니다. 많은 국가에서 그들은 신용카드 대신 모바일 결제 서비스를 사용합니다. 라이트닝 네트워크는 전 세계적으로 마이크로 거래를 처리할 수 있습니다. 사용자는 어디서든 몇 센트의 사용료를 지불할 수 있으며, 구독이나 사전 승인된 자금 없이도 가능합니다. 이는 기계 간 지불에 매우 관련이 있으며, 구독은 이상적인 선택이 아닐 수 있으며, 그들은 실시간으로 서로 상호작용하기만 하면 됩니다.

● 허가 필요 없음 및 프로그래밍 가능: 다양한 작업을 수행하는 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 법적 신원이 없는 실체로서, AI 에이전트는 은행 계좌나 은행 결제 제품을 사용하는 것보다 오픈 소스 프로그래밍 가능한 통화를 보유하고 사용하는 것이 더 쉽습니다. AI 에이전트는 은행 계좌를 가질 수 없지만, 라이트닝 노드를 운영하거나 라이트닝 네트워크 지갑을 사용할 수 있습니다. 라이트닝 네트워크의 프로그래밍 가능성과 실시간 즉각적인 특성은 동적 가격 책정을 허용합니다. 다시 말해, 각 API 호출의 가격은 초당 변화하도록 프로그래밍될 수 있으며, 이는 동시에 수신되는 API 요청의 수에 따라 달라집니다.

작업량 증명을 통한 스팸 방지

오늘날 인공지능 덕분에 이미지, 비디오, 텍스트, 프로그램 등의 제작 비용이 거의 낮아져서 어떤 콘텐츠가 진짜인지, 어떤 콘텐츠가 고품질의 가짜 비디오나 가상 인격인지 구별하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 기업, 사회, 정치 또는 지정학적 관점에서 이미지나 비디오를 보는 것이 중요할 때, 우리는 그것이 진짜 촬영물인지 아니면 AI가 생성한 디지털 위조품인지 어떻게 확인할 수 있을까요? 기술이 발전함에 따라 5년 또는 10년 후에는 상황이 어떻게 변할지 상상해 보십시오.

더욱 우려스러운 것은 로봇의 설득력입니다. 제가 Twitter(현재 "X"라고 불리는) 를 사용할 때마다 제 게시물은 로봇에 의해 잠식됩니다. 다행히도, 그것들은 저질이며 프로그래밍이 엉망인 명백한 로봇들입니다. 그러나, 제 계정을 유사하게 수동으로 생성하고 사람들을 낚아내기 위해 사기를 시도하는 몇몇 인간 사칭자들도 있습니다. 만약 소셜 미디어의 AI 로봇이 정말로 상당히 설득력이 있다면 어떻게 될까요? 만약 그들이 셀 수 없이 많은 수로 존재할 수 있고, 끊임없이 생성될 수 있다면, 그들을 식별하고 차단할 수 있는 것과는 반대로?

사람들에게 스팸을 보내는 로봇을 통한 사기 외에도, 복잡한 로봇 전략은 특정 사상을 홍보하고 그것이 인기가 있는 것처럼 보이도록 완전한 가짜 커뮤니티를 구축하는 것을 포함할 수 있습니다. 많은 다양한 인공지능 인격체가 온라인에서 작동할 수 있으며, 많은 사람들을 설득할 수 있습니다. 누군가가 프로그램을 작성하여 로봇 군대를 생성하고, 각 로봇이 독특하며 현재의 ChatGPT보다 몇 년 더 발전된 상태에서, 그들이 특정 정치 후보자, 특정 사회적 관점을 홍보하거나 단순히 특정 영향력 있는 사람의 청중을 늘리기 위해 조화롭게 협력한다고 상상해 보십시오. 이제 이 프로그램이 오픈 소스이며, 그것을 사용하고자 하는 모든 사람이 사용할 수 있다고 상상해 보십시오. 판도라의 상자가 열렸습니다.

온라인 상호작용을 할 때 상상해 보십시오:

1) 대부분 인간처럼 보이는 실체는 인간이 아니다;

2) 어떤 것이 진짜 인간인지 확인하기가 어렵다.

이 상황을 처리하는 한 가지 방법은 소셜 미디어 플랫폼이 등록 시 신원 확인을 강제하는 것입니다. 이 경우, 신규 가입자는 자신이 진짜 사람이라는 충분한 증거를 제공해야 합니다. 엘론 머스크의 Twitter/X는 이 방향으로 나아가고 있는 것처럼 보이며, 다른 몇몇 플랫폼도 마찬가지입니다. 이는 특정 플랫폼에 대해 실제로 효과적일 수 있지만, 이 방법의 명백한 단점은 많은 경우 익명성이 안전하고 진정한 중요한 요소라는 것입니다. 특정 직업의 사람들은 온라인에서 자유롭게 자신을 표현할 수 없으며, 익명 계정을 사용하여 사회적 여유를 즐깁니다. 더 심각한 것은, 많은 국가에서 특정 유형의 발언이 불법이라는 것입니다. 지도자는 공개적으로 비판받을 수 없으며, 특정 주제는 논의가 금지됩니다. 사실, 미국의 몇몇 건국의 아버지들은 영국 군주제를 비판하는 혁명적 발언을 할 때 처음에는 보호를 위해 가명을 사용했습니다. 전체주의자들은 소셜 미디어에 참여하기 위해 강제 신원 확인을 좋아하며, 심각한 로봇 문제는 그들에게 이러한 조치를 시행할 수 있는 좋은 구실을 제공합니다. 그리고 그들은 쉽게 다양한 플랫폼에 데이터를 제공하도록 강요할 수 있습니다.

또 다른 방법은 소셜 미디어가 개방적이고 익명성을 유지하되, 무수한 로봇의 홍수를 방지하기 위해 지속적인 증명이나 결제 검사를 사용하는 것입니다. 1990년대 초, 암호학자 아담 백은 다양한 유형의 스팸이나 서비스 거부 공격을 방지하기 위해 Hashcash 형태의 작업량 증명을 발명했습니다. 결국, 사토시 나카모토는 비트코인 프로토콜의 핵심 부분에서 이를 사용했지만, 소셜 미디어나 인터넷의 다른 부분에서는 널리 시행되지 않았습니다.

비트코인의 원장은 거의 위조할 수 없는 역사를 가지고 있습니다. 블록체인에서 블록을 업데이트할 때마다 에너지가 필요하며, 원장의 전체 역사 기록에는 많은 에너지가 인코딩되어 있어 위조하기 어렵습니다. 통화 자산으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 비트코인 블록체인은 이제 전 세계적으로 오픈 소스 불변의 타임 캡슐로 존재하며, 그 안에 임의의 데이터를 삽입할 수 있습니다(문서, 이미지, 책, 노래 또는 다른 시스템의 타임스탬프 포함) 그리고 삽입된 데이터가 그 날짜 이후로 수정되지 않았음을 증명할 수 있습니다. 닫힌 소스, 불투명하고 중앙 집중화된 서버는 이 기능을 복제할 수 없습니다.

비트코인의 작업량 증명이 아담 백이 처음 Hashcash를 생성한 것처럼 다른 유형의 시스템을 스팸으로부터 보호하는 데 사용할 수 있을까요? 이러한 방향으로 몇 가지 경로가 탐색되었으며, 이는 향후 몇 년 동안 점점 더 중요해질 수 있습니다.

● 결제: 비트코인은 현재 Stacker News에서 게시 인센티브 및 스팸 방지의 한 형태로 사용되고 있습니다. 사용자는 게시물을 게시하기 위해 소량의 비트코인을 지불해야 하며, 서로에게 소량의 비트코인으로 팁을 줄 수 있습니다. 전통적인 결제 방법(예: Visa)의 문제는 이들이 사람을 식별하는 반면, 비트코인은 결제의 증명이며 신원을 알 필요가 없다는 것입니다. 이는 스팸 방지에 있어 수용 가능합니다. 이는 다양한 방식으로 조정될 수 있습니다. 만약 Twitter/X가 유사한 기능을 구현한다면, 예를 들어 저는 댓글을 달 수 있는 사람을 그들의 신원과 어떤 미세한 비용이 연관된 사람으로 제한할 수 있습니다, 스팸을 방지하기 위해서입니다.

● 비용이 드는 신원: 누군가는 공개/비공개 키 쌍을 생성할 수 있지만(예: Nostr에서처럼), 이후에는 공개 키를 비트코인 블록체인에 삽입하여 거래 수수료로 현실 세계의 자원 비용을 발생시켜, 다양한 방식으로 사람들에게 이 키가 실제로 그들의 것임을 검증한 다음, 해당 공개 키와 일치하는 비공개 키를 사용하여 그들이 생성하거나 승인한 모든 디지털 콘텐츠에 서명할 수 있습니다. 이는 알려진 신뢰 기준을 가진 대형 뉴스 기관에도 해당됩니다. 플랫폼은 어떤 키 쌍이 삽입된 것인지 아닌지를 확인할 수 있습니다. 그때부터 사람들은 위조품과 진짜 콘텐츠를 구별할 수 있게 됩니다(최소한 어느 정도는 해당 개인이나 조직이 생성한 것이며, 게시 이후 수정되지 않았음을 증명할 수 있습니다. 반드시 객관적으로 진실하다는 것은 아닙니다), 그리고 수백만의 사칭자가 비트코인 블록체인에 이미 삽입된 유사한 키 쌍을 사용할 수 없도록 합니다.

우리는 아직 이 단계에 도달하지 않았지만, 인공지능이 충분히 발전하여 모방하거나 위조하는 데 거의 비용이 들지 않는 세계에서, 우리는 연속성 증명(암호화된 공개/비공개 키 쌍)과 작업량 증명(주어진 공개/비공개 키 쌍이나 온라인 신원의 중요성을 높이기 위해 실제 세계의 자원이 사용되었다는 증명)을 요구하는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 그런 다음 특정 유형의 디지털 콘텐츠를 진지하게 다루기 전에.

제가 이전에 설명한 잠재적인 미래 세계에서:

1) 대부분 인간처럼 보이는 실체는 인간이 아니다;

2) 어떤 것이 진짜 인간인지 확인하기가 어렵고, 우리는 다양한 방법을 사용하여 어떤 실체가 특정 현실 세계의 유형성이나 관련 비용을 가지고 있는지를 분류해야 하며, 거의 무한한 잡음의 바다에서 신호를 찾아야 합니다.

신원 확인이나 실제 자원 비용의 사용은 플랫폼이 취할 수 있는 두 가지 주요 방향입니다.