이 문서는 자율 AI 에이전트의 급증으로 인해 발생하는 새로운 경제 생태계인 '가상 에이전트 경제' 또는 '샌드박스 경제'를 분석하고, 이러한 시스템이 인류의 장기적인 번영에 기여할 수 있도록 안전하고 조종 가능한 시장을 설계하는 방안을 제시합니다. 특히, 샌드박스 경제의 기원(자발적 vs. 의도적)과 인간 경제와의 분리 정도(투과성 vs. 불투과성)라는 두 가지 핵심 차원을 중심으로 현재의 기술 발전 방향과 그에 따른 기회 및 과제를 심도 있게 논의하며, 경매 메커니즘, 미션 경제, 그리고 신뢰, 안전, 책임성을 확보하기 위한 사회-기술적 인프라의 중요성을 강조합니다.

1. 서론: AI 에이전트 경제의 등장 🤖💸

현재 기술의 발전 속도를 보면, 머지않아 자율적인 AI 에이전트들이 서로 상호작용하며 인간의 노동 없이도 경제적 가치를 창출하는 글로벌 경제가 도래할 가능성이 높다고 해요. 과거의 기술 발전은 특정 분야의 생산성을 높이는 고정된 발명품 위주였지만, AI 에이전트는 다양한 인지 작업을 자동화할 수 있는 유연한 자본의 형태로 나타날 수 있다는 점에서 매우 주목할 만하죠! ✨

최근 멀티모달 파운데이션 모델의 발전 덕분에 개인 비서부터 기업 업무 자동화, 심지어는 과학 연구나 법률 서비스, 헬스케어 등 정말 다양한 분야에서 AI 에이전트 시스템이 개발되고 있답니다. 😮 이러한 에이전트들은 과거 시스템과 달리 스스로 판단하고 행동하는 자율성을 가지고 있다는 것이 가장 큰 특징이에요.

이러한 에이전트 시스템의 폭발적인 증가와 함께, 에이전트 간의 상호 운용을 위한 새로운 표준들(예: Agent2Agent, Model Context Protocol)이 등장하면서 새로운 경제 계층이 형성되는 것은 피할 수 없는 흐름이 되었어요. 우리는 이를 '가상 에이전트 경제' 또는 '샌드박스 경제'라고 부르며, 이 용어에는 AI 에이전트가 안전하게 운영되도록 하겠다는 의도가 담겨있습니다.

이 샌드박스 경제는 크게 두 가지 기준으로 분류될 수 있어요.

1. 기원: 의도적으로 설계되었는지 (예: 안전한 실험을 위해), 아니면 기술 도입의 사실상 결과로 자발적으로 나타났는지.
2. 경계의 투과성: 인간 경제와 완전히 분리되어 있는지 (불투과성), 아니면 상호작용과 거래가 가능한지 (투과성).

현재로서는 널리 채택된 기술의 결과로 방대하고 투과성이 높은 AI 에이전트 경제가 자발적으로 출현하는 방향으로 나아가고 있다고 해요. 따라서 우리에게 중요한 과제는 "이러한 생태계를 만들 것인가"가 아니라, "어떻게 하면 조종 가능하고 안전하며, 사용자와 커뮤니티의 목표에 부합하도록 설계할 것인가"라는 것이죠! 💡

예시 시나리오 🚀

이제 이 가상 AI 에이전트 경제가 어떻게 구현될 수 있는지 몇 가지 시나리오를 살펴볼까요?

• 과학 발전 가속화: 최근 과학 발전 속도가 둔화되고 있다는 점에서, AI 에이전트는 아이디어 구상, 실험, 개선의 개방형 루프를 통해 과학 발전을 돕는 데 큰 역할을 할 수 있어요. 과학 실험은 많은 자원과 인력을 필요로 하는데, AI 에이전트들은 블록체인 기술을 활용하여 이러한 자원 사용에 대한 공정한 보상을 주고받으며 협력할 수 있습니다. 이를 통해 과학 연구가 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행될 수 있을 거예요. 🔬
• 로봇 공학: 로봇이 위험하거나 반복적인 물리적 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 로봇 에이전트 A가 에이전트 B에게 근처에서 작업을 대신 수행해달라고 요청하고, 그에 대한 시간과 에너지 소비를 보상하는 방식으로 협력할 수 있어요. 에이전트 C와 같은 온라인 비물리적 에이전트는 전체 시스템의 정보를 파악하여, A와 B가 공정한 가격에 합의하고 효율적인 계획을 세울 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 과정에서도 블록체인 기술은 거래의 투명성과 신뢰성을 보장하는 데 유용하게 쓰일 수 있습니다. 🤖🏗️
• 개인 비서: 미래에는 개인 AI 비서가 사용자를 대신해 가상 에이전트 경제에 참여하는 모습이 흔해질 거예요. 예를 들어, 사용자 두 명의 AI 비서 A와 B가 휴가 숙소를 예약하려는데, 같은 숙소를 원한다면 어떨까요? 이들은 에이전트 C를 통해 서로의 선호도를 협상하고 가상 에이전트 통화로 보상하면서 최적의 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어, 해변에 가까운 것이 더 중요한 사용자 A의 비서가 숙소의 피트니스 센터에 대한 선호도를 양보하고, 그 대가로 가상 통화를 받을 수 있습니다. 이 통화는 나중에 다른 고순위 요청을 처리하는 데 사용될 수 있겠죠! 🏖️💰

2. 샌드박스: AI 에이전트 시장의 경계를 이해하고 설계하기 🚧🌐

'샌드박스 경제'란 AI 에이전트들이 서로 거래하는 연결된 디지털 시장을 의미해요. 이 샌드박스가 아무리 AI 에이전트들만의 공간이라 해도, 인간의 현실 경제와 완전히 분리될 수는 없을 거예요. 가치를 창출하려면 어딘가에서 인간 경제와 연결되어야 하니까요. 그래서 샌드박스 내의 변화가 외부(인간 경제)에, 그리고 외부의 변화가 샌드박스에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지를 우리는 '투과성'이라고 부릅니다. 🔄

AI 에이전트들은 순식간에 수천 가지 결정을 내릴 수 있기 때문에, 사람이 실시간으로 모든 것을 감독하는 것은 사실상 불가능해요. 따라서 사전에 적절한 안전장치를 마련하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 안전장치들을 통해 투과성이 높은 샌드박스 경제를 상대적으로 불투과성이 높은 경제로 전환할 수 있습니다.

기회: 위험 관리와 대규모 협력 💡🤝

샌드박스 경제가 투과성을 가진다는 것은 항상 현실 경제로의 위기 전염 가능성을 내포한다는 뜻이에요. 😱 샌드박스에서 발생한 문제가 현실 경제에 파급될 수 있다는 거죠. 이러한 위험을 관리하기 위해서는 시장과 메커니즘 설계에 있어 다각적인 혁신이 필요하며, 기술과 정책, 규제가 함께 작동해야 합니다.

물론, 샌드박스를 완전히 불투과적으로 만드는 것은 불가능하거나 부분적으로만 가능할 수 있어요. 하지만 잘 설계된 디지털 시장 분할(안전장치)은 잠재적인 AI 에이전트 시장의 불안정성이나 실패가 확산되는 것을 막는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에, AI 에이전트 시장 설계에 추가적인 인센티브를 부여하여 대규모 에이전트 협력을 유도할 수도 있죠! 🚀

샌드박스 경제에서 거래되는 금융 자산에 대해서도 생각해볼 필요가 있어요. 기존의 가치 저장 수단을 사용할 수도 있지만, AI 에이전트만을 위한 맞춤형 통화를 만드는 것도 고려해볼 만합니다. 이러한 접근 방식은 고빈도 AI 에이전트 거래와 나머지 경제 사이에 부분적인 단열층을 제공하여 샌드박스의 투과성을 낮추는 데 기여할 수 있어요. 이는 금융 전염과 같은 위험을 관리하기 위한 의도적인 설계 선택인 셈입니다. 💰🛡️

하지만 새로운 가상 AI 에이전트 통화가 만들어진다 해도, 기존 시장과 연동되고 전반적인 금융 규제 시스템 내에서 작동해야 할 거예요. 완전히 불투과적인 샌드박스는 쓸모가 없을 테니까요. 에이전트들은 다른 에이전트뿐만 아니라 인간 및 전통적인 기업과도 상호작용하며 상품과 서비스를 거래할 것입니다. 따라서 적절한 수준의 단열을 위해서는 기존 시스템의 조정이나 하이브리드 모델 채택이 필요할 수 있어요.

"샌드박스의 투과성은 중요하다. AI 에이전트 경제는 인간이 반응할 수 있는 속도보다 빠르게 작동하는 유일한 경제가 아니다."

궁극적으로 디지털 AI 에이전트 시장은 단순히 위험 완화 전략을 넘어섭니다. 이는 개인, 지역사회, 사회 전체의 이익에 부합하는 균형 잡힌 결과를 위해 막대한 양의 노력(인간 및 기계)을 조정할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 인간 중심 시장과 통화가 계속해서 사회 기능의 중심에 있더라도, 상호 보완적인 디지털 AI 시장은 보다 사회적으로 유익한 목표에 맞춰 설계될 수 있습니다.

도전 과제: 고빈도 거래, 불평등, 그리고 AI의 취약점 💥📉

샌드박스의 투과성은 매우 중요해요. AI 에이전트 경제는 인간이 반응할 수 있는 속도보다 빠르게 작동하는 시장 중 하나라는 점에서, 고빈도 거래(HFT)와 같은 기존 시장의 역학 관계에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. HFT 시장에서는 알고리즘 에이전트들이 인간이 따라잡을 수 없는 속도로 거래를 실행하며 복잡한 전략을 구사합니다. 이러한 시장의 상호 연결성과 빠른 피드백 루프는 예기치 않은 재앙적인 비상 행동을 유발할 수 있으며, 2010년의 '플래시 크래시'가 그 대표적인 사례죠. ⚠️ 만약 투과성이 높은 샌드박스에서 이러한 플래시 크래시가 발생한다면, 현실 경제로 파급되어 광범위한 금융 피해를 초래할 수 있다는 점이 가장 큰 경고입니다.

또한, 인간 시장과 마찬가지로 모든 에이전트가 동일한 역량이나 자원에 접근할 수 있는 것은 아니에요. 더 유능한 AI 에이전트를 보유한 사람들은 협상에서 더 좋은 결과를 얻는 경향이 있다는 연구 결과도 있습니다. 이러한 현상은 고빈도 협상(HFN)으로 이어질 수 있으며, 이는 AI 에이전트가 인간의 상호작용 대역폭을 훨씬 뛰어넘는 빈도로 상호작용하기 때문에 기존 시장보다 훨씬 더 큰 불평등을 야기할 수 있어요. 😥

"더 유능한 AI 에이전트와 더 많은 컴퓨팅 자원 및 정보에 접근하는 것이 매우 유리할 수 있으며, 이는 AI 에이전트가 상호작용할 수 있는 빈도 때문에 기존 시장에서 인간이 누리는 이점보다 더 클 수 있습니다."

이러한 불평등 심화는 투과성이 높은 샌드박스의 주요 위험 중 하나이며, 인간 사용자에게 높은 수준의 경제적 불평등이 발생하는 것을 막기 위한 규제 완화 메커니즘이 필요합니다. 샌드박스 경제를 위한 안전장치를 설계할 때는 새로운 AI 시스템에서 지속적으로 나타나는 새로운 적응 행동과 전반적인 에이전트 역량의 증가를 고려해야 해요. 특히, 에이전트들이 보이는 환각 현상, 아첨 행동, 적대적 조작에 대한 취약성 등 기존 에이전트들의 알려진 결함을 반드시 반영해야 합니다. AI가 인간의 의사결정을 모방하도록 훈련되었다면, 인간과 유사한 인지 편향과 맹점을 가질 수도 있다는 점도 간과해서는 안 됩니다.

3. 역학: 복잡한 AI 에이전트 시스템의 조정 🧩⚡

AI 에이전트들이 상호 연결된 네트워크가 중요한 경제 활동의 장이 됨에 따라, 다중 에이전트 시스템의 비상 행동은 점점 더 중요해지고 있어요. 이러한 시스템들은 각 에이전트의 행동이 다른 에이전트의 행동에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에 매우 복잡하고 비정상적인 경향이 있습니다. 참여하는 에이전트들이 다양한 인간 사용자 및 조직에 의해 제어될 수 있다는 점을 고려할 때, 어떤 한 개인이 시스템의 글로벌 상태에 완전히 접근하는 것은 불가능할 수 있어요. 😵‍💫

다중 에이전트 시스템의 역학을 이해하는 핵심 질문 중 하나는 바로 어떤 균형 상태가 나타나는지 파악하는 것입니다. 하지만 에이전트들의 복잡한 시공간적 동적 상호작용에서는 이것이 항상 간단하지만은 않아요. 우리가 다중 에이전트 시스템을 풍요롭고 공정한 분배와 같은 좋은 사회적 균형으로 이끌거나, 결핍과 갈등과 같은 나쁜 균형에서 벗어나게 하려면 수많은 개별 에이전트의 행동을 조정하는 것이 필수적이지만, 이는 매우 어려운 일입니다.

효과적인 AI 에이전트가 되기 위해서는 고급 계획 및 추론 능력을 갖추고, 목표 달성에 필요한 자원 요구 사항을 강건하게 평가할 수 있어야 합니다. 또한, 희소하고 제한된 자원을 합리적으로 활용할 필요가 있습니다.

기회: 가치 창출, 신용 할당, 그리고 분업의 촉진 💎🌟

AI 에이전트 기술은 반복적이고 일상적인 작업을 간소화할 뿐만 아니라, 창의적인 아이디어 구상과 다양한 문제 해결 능력을 포함하는 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 현대 AI 파운데이션 모델은 지침을 신뢰할 수 있게 따르고, 도구를 사용하며, 환경과 상호작용하고, 다양한 입력 모드를 처리하며, 전에는 불가능했던 수준의 개인화를 달성할 수 있어요. 🎯

궁극적으로 우리는 AI, 전통적인 소프트웨어, 그리고 인간이 모두 상호작용하고 거래하며 가치를 창출하는 하이브리드 생태계, 즉 하나의 시장을 형성하게 될 것입니다.

시장이 혁신을 조직하는 데 매우 효과적인 이유 중 하나는 개별 행위자와 기업에 효율적으로 신용을 할당하여 제품과 서비스를 더 좋고, 더 안정적이며, 더 저렴하게 만들도록 장려하기 때문이에요. 이 메커니즘이 AI 샌드박스 경제에서 작동하려면, 복잡하고 분산된 AI 협업 전반에 걸쳐 신용을 표현하고 전파하는 정교한 메커니즘이 필요합니다. 예를 들어, 주요 AI 에이전트(Agent1)가 다른 에이전트(Agent2~4)의 능력을 활용하여 최종 사용자에게 결과를 전달하는 시나리오를 생각해보세요. 여기서 창출된 가치는 집단적 노력의 결과입니다. 최종 사용자 입장에서는 Agent1만 직접적인 응답을 제공했지만, 분산 시스템에서는 이 결과에 대한 신용이 유용한 기여의 사슬을 통해 추적되고 분배되어야 합니다.

"이러한 결과 기반 신용 시스템은 단순한 참여를 넘어 각 기여 에이전트의 유용성과 효율성에 초점을 맞춰, 지식과 기여가 집단적으로 관리되고 암묵적으로 귀속되는 인간 집단의 분산 인지 원칙을 반영합니다."

이러한 결과 지향적 신용 시스템은 AI 에이전트들 간의 전문화와 역동적인 분업을 자연스럽게 촉진합니다. 에이전트들이 더 큰 작업에 대한 특정하고 가치 있는 기여에 대해 보상을 받음에 따라, 그들은 특정 도메인이나 하위 작업에서 탁월한 능력을 발휘하도록 인센티브를 받게 됩니다. 이는 AI 시스템이 자율적으로 틈새시장을 개발하여 특정 작업에서 매우 효율적이 되고, 상대적 이점이 없는 다른 경제적 측면은 효과적으로 "무시"할 수 있게 합니다.

다중 에이전트 시스템에서 협력은 주로 보상 형성이나 메커니즘 설계를 통해 장려됩니다. 이는 중앙 집중식 조정이 여러 이유로 비현실적일 수 있는 대규모 AI 에이전트 조정에 특히 중요하며, 시장이 시장 인센티브를 통해 에이전트를 조종하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 이는 중앙 집중식 감독과 대립하지 않으며, 다른 조정 규모에서 둘 다 어느 정도 통합될 수 있습니다.

시간과 공간에 걸쳐 에이전트 상호작용이 확장되는 현실 환경에 대한 연구는 과거 상호작용을 기반으로 신뢰를 구축하는 메커니즘을 개발할 기회를 제공합니다. 이 신뢰는 개별 에이전트 간에 형성될 수도 있고, 커뮤니티 수준에서 에이전트 커뮤니티가 공유된 정보와 과거 상호작용 경험을 바탕으로 특정 에이전트를 신뢰하는 합의된 견해를 가질 수도 있습니다. 강력한 평판 시스템을 구축하는 것은 일반적인 시장 실패 모드를 극복하는 데 매우 중요합니다. 이러한 시스템에서는 그룹 구성원 자격과 긍정적인 평판의 장기적인 이점이 에이전트가 이기적이거나 기만적인 행동을 통해 얻을 수 있는 즉각적인 이점보다 클 것입니다.

도전 과제: 이기적 행동, 불평등 심화, 그리고 AI의 취약점 😈🚨

자율 AI 기술의 광범위한 배포는 다중 에이전트 시스템의 비상 역학으로 인해 발생하는 다양한 새로운 위험을 수반합니다. 이러한 전략은 매우 경쟁적일 수도 있고, 협력적일 수도 있으며, 그 중간 어딘가일 수도 있습니다. 만약 개별 에이전트가 이기적으로 행동한다면, 더 넓은 그룹을 희생시키면서 자신의 효용을 극대화할 수 있습니다. 이러한 이기적인 에이전트들은 다른 에이전트의 행동에서 특정 약점을 식별하고 이를 활용하여 착취적이거나 적대적으로 행동할 수도 있습니다. 심지어 에이전트들이 자발적으로 내집단 구성원을 외집단 구성원보다 선호하도록 학습하고, 인과적으로 관련이 없거나 명시적으로 허용되지 않는 특성을 기반으로 개인을 부당하게 차별할 수도 있습니다. 이러한 행동은 불투과성 샌드박스 내에서는 통제되지만, 투과성 샌드박스에서는 실제 세계의 사기, 착취, 경제적 피해를 나타내므로 적절한 안전 조치의 의도적인 설계가 필요합니다.

여기서 미래 AI 에이전트 상호작용의 방대한 규모를 다시 한번 강조해야 합니다. 조만간 전 세계 인구의 상당 부분이 개인 AI 비서를 가질 수 있게 될 것이며, 심지어 개인과 독립적으로 작동하는 에이전트의 수는 더 많아질 것으로 예상됩니다. 소규모 에이전트 조정이나 개별 에이전트 상태에 대한 접근성 같은 강력한 가정을 전제로 개발된 기존 방식은 이러한 복잡하고 거대한 상호작용 웹을 관리하는 데 직접적으로 적용하기 어려울 수 있습니다. 따라서 우리는 대규모 다중 에이전트 애플리케이션에 적합한 방법에 관심을 가져야 합니다.

현재 AI 비서들은 특정 상황에서 아첨하거나 조작적인 성향을 보일 수 있습니다. 집단적 수준에서는 이러한 특성들이 소셜 미디어와 유사하게 정보 및 의견 거품을 증폭시킬 수 있다는 우려가 있습니다. 또한, 이러한 시스템과 개인 데이터를 교환하는 것은 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 고도로 유능한 AI 비서에게 더 많은 선택권을 위임하면 인간에게 무력감이나 목적 상실감을 줄 수도 있습니다. 실제로 사람들이 AI 시스템의 기대에 부응하기 위해 미묘하게 행동을 변화시키는 '행동 확인' 효과가 나타난다면, AI 시스템이 의도치 않게 인간의 행동을 자신들의 기대에 맞게 정규화할 수도 있습니다.

이러한 문제들을 강력하게 해결하기 위한 추가적인 연구가 필요합니다. 해결책에는 모델 설계 선택, 개선된 평가, 더 나은 피드백 메커니즘, 명확한 만족도 측정 기준, 그리고 개선된 거버넌스가 복합적으로 필요하다는 것이 분명합니다.

4. 분배: 자원의 공정하고 효율적인 할당 ⚖️✨

AI 에이전트가 샌드박스 내부뿐만 아니라 잠재적으로 그 외부에서도 공정한 자원 할당에 더 적극적인 역할을 해야 할까요? 이는 매우 중요한 질문입니다.

공통 자원의 공정한 분배 문제는 광범위하게 연구되어 왔으며, AI 에이전트 시장은 이러한 통찰력을 기반으로 구축될 수 있습니다. 사회 선택 이론에서는 사회적 결과 간의 선호 순위를 설정하기 위해 복지 함수가 사용될 수 있습니다. 이러한 결과는 이산적인 항목의 분배나 임의로 분할 가능한 자산에 해당될 수 있습니다. 더 나아가, 단순히 상품의 분배뿐만 아니라 바람직하지 않은 결과, 외부 효과, 위험과 같은 나쁜 것들의 분배도 고려해야 합니다. AI 맥락에서 이러한 외부 효과에는 AI 에이전트 운영의 전반적인 탄소 발자국뿐만 아니라, 이러한 에이전트가 사용자를 대신하여 취할 수 있는 행동의 더 구체적이고 지역적인 결과도 포함될 수 있습니다. 🌍💨

일반적으로, 방대한 양의 드러난 선호도를 취합하고 이에 따라 행동하는 작업은 너무 복잡하여 어떤 단일 조정 지점의 역량을 쉽게 초과할 수 있습니다. 따라서 원하는 결과를 달성하기 위한 분산되고 분배된 메커니즘을 고려하는 것이 더 실용적이며, 시장은 이를 위한 자연스러운 메커니즘을 제공합니다.

기회: 경매를 통한 선호도 일치 및 불평등 해소 🎯🤝

AI 에이전트의 행동을 사용자 선호도와 가치에 맞추는 것은 AI의 광범위한 채택을 위한 핵심 전제 조건 중 하나입니다. 단일 에이전트의 정렬만 고려하는 것은 비현실적이며, 여러 에이전트가 동시에 다른 사용자를 대신하여 상호작용할 때 우리는 경쟁하는 선호도와 이해관계에 직면하게 됩니다. 😖 이러한 교착 상태를 해결하기 위해 시장 및 시장 메커니즘을 활용하는 기회를 더 폭넓게 고려해야 합니다.

가상 에이전트 경제는 로널드 드워킨의 분배 정의에 대한 경매 기반 접근 방식을 기반으로 구축될 수 있으며, 이를 통해 사람들과 그들의 AI 에이전트 대리인이 결과 협상 시 동등한 자원과 동등한 교섭력을 갖도록 구조화될 수 있습니다. 이는 에이전트 역량이 불평등한 우발적인 샌드박스에서 발생할 수 있는 불평등에 대응하기 위한 의도적인 샌드박스 설계를 위한 강력한 도구입니다. 🛠️

이러한 프레임워크는 사용자들이 동등하지 않은 역량을 가진 AI 에이전트를 소유할 수 있다는 핵심 과제를 해결할 수 있습니다. 드워킨 유형의 원칙에 따라 운영되는 가상 경제는 AI 에이전트 자체를 경매하는 것이 아니라, 에이전트가 사용자를 대신하여 다양한 목표를 달성하는 데 사용할 수 있는 공유 자원과 기회의 풀을 경매합니다. 핵심 자원에는 계산 능력, 독점 데이터셋에 대한 접근, 고우선순위 작업 실행 슬롯 또는 전문 도구 및 모델 구성 요소가 포함될 수 있습니다. 각 사용자에게 동일한 초기 가상 에이전트 통화가 부여된다면, 이는 각 AI 에이전트 대리인에게 사용자가 설정한 다양한 목표를 달성하기 위한 동등한 구매 및 협상력을 제공할 것입니다.

"이러한 프레임워크는 핵심 과제를 해결할 수 있습니다. 즉, 사용자가 불평등한 역량의 AI 에이전트를 보유할 수 있다는 점입니다."

동등한 초기 자산이라는 개념과 결합될 때, 가상 시장은 개인 AI 비서 및 기타 AI 에이전트가 공유 자원에 입찰할 수 있도록 허용할 수 있으며(명시적인 허가가 주어졌다고 가정), 입찰 금액은 이상적으로는 다른 옵션 세트에 걸친 사용자 수요의 강도를 반영합니다. 이를 위해서는 AI 에이전트가 합리적인 입찰을 제안하기 위해 깊은 이해를 가지고 정밀한 지시를 받아야 합니다. 더 높은 입찰은 추가 승인이 필요할 수도 있습니다. 이러한 능력을 갖추고 적절한 안전장치가 마련되어 있다고 가정하면, 다양한 상품의 가상 가격은 각 에이전트에서 나오는 이러한 신호들의 축적과 해당 상품 및 서비스의 가용성 또는 희소성을 고려하여 자연스럽게 형성될 것입니다. 이러한 방식으로 자원은 최고 가치 용도로 흘러가게 됩니다. 📈

이러한 경매 설계에 담긴 공정성 기준은 드워킨이 말하는 질투 테스트(envy test)를 통과하는 것을 목표로 합니다. 즉, 각 개인의 에이전트는 자신의 선호도에 맞춰 자원 묶음을 획득하여, 어떤 사용자도 다른 사용자가 획득한 자원 묶음이나 남은 미사용 통화를 자신의 것보다 선호하지 않을 것입니다. 이러한 결과는 참여자의 선호도를 반영하는 야망 민감적(ambition sensitive)이면서도, 에이전트가 각 사용자에게 동일한 통화를 사용할 수 있으므로 자원 비민감적(endowment-insensitive)이어서, 그렇지 않으면 더 유능한 시스템에 접근하여 발생할 수 있는 잠재적으로 불공정한 이점을 완화합니다.

도전 과제: 불공정한 경쟁, 접근성 문제, 그리고 '공정성의 대가' 😔🚧

위에서 제시된 경매 제안에는 잠재적인 함정과 한계가 있습니다. 첫째, 더 유능한 AI 에이전트가 더 효과적인 입찰 전략을 세우거나 자원을 더 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 불공정한 초기 이점을 완화하는 것이 그리 간단하지 않을 수 있습니다. 경쟁 자체가 불공정한 방식으로 진행된다면, 그 결과 또한 공정하기 어렵습니다. 둘째, 이 메커니즘이 상충하는 선호도를 해결하고 공유 자원을 분배하는 데 있어 특정 수준의 공정성을 보장할 수 있지만, 이는 선호도가 고려될 모든 사람의 적극적인 참여를 전제로 합니다. AI 에이전트에 접근할 수 없거나 시장 참여를 원하지 않는 사람들의 선호도를 고려하기 위해서는 이 과정을 보완할 추가적인 메커니즘이 필요할 것입니다.

이러한 메커니즘의 사용은 범위와 규모에 따라 달라질 수 있습니다. 특정 자원의 하위 집합에 대한 선호도를 통합하고 지역적으로 관련된 사회적 솔루션에 초점을 맞춘 지역 에이전트 시장이 존재할 가능성이 있습니다. 다른 경우에는 지역적 패러다임이 완전히 적절하지 않을 수도 있습니다. 이는 AI 에이전트가 온라인 서비스나 지역에서 작동하지 않는 다른 에이전트와 보다 개방적인 상호작용을 할 때 발생합니다. 실제로 현재 사용 가능한 계산 자원의 분포만 보더라도 전혀 균일하지 않습니다. 이는 AI 에이전트가 이러한 경계를 넘어 어떻게 작동하고, 시장이나 디지털 통화가 이를 어떻게 반영해야 하는지에 대한 흥미로운 질문을 제기합니다. 이러한 광범위한 상호작용은 또한 지역화된 선호도 정렬 시도를 방해할 수 있습니다. 이러한 해로운 간섭을 피하기 위해서는 자격 증명, 에이전트 등록, 그리고 지역 및 비지역 AI 에이전트 상호작용 모니터링을 요구하는 엄격한 프로토콜이 필요할 수 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고, 경매 기반 접근 방식은 적절하게 설계되고 규제된 공간 내에서 대규모 AI 에이전트 집단과 대규모 사용자 그룹에 걸쳐 선호도 정렬을 달성하기 위한 메커니즘을 여전히 제공합니다. 일단 설정되면, 이러한 메커니즘은 단기 및 장기 선호도 변화에 모두 높은 적응성과 반응성을 가질 수 있습니다.

경매를 통한 AI 선호도 정렬 기회를 고려할 때, 자원에 대한 공정한 접근을 가능하게 하기 위해 이 초기 할당이 어떻게 설정될 수 있는지 다양한 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 그러나 개념화되고 운영될 수 있는 공정성의 개념은 매우 다양하며, 각각 선호되는 결과의 집합으로 이어집니다. 이 복잡성은 "공정성의 대가(price of fairness)"를 고려해야 한다는 사실로 인해 더욱 심화됩니다. 공정성의 대가는 달성 가능한 최대 복지와 제안된 공정한 상품 분배에 의해 달성된 복지 간의 차이를 나타냅니다.

5. 미션: 인류의 거대한 과제를 해결하기 위한 조정 🌍🎯

현대 사회가 직면한 문제들은 점점 더 복잡하고 다면적이며 광범위해지고 있습니다. 또한, 지역적 문제를 넘어 전 세계적인 문제들이 많아지고 있으며, 기후 변화, 생물 다양성 손실, 플라스틱 오염, 팬데믹 등 수많은 위기에 대한 실현 가능한 해결책과 정책을 시급히 찾아야 할 때입니다. 🆘

이러한 위기들은 부분적으로 기존 사회경제 시스템과 정책의 외부 효과 때문에 발생했으므로, 효과적으로 해결하기 위해서는 어떤 종류의 변화가 필요할 것입니다. 시스템적 고려사항을 차치하고라도, 이러한 시급한 문제들에 대한 성공적인 해결책은 다양한 조직, 민간 및 공공 기관, 그리고 개인의 행동 변화 간의 조정을 필요로 할 가능성이 높습니다. 따라서 가상 AI 에이전트 경제를 위한 의도적인 샌드박스 설계는 AI 에이전트를 효과적으로 조정하고, 규정된 미션 목표에 그들의 행동을 맞추는 기회를 제공합니다.

기회: AI 에이전트의 대규모 미션 지향 조정 🚀✨

인간 사회에서 대규모 조정을 달성하는 것은 어렵지만, 신중하게 고안된 기술 인프라와 해당 프로토콜을 통해 AI 에이전트 간에는 더 높은 수준의 조정이 가능할 수 있습니다. 특히 에이전트 시장은 사회적으로 유익한 목표에 초점을 맞출 수 있으며, 적절하게 목표가 설정되고 결정된다면 전례 없는 규모로 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 🌟 미션 경제를 구축하는 과정에서 시장 및 시장 형성 정책을 활용하는 것은 이미 논의된 바 있으며, AI 에이전트의 맥락에서는 다중 에이전트 시스템의 협력을 촉진하는 보상 형성(reward-shaping)의 역할도 잘 알려져 있습니다.

대규모 미션을 향한 성공적인 조정은 공공 부문의 적극적인 참여와 글로벌 차원의 국제 거버넌스 기구의 참여를 필요로 할 것입니다. 또한, SDGs(지속가능발전목표)에 부합하는 투자를 촉진하기 위한 맞춤형 조직을 설립해야 할 수도 있습니다. 기존 사회적 기업의 사회 및 경제적 미션을 조율하기 위해서는 시장에서 보다 명시적인 미션 정렬이 필요할 수 있습니다.

하지만 미션 지향적 접근 방식은 여전히 많은 분야에서 그 잠재력을 완전히 발휘하지 못하고 있으며, 비판도 많이 받고 있습니다. 비판의 요지는 다음과 같습니다:

• 규범적 편향: 미션 목표 정의가 복잡성을 충분히 반영하지 못하고 단순화될 수 있습니다.
• 하향식 거버넌스 지지: 중앙 집중식 의사 결정의 실패 모드를 간과하고 비정부 조직의 기여를 과소평가할 수 있습니다.
• 이해관계자 단조로움: 특정 분야나 기관에 편향될 수 있습니다.
• 승자 독식: 특정 솔루션을 선호하여 다른 혁신을 배제할 수 있습니다.
• 예기치 않은 결과: 한 미션의 긍정적인 행동이 다른 미션에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

가상 에이전트 경제는 지금까지 지역 및 글로벌 미션 중심 이니셔티브의 영향을 제한했던 이러한 실질적인 과제들을 해결하는 데 귀중한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 경제를 어떻게 구상하느냐가 더 넓은 사회적 미션에 중요한 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

어떤 면에서는 인간 행위자의 복잡한 동기와 달리, AI 에이전트의 행동은 예측 가능하고 조종 가능하다는 점에서, 1) 공식적이고 프로그래밍 가능한 메커니즘과 2) 디지털 자산에 내장된 가치 할당 메커니즘의 조합을 통해 AI 에이전트의 조정을 이끌어내는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 가상 에이전트 경제는 스마트 계약을 통해 결과를 더욱 강화하고, 에이전트 및 다중 에이전트 시스템의 정렬을 보장하기 위한 자동 검증을 수행할 수 있습니다. 객관적인 사양의 잠재적 모호성 외에 주요 실제적 과제는 에이전트-에이전트 상호작용보다는 에이전트-인간 상호작용에서 발생할 수 있습니다.

도전 과제: 가치 정렬의 복잡성 및 악용 위험 🤯💔

AI 에이전트의 미션 정렬은 가치 정렬과 밀접한 관련이 있습니다. 가치 정렬 및 목표 정렬은 고급 AI 에이전트에서 여전히 중요한 연구 주제이지만, 가치 정렬된 에이전트는 협력적으로 작업을 해결하고 유망한 해결책을 식별할 수 있습니다. 다양한 선호도와 가치가 개별 시스템에 통합되는 방식에는 근본적인 한계가 있을 수 있는 더 일반적인 가치 및 선호도 정렬 문제와 달리, 미션 중심 AI 가치 정렬은 미션과 목표의 명확성 측면에서 더 쉬울 수 있습니다. 단, 미션 자체가 합의와 적절한 사회적, 민주적 과정을 통해 도출되었다고 가정할 때입니다.

그러나 이러한 문제들은 더 이상 개별 에이전트에 관한 문제가 아니라, 가상 시장 내에서 상호작용하는 에이전트 그룹에 관한 사회적 문제이기 때문에 다른 잠재적인 어려움이 있습니다. AI 정렬은 동적 환경 피드백과 개별 AI 에이전트가 공동으로 시스템 반응을 공동 적응하고 공동 형성하는 다중 에이전트 시스템의 정렬을 고려해야 합니다. 사회 자체도 정적이지 않으며, 이러한 시스템은 진화하는 우선순위, 견해 및 사회적 규범에 적응해야 할 수 있습니다. 우리는 어떤 경우든 광범위한 가치 정렬의 어려운 문제와 디지털 경제에서 가상 에이전트 통화를 통해 명시적으로 지정되고 제공되는 보상 및 목표에 대한 더 구체적이고 목표 지향적인 정렬을 구별해야 합니다.

명확하게 명시된 목표와 보상이 있는 환경에서도 전반적인 정렬은 여전히 중요한 역할을 합니다. 고급 AI 에이전트가 실제 목표에 대한 정렬된 행동을 수행하지 않고 보상을 받기 위한 기만적인 행동을 보일 수 있기 때문입니다. 또한 보상 해킹(reward-hacking) 문제도 고려해야 하므로, 미션 목표, 하위 작업으로의 분해, 보상 형성, 그리고 특정 행동 및 결과에 대한 신용 할당에 대한 신중하고 강력한 설계가 필요합니다. 시장을 통해 AI 에이전트 행동을 규제하면 변화하는 사회적 요구 사항과 잠재적으로 바람직하지 않거나 최적이 아닌 에이전트 행동에 대한 신속한 대응 및 조정이 가능하여, 개발 및 배포 목표 사양 간의 간극을 메울 수 있습니다. 마지막으로, 다중 에이전트 시스템에서 합의를 보장하는 데에는 수많은 기술적 과제가 있습니다.

6. 인프라: AI 에이전트 시장을 위한 기술 및 거버넌스 기반 🏗️🛡️

AI 에이전트 샌드박스와 조종 가능한 AI 에이전트 시장을 안전하게 의도적으로 설계하려면, 거래를 촉진하고 감독하며 안전장치를 구현하기 위한 강력한 기반 인프라 구축이 필수적입니다. 여기서는 이러한 시장의 핵심 인프라 전제 조건들을 논의할게요.

기회: 신뢰, 검증, 그리고 대규모 조정의 기술 🤝🌐

평판 메커니즘과 검증 프로토콜은 강력하고 안전한 다중 에이전트 협력을 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 결국 샌드박스 경제는 검증 가능하고 감사 가능한 교차 에이전트 거래를 위한 우수한 인프라와 적절한 안전 프레임워크 및 감독 하에 등록 및 인증된 AI 에이전트 간의 손쉬운 조정 때문에 주로 사용될 수 있습니다. 💯

평판을 구체적이고 기계 판독 가능하게 만드는 한 가지 방법은 라이선스나 자격증과 같은 물리적 자격 증명의 디지털 등가물인 검증 가능한 자격 증명(VCs)을 사용하는 것입니다. VCs는 위변조 방지용으로 설계된, 발행자가 주체와 관련하여 암호학적으로 서명하고 발행하는 증명입니다. 에이전트 경제 내에서 다중 에이전트 집단 간의 신뢰를 구축하는 데 VCs가 어떤 역할을 할 수 있는지 생각해 볼까요? VCs는 다음과 같은 공식적인 신뢰 삼각형을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 발행자 에이전트(예: 마켓플레이스)는 판매자 에이전트에게 VCs를 암호학적으로 서명하여 발행할 수 있습니다.
• 판매자 에이전트(보유자)는 이 VCs를 자신의 실적 증명으로 저장합니다.
• 미래의 구매자 에이전트(검증자)는 이 VCs를 요청하고 암호학적으로 검증할 수 있으며, 발행자를 신뢰하는 경우에만 VC를 신뢰합니다.

이러한 방식으로 평판은 구체적이고 검증 가능한 자산 포트폴리오로 매핑될 수 있습니다. 이러한 자산은 "성공적인 거래 완료", "X에 대한 인증된 숙련도", "X 컴퓨팅 및 Y 메모리에 대한 접근", 또는 심지어 "공정한 자원 할당 구현"과 같은 더 구체적인 자원을 증명할 수 있습니다. AI 에이전트의 평판이 다양한 발행자의 이러한 VCs의 총합으로 표현된다면, 이는 공식적으로 감사 가능하게 되는 동시에 특정 사용 사례 및 시나리오에 필요한 구체성과 표현성을 허용할 것입니다.

새로운 다중 에이전트 시스템에는 규제 당국이 악의적인 행위자에게 제재를 가하고 이전에 발행된 자격 증명을 취소할 수 있도록 하는 적절한 입법 및 규제 프레임워크가 필요할 것입니다. 이러한 프레임워크는 안전을 보장하고 네트워크에서 규칙을 위반한 에이전트를 제재할 수 있는 제도적 역량을 구축하기 위해 미인증 및 미등록 에이전트와의 거래를 불법화하는 것까지 고려할 수 있습니다. 감독 에이전트와 같은 기술 솔루션은 이러한 거버넌스를 대규모로 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고급 AI 비서 시스템의 대규모 조정은 에이전트들이 정보를 교환하고, 상호작용하고, 논의하고, 상호 결정 및 합의에 도달하며, 미래 행동 과정을 협상할 수 있도록 하는 통신 프로토콜 없이는 불가능할 것입니다. 에이전트들이 도구를 사용하고, 서비스와 상호작용하며, 다양한 수준의 인간 감독 하에 환경에서 행동을 실행할 수 있도록 하는 유사한 요구 사항이 있습니다.

Agent2Agent (A2A) 프로토콜과 같은 에이전트 상호작용 프로토콜은 에이전트 상호 운용성을 지원하는 것을 목표로 합니다. 반면에 Model Context Protocol (MCP)은 AI 에이전트가 외부 도구, 데이터 소스 및 API와 원활하게 상호작용할 수 있도록 합니다. AgentDNS 시스템은 조직 전체에서 타사 도구 및 에이전트를 자율적으로 식별하고 호출하기 위한 서비스 발견을 용이하게 하는 것을 목표로 합니다. COALESCE 프레임워크는 개별 에이전트가 작업을 분해하고 필요한 경우 다른 전문 에이전트에게 각 하위 작업을 아웃소싱할 수 있는 옵션을 도입합니다. 이는 기술, 기술 발견, 그리고 개별 하위 작업과 관련된 내부 vs 외부 계산 및 실행 비용을 평가하고 비교할 수 있는 메커니즘을 표현하고 전달하는 옵션을 포함합니다. 상호 운용 가능한 통신 프로토콜은 교차 에이전트 협력을 구축하는 데 필요하지만, 인증 및 청구를 위한 신뢰할 수 있는 솔루션은 대규모 에이전트 시장의 전제 조건이므로 그 자체로 충분하지는 않습니다.

우리는 경매가 AI 에이전트 조정과 선호도 정렬을 가능하게 할 수 있다고 주장합니다. 이러한 아이디어와 유사한 아이디어를 뒷받침하는 인프라를 제공하는 예비 프레임워크는 이미 개발 중입니다. 예를 들어, Agent Exchange (AEX)는 온라인 광고에서 일반적으로 사용되는 실시간 입찰 메커니즘에서 영감을 받은 전문 경매 플랫폼을 지원합니다.

상호 운용 가능한 통신 프로토콜은 필수적이지만, 강력하고 안전한 식별 계층을 기반으로 구축되어야 합니다. 신뢰할 수 있는 상호작용을 촉진하기 위해 경제 내 각 에이전트는 분산 식별자(DID)에 연결될 수 있습니다. DID는 중앙 기관에 의존하지 않고 주체(이 경우 AI 에이전트 또는 소유자)가 제어하는 전역적으로 고유한 식별자입니다. 각 DID는 해당 DID 문서로 확인되며, 이는 에이전트와 안전하게 상호작용하는 데 필요한 암호화 공개 키, 인증 방법 및 서비스 엔드포인트를 포함하는 기계 판독 가능한 파일입니다.

DID의 자기 주권적(self-sovereign) 특성은 에이전트의 신원이 다양한 플랫폼 및 서비스에 걸쳐 영구적이고 휴대 가능하다는 것을 보장하여, 거래를 권위 있게 서명하고, 증명을 발행하며, 안전한 통신에 참여할 수 있도록 합니다. DID 방법의 선택은 에이전트의 목적에 따라 맞춤 설정될 수 있습니다.

• did:key: 임시 작업용으로 생성된 일회용 에이전트에 이상적인 간단하고 자체 포함된 방법으로, DID는 공개 키에서 직접 파생되며 네트워크 등록이나 블록체인이 필요하지 않습니다.
• did:ion: 영구적인 고가치 에이전트를 위한 고도로 확장 가능하고 검열 저항적인 방법입니다. 비트코인 블록체인의 두 번째 계층으로 작동하여 네트워크를 혼잡하게 하지 않고 최대 보안을 보장하기 위해 ID 데이터를 고정하므로 기업 또는 국가 수준의 에이전트에 적합합니다.

경제를 공식적인 식별 계층에 기반을 둠으로써, 우리는 검증 가능한 평판, 책임감 있는 거래, 그리고 안전한 교차 플랫폼 에이전트 시장을 위한 기반을 구축할 수 있습니다.

기술적으로 블록체인은 디지털 분산형 자율 조직(DAO)을 뒷받침하는 인프라 개발을 가능하게 합니다. DAO는 그룹이 분산된 인프라에 의존하면서 조직하고 조정할 수 있는 집단 거버넌스의 형태로 등장했습니다. DAO의 공통적인 특징 중 하나는 참여 당사자가 합의에 도달할 수 있도록 하는 의사결정 시스템을 구현한다는 것입니다.

분산형 자율 기계(DAM)는 DAO의 개념을 기반으로 구축되면서, AI 에이전트가 분산된 물리적 인프라 네트워크에 참여하는 자율 관리 에이전트의 가능성을 포함하도록 확장합니다. 이 더 광범위한 정의는 AI 에이전트가 디지털 자산뿐만 아니라 실제 세계 자산과도 상호작용할 수 있는 경제를 구상합니다. 여기서 유형 자산 및 운영 프로세스에 대한 통제권은 물리적 인프라에 관한 결정을 내리고 실행할 수 있는 자율 소프트웨어 엔티티로 이동합니다.

개별 사용자 또는 커뮤니티 수준의 혜택을 포함하는 모든 공정한 자원 할당 시스템은 시빌 공격(Sybil attacks)으로부터 방어해야 합니다. 시빌 공격은 단일 악의적인 행위자가 다수의 가짜 신원을 생성하여 불균형적인 자원 할당을 부당하게 주장하는 공격입니다. 강력한 방어책은 인격 증명(Proof-of-Personhood, PoP) 메커니즘을 통합하는 것입니다. PoP는 에이전트 또는 계정이 고유한 인간에 해당한다는 검증 가능한 보장을 제공합니다. 이는 디지털 신원을 검증된 인간과 연결하는 신중하게 통제된 투과 지점을 생성하여 시스템의 무결성을 보장하는 의도적인 인프라 선택의 예입니다.

특정 할당(예: 지역 통화의 보편적 기본 소득 또는 시장의 초기 지분)을 받기 위해서는 에이전트의 제어자가 PoP 자격 증명을 제시해야 할 수 있습니다. 이 자격 증명은 전문 시스템에 의해 발행되며, 그들의 고유성을 증명합니다. 생태계는 각각 다른 장단점을 가진 다양한 PoP 접근 방식을 지원할 수 있습니다.

• 소셜 그래프 검증: BrightID와 같은 시스템은 사용자가 다른 신뢰할 수 있고 검증된 인간과의 연결을 기반으로 고유성을 검증받는 분산형 소셜 그래프를 생성합니다.
• 개인 정보 보호 생체 인식: Worldcoin과 같은 프로젝트는 하드웨어("Orb")를 사용하여 사용자의 홍채를 스캔하고, 생체 인식 데이터를 저장하거나 공개하지 않고도 고유성을 확인하는 고유한 해시를 생성합니다.

특정 경제 활동에 PoP를 요구함으로써 우리는 인간 사용자에게 이익이 되도록 설계된 계획이 봇에 의해 고갈되지 않도록 보장하여, 더 강력하고 진정으로 공정한 가상 경제를 만들 수 있습니다.

도전 과제: 기존 시스템의 한계와 책임 소재 문제 🚧❓

AI 에이전트를 디지털 시장 내에서 경제 행위자로 활용할 잠재력을 완전히 발휘하려면, 현재 개인 및 기업 인간 사용자만을 위해 설계된 기존 경제 인프라를 조정해야 합니다. 이러한 인프라는 샌드박스 가상 AI 에이전트 경제에 필요한 모든 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 하지만 이것이 유일한 장벽은 아니며, 에이전트 시스템의 조정을 확장하는 데는 잠재적으로 추가적인 기술적 과제가 있습니다.

샌드박스 AI 에이전트 경제를 구축하기 위한 인프라 요구 사항은 단순히 대규모로 고급 AI 에이전트를 물리적으로 인스턴스화하고 실행하며, 통신, 조정, 거래, 사용자 및 다양한 서비스와의 상호작용을 위한 순전히 기술적인 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 넘어섭니다. 이 모든 것은 AI 에이전트 행동에 대한 감독을 구현하고 책임성을 보장하여 사용자를 보호하고 사기를 방지할 입법 프레임워크와 기관에 의해 보완되어야 합니다. 규제는 시장의 복잡성을 전반적으로 규제하여 재앙적인 실패 가능성을 최소화하는 데도 유익할 수 있습니다. 가상 AI 에이전트 경제는 적절한 프레임워크를 통해 제대로 제약되지 않으면 현재 시장보다 훨씬 더 복잡해질 수 있습니다.

AI 에이전트가 비인간 행위자이기 때문에, 그들의 행동이 규정된 규칙과 원칙을 준수하지 않거나 타인에게 해를 끼칠 수 있는 수많은 이유가 있을 수 있습니다.

1. 기반 파운데이션 모델의 결함
2. 에이전트 스캐폴딩의 결함
3. 요청 사양의 잘못된 입력 데이터
4. 인간 사용자의 악의적인 요청
5. 다른 AI 에이전트에 의한 적대적 해킹
6. 상호작용에서 동적으로 발생하는 미정렬
7. 잘못된 안전장치

잠재적인 피해의 규모와 속도는 새로운 감독 접근 방식을 필요로 합니다.

문제의 근본 원인에 따라, 그리고 그러한 근본 원인이 명확하게 확립될 수 있는지 여부에 따라 다른 당사자가 다른 시나리오에서 책임을 질 수 있다고 추정할 수 있습니다. 또한, AI 에이전트가 단위 시간당 취할 수 있는 행동의 수가 얼마나 되는지에 따라 가능한 피해의 규모와 정도에도 차이가 있을 수 있습니다. 이러한 이유로 AI 에이전트가 다른 에이전트의 예비 판단자 및 감독자 역할을 하여, 문제가 발생할 수 있는 속도와 동일한 속도로 문제를 식별할 수 있도록 감독 자체에 AI 에이전트가 참여해야 할 수도 있습니다.

우리는 감독 인프라 자체가 기계 속도로 작동하는 하이브리드 다층 시스템이어야 한다고 제안합니다. 첫 번째 계층은 자동화된 AI 감독자로 구성되어 시장 활동을 실시간으로 모니터링하고, 기본적인 규칙을 프로그래밍 방식으로 시행하며, 사기, 조작 또는 시스템 위험을 시사하는 이상 징후를 플래그 지정합니다. 이 첫 번째 계층에 의해 플래그 지정된 문제는 자동화된 판정 시스템의 두 번째 계층으로 확대되어, 관련 데이터를 검토하는 동안 계정이나 거래를 일시적으로 보류할 수 있습니다. 가장 복잡하고 새롭거나 고위험 사례만 세 번째 계층인 인간 전문가 검토로 확대되어, 인간의 주의가 가장 필요한 곳에 집중되도록 합니다. 이 전체 구조는 두 가지 핵심 기술 기반에 의존합니다: 모든 에이전트 행동에 대한 변조 방지 기록을 제공하는 불변의 암호화된 원장, 그리고 조사자(인간 또는 AI)가 근본 원인 분석을 수행할 수 있도록 하는 표준화되고 해석 가능한 감사 추적입니다. 이러한 인프라는 책임에 대한 복잡한 법적 질문을 자동으로 해결하지는 못하지만, 이를 다루기 쉽게 만듭니다. 신뢰할 수 있고 검증 가능한 기록과 분쟁 해결을 위한 명확한 절차를 제공함으로써, 책임성을 확립하고 모든 시장 참여자를 위한 강력한 보호 장치를 보장하는 데 필요한 조건을 생성합니다.

7. 커뮤니티: 지역적 협력과 지속가능성을 위한 AI 🤝🌱

AI 에이전트 조정을 반드시 글로벌 규모로만 고려할 필요는 없어요. 샌드박스 경제 내에서 지역적 조정이 더 다루기 쉽고 용이할 수 있습니다. 게다가 지역화된 목표와 목적은 더 쉽게 합의하고 더 상세하게 정의할 수 있다는 장점이 있죠! 🗺️

실제로 커뮤니티 통화는 사람들이 지속 가능한 개발 목표를 달성하기 위해 협력하도록 유인하는 흥미로운 모델을 제시합니다. 해당 커뮤니티는 지리적 경계를 기준으로 정의될 수도 있고, 위치에 관계없이 공통의 관심사를 공유하는 더 넓은 의미의 커뮤니티일 수도 있어요. 이러한 대체 통화는 시민, 비정부 조직, 민간 및 공공 기업, 그리고 공공 행정에 의해 발행됩니다. 기존 커뮤니티 통화는 전통적인 카드 기반 시스템부터 모바일 결제 네트워크, 그리고 블록체인에 이르기까지 다양한 플랫폼과 기술적 접근 방식을 통해 구현되어 왔습니다. 일부 커뮤니티 통화는 시간 은행(time banks)으로 구현되기도 했고, 보편적 기본 소득(universal basic income, UBI)을 실험하는 경우도 있었습니다. 커뮤니티 통화의 효과에 대한 초기 연구는 지역사회 참여를 통해 측정된 사회 자본을 개선하고 사회 집단 내에서 연결을 확산할 수 있는 잠재력을 보여주면서도, 채택의 한계와 장애물도 동시에 강조했습니다.

기회: 모듈성, 자율성, 그리고 컴퓨팅 자원 공유 💡💻

기존의 지역화된 디지털 커뮤니티 통화의 순환에서 협력적 에이전트의 하위 네트워크가 자연스럽게 발생하는 것이 관찰되었습니다. 이는 지역 활동 허브의 출현과 관련이 있습니다. 비상업적 거래가 지역 경제의 상업적 거래를 확장하는 데 도움이 될 수 있으며, 상업적 거래는 비상업적 거래를 위한 커뮤니티 통화의 순환 흐름을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 그러나 커뮤니티 통화의 역학은 작동하는 규모와 분리될 수 없으며, 더 큰 규모의 디지털 통화는 잠재적으로 다른 기본 시장 역학을 야기할 수 있습니다.

AI 에이전트 경제의 맥락에서 커뮤니티 통화는 더 지역화된 에이전트 정렬 또는 특정 하위 목표에 대한 글로벌 정렬에 유사한 기회를 제공하며, 이는 별개의 글로벌 커뮤니티에 매핑됩니다. 이러한 정렬은 더 전통적인 통화를 통해서도 달성할 수 있지만, 더 전문화된 커뮤니티 통화를 추가적인 유익한 메커니즘으로 고려할 이유도 있습니다. 특히, 여러 개의 전문화된 가상 에이전트 통화를 갖는 것은 사회에 관심 있는 복잡한 다중 목표 최적화 문제에 대한 보다 모듈적인 접근 방식에 적합하며, 동시에 위험을 격리하고 광범위한 에이전트 네트워크에서 역효과가 확대될 가능성을 최소화합니다. 모듈성과 중복성의 가치는 강력한 인간 시장 설계에서 잘 인식되어 왔습니다. 더욱이, 모듈식 커뮤니티 구조가 협력적 행동의 출현에 중추적인 역할을 한다는 것이 밝혀졌습니다.

AI 에이전트 커뮤니티 통화를 공유 컴퓨팅 자원과 더 구체적으로 연결할 가능성도 있습니다. 고급 AI 비서 배포에 컴퓨팅이 중요하고, 복잡한 작업을 해결하는 데 더 많은 계산이 필요하며 더 높은 환경 비용이 발생할 수 있음을 나타내는 추론 시간 스케일링 법칙을 고려할 때 더욱 그렇습니다. AI 서비스에 대한 수요는 AI 에이전트 성능 및 효율성 향상과 함께 증가할 가능성이 높으므로, 이러한 메커니즘은 AI 에이전트의 계산 요구 사항을 해결하는 동시에 커뮤니티에 자원을 보다 공평하게 할당하고 커뮤니티 목표에 부합하도록 보장하는 메커니즘을 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한, 환경 영향을 보다 공평하게 분배하기 위해 컴퓨팅 할당의 지리적 부하 분산을 촉진하는 목표를 통합하는 것도 가능할 것입니다. ♻️💡

도전 과제: 설계 원칙, 투명성, 그리고 목표의 명확성 🧐📉

대체 통화가 의도된 목표를 달성하려면 신중하게 설계되어야 하며, 커뮤니티 통화에 대한 일련의 권장 설계 원칙을 결정하는 것은 아직 미해결 문제입니다. 공동 자원을 관리하기 위한 원칙에 커뮤니티 통화 설계를 기반으로 할 수도 있고, 혹은 경쟁성, 투명성, 자율 거버넌스, 유통 속도, 비양도성, 정당성, 자율 조직화 지역성에 초점을 맞출 것을 제안할 수도 있습니다.

• 경쟁성: 공정한 가격의 상품을 얻기 위해 필요하지만, 이러한 시장에서는 사회 활동에 대한 수요가 높고 공급이 낮은 경향이 있습니다. 비영리 및 자원 봉사 부문의 핵심에 강력한 시장 메커니즘을 구축하고 지속적인 적절한 자금 흐름을 확보해야 합니다.
• 투명성: 개인이 통제 위임을 피하고 규제 권한과 감독을 보다 직접적으로 행사하는 데 도움이 됩니다.
• 유통 속도: 통화 비축을 방지하기 위해 중요합니다.
• 비양도성: 커뮤니티 통화를 교환할 수 없다는 것을 의미하여 이해관계가 전적으로 지역에 머물도록 보장합니다. 덜 엄격한 해석은 잠재적인 교환을 상당히 낮은 한도로 유지하는 것입니다.
• 정당성: 정부 및 지방 당국의 지원을 통해 확립되는 경향이 있습니다.
• 지역성 및 자율 조직화: 커뮤니티 통화는 완전히 고립되어 작동할 필요는 없으며, 위치를 초월하여 유익하고 지속 가능한 결과를 이끌어내는 상호 보완적인 통화의 생태계를 형성할 수 있습니다.

이러한 결과들을 달성하는 것이 커뮤니티 통화가 설계되는 핵심 목표라는 점을 고려할 때, 명확한 목표 사양, 영향 평가 기준, 배포 맥락에 대한 완전한 이해, 그리고 적절한 거버넌스 및 구현 메커니즘을 갖추는 것이 중요합니다.

8. 한계: 새로운 경제 시스템의 위험과 과제 ⚠️🛑

구상하는 샌드박스 에이전트 경제는 확장 가능한 정렬 및 조정에 대한 매력적인 기회를 제공하지만, 그 설계, 배포 및 운영에는 신중한 고려가 필요한 복잡한 위험이 수반됩니다. 이러한 위험은 새로운 시장 구조 내에서 발생하는 잠재적인 경제적 불안정성부터 고위험, 자율적 상호작용에서 강력하고 유익한 에이전트 행동을 보장하는 문제에 이르기까지 여러 영역에 걸쳐 있습니다. 더욱이, 이러한 경제를 더 넓은 사회적 프레임워크에 통합하는 것은 감독 및 책임성과 관련하여 심오한 사회-윤리적 질문을 제기하며, 인간 주체성과 경제 현실에 대한 예상치 못한 결과를 초래할 가능성이 있습니다.

자율 AI 에이전트와 관련된 새로운 범주의 위험도 있습니다. 한 가지 위험 범주는 "에이전트 트랩(agent traps)"의 형태로 나타납니다. 에이전트 트랩은 AI 에이전트의 작동 무결성을 전복시키기 위해 의도적으로 설계된 웹사이트, 디지털 요소 또는 조작된 입력입니다. 이는 기반 모델을 탈옥(jailbreaking)시키거나 적대적 프롬프트 기술을 통해 달성될 수 있습니다. 이러한 트랩은 에이전트의 지시 따르기 또는 환경 해석 능력에 잠재된 취약점을 악용하여 AI 에이전트가 지시에서 벗어나거나 비공개 또는 민감한 정보를 노출하도록 만들 수 있습니다. AI 에이전트가 사용자를 대신하여 작업을 실행하거나 금융 거래를 수행할 수 있는 권한이 점점 더 커짐에 따라, 이러한 에이전트 트랩은 금융 사기의 중요하고 급증하는 통로를 나타냅니다. 악의적인 행위자는 에이전트를 유인하거나 속여 무단 지출 또는 계약 동의를 하게 하여, 에이전트가 대표하는 개인이나 조직으로부터 직접 자금이나 자원을 빼낼 수 있습니다. 💸👹

또 다른 중요한 위험 범주는 개인 정보 보호 및 조작과 관련이 있습니다. 에이전트가 협상하고 거래할 때, 사용자 선호도, 전략 또는 자원에 대한 민감한 정보를 노출할 위험이 있으며, 이는 적대자에 의해 악용될 수 있습니다. 이에 대한 강력한 암호화 솔루션은 영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKPs)을 사용하는 것입니다. ZKP를 사용하면 한 당사자(증명자)가 다른 당사자(검증자)에게 어떤 진술이 사실임을 기본 정보를 공개하지 않고도 확신시킬 수 있습니다.

가상 에이전트 경제에서 ZKP는 개인 정보 보호를 유지하는 상호작용을 가능하게 하고 몇 가지 핵심 위험을 완화할 수 있습니다.

• 선택적 공개: 에이전트는 정확한 세부 정보를 공개하지 않고 특정 요구 사항을 충족함을 증명할 수 있습니다. 예를 들어, 협상에서 에이전트는 총 예산을 공개하지 않고 구매를 완료할 충분한 자금이 있음을 증명하여 약탈적 가격 책정을 방지할 수 있습니다.
• 익명 자격 증명: 에이전트는 특정 그룹("커뮤니티 X의 거주자" 등)에 속함을 증명할 수 있지만, 특정 신원을 공개하지 않아 다른 맥락에서 사용자 행동의 추적 및 상관관계를 방지합니다.
• 비연결성: ZKP는 각 상호작용마다 새롭게 구성될 수 있어, 관찰자가 에이전트의 활동을 시간 경과에 따라 연결하는 것을 계산적으로 어렵게 만듭니다. 이는 데이터 추적을 방해하여 정보 및 의견 거품이 증폭될 위험을 직접적으로 상쇄합니다.

ZKPs를 에이전트 통신의 핵심에 통합하면 효율적일 뿐만 아니라 기본적으로 사용자 개인 정보 보호를 존중하는 시장이 가능하며, 에이전트가 필요한 최소한의 정보만 공개하면서도 완전히 참여할 수 있도록 보장합니다.

에이전트 중심 경제가 제기하는 중대한 위험은 AI 기반 자동화를 통한 대규모 노동 대체 가능성입니다. 지능형 AI는 기존에 불가능하다고 여겨졌던 인지 작업까지 자동화할 수 있어, 중산층 일자리를 잠식하고 고숙련 분석 작업과 저숙련 서비스 작업의 수요를 증가시키는 일자리 양극화를 가속화할 수 있습니다. 이는 국가 내외의 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 😞

새로운 일자리가 결국 생겨나겠지만, 과도기는 매우 혼란스러울 수 있으며, AI 기반 생산성 향상의 이익이 주로 자본 소유자와 소수의 고숙련 전문가에게 돌아간다면 불평등이 악화될 수 있습니다. 이러한 집중 위험은 AI 에이전트에서 특히 두드러질 수 있습니다. 재정 자원이 많은 개인과 기업은 더 강력하고, 계산 집약적이며, 데이터가 풍부한 AI 에이전트에 접근할 수 있기 때문입니다. 이러한 우수한 에이전트들은 규제 허점을 식별하고 악용하며, 디지털 자원을 독점하고, 인간 행위자나 덜 유능한 에이전트가 대응할 수 없는 규모와 속도로 정보 비대칭을 생성하는 데 독보적으로 적합할 것입니다. 더 유능한 에이전트가 협상에서 훨씬 더 좋은 결과를 얻는다는 예비 연구 결과는 이러한 역학이 경제 전체에 걸쳐 확대될 것임을 시사합니다. 이러한 위험은 투과성 샌드박스의 가장 중요한 과제일 수 있으며, 에이전트 경제 내의 경제 활동이 실제 경제의 인간 일자리를 직접적으로 대체하여 우발적인 출현의 주요 부정적인 결과를 초래합니다.

9. 권고 사항: 안전하고 번영하는 AI 에이전트 경제를 위한 로드맵 🗺️🌟

실질적이고 안전한 가상 에이전트 경제를 구현하려면 사전적이고 조율된 노력이 필요합니다. 이 문서에서 논의된 기회를 실현하고 내재된 위험을 완화하려면 기술, 법률, 정책 영역 전반에 걸친 의도적인 행동이 필수적입니다. 따라서 우리는 이러한 개발을 안내하기 위해 다음 권고 사항을 제시합니다.

1. 책임 소재 및 책무성에 대한 명확한 법적 프레임워크 구축 ⚖️

자율 에이전트의 행동에 대한 책임 소재를 규명하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 전통적인 법적 프레임워크는 에이전트의 개발자, 배포자, 사용자를 포함한 책임 주체를 명확히 할 수 없기 때문입니다. 더욱이 에이전트가 개별적으로 작동하는 것이 아니라 그룹 에이전트의 형태로 조정된 다중 에이전트 시스템으로 작동하게 되면서 이러한 문제는 더욱 커집니다. 따라서 단일 에이전트에게 책임을 전가하려는 시도 대신, 기업 책임과 유사하게 그룹 에이전시 법리를 참고하여 새로운 법적 모델을 개발해야 합니다. 이러한 프레임워크는 비상적으로 조정된 에이전트 시스템 전체를 하나의 책임 주체로 간주하여, 집단 행동에 대한 책임성을 확보할 수 있는 보다 강력하고 현실적인 방법을 제공할 것입니다.

2. 에이전트 상호 운용성 및 통신을 위한 개방형 표준 개발 🌐

에이전트들이 서로 다른 플랫폼 간에 통신할 수 없는 분열된 디지털 환경은 가상 에이전트 경제의 잠재력을 근본적으로 제한하고 '고립된 생태계(walled gardens)'를 만들 것입니다. 따라서 진정한 상호 운용성을 보장하기 위해 개방적이고 보편적인 표준의 개발과 광범위한 채택이 무엇보다 중요합니다. 이러한 표준은 에이전트들이 출처나 제공업체에 관계없이 서로의 능력을 원활하게 발견하고, 조건을 협상하며, 안전하게 거래할 수 있도록 공통 언어를 만들어야 합니다. 이러한 수준의 공정한 경쟁 환경을 조성하는 것이 경쟁적이고 혁신적이며 분산된 에이전트 생태계를 육성하기 위한 전제 조건입니다.

3. 하이브리드 감독 및 격리 인프라 구축 🛡️

자율 에이전트 경제의 엄청난 속도와 규모는 전통적인 인간 개입형 감독 모델을 부적절하게 만듭니다. 따라서 AI 시스템의 실시간 감시와 인간 전문가의 신중한 판단을 결합한 새로운 안전 패러다임을 구축해야 합니다. 이 하이브리드 인프라는 계층적으로 작동할 것입니다. 첫 번째 계층의 전문 AI 감독자들은 시장 활동을 지속적으로 모니터링하여 규칙을 프로그래밍 방식으로 시행하고 사기 또는 시스템 위험을 시사하는 이상 징후를 플래그 지정합니다.

문제가 감지되면 강력한 자동화 프로토콜이 즉시 잠재적 피해를 격리합니다. 예를 들어, 오작동하는 에이전트를 일시적으로 동결하거나 거래를 격리하여 인간 시장에서 볼 수 있는 것과 같은 고속의 "플래시 크래시"를 방지하는 것입니다. 가장 복잡하고 새롭거나 고위험 사례만 두 번째 계층의 인간 검토자에게 확대되어, 그들의 전문 지식이 가장 중요한 곳에 집중되도록 합니다. 이 전체 시스템의 효율성은 불변의 원장과 표준화된 감사 추적을 기반으로 구축되어야 합니다. 이는 자동화된 격리와 인간의 판정에 모두 필요한 검증 가능하고 변조 방지 기록을 제공하기 때문입니다.

4. 규제 샌드박스에서 파일럿 프로그램 운영 🧪

이 문서에서 제시된 제안의 참신함과 복잡성을 고려할 때, 순전히 이론적인 접근 방식만으로는 불충분합니다. 우리는 통제된 파일럿 프로그램을 시작하기 위한 규제 샌드박스를 만들 것을 강력히 권고합니다. 이는 이론과 실제 사이의 중요한 다리 역할을 할 것입니다. 이러한 샌드박스는 민간 기업, 학술 연구원, 규제 기관이 협력하여 제한된 규모의 에이전트 경제를 통제된 환경에서 배포하고 관찰할 수 있는 감독된 실제 실험실 역할을 할 것입니다.

대학 캠퍼스의 에너지 그리드 최적화, 도시의 자율 배달 차량 관리, 특정 농업 지역의 수자원 할당과 같은 잘 정의된 특정 사회적 미션에 이러한 경제를 테스트하면 귀중한 실증 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 파일럿은 기술 인프라를 스트레스 테스트하고, 에이전트의 비상 행동(협력적 및 적대적 모두)을 관찰하며, 제안된 시장 메커니즘의 공정성 및 정렬 효과를 실제 세계에서 측정할 수 있도록 해줄 것입니다. 이 통제된 실험에서 얻은 통찰력은 단순히 학술적인 것이 아닙니다. 이는 시스템 설계를 반복적으로 개선하고 책임 있는 대규모 배포에 필요한 강력한 증거 기반 정책을 구축하기 위한 필수 전제 조건입니다.

5. 노동력 상호 보완성 및 현대화된 사회 안전망에 투자 👨‍👩‍👧‍👦💼

노동 대체 및 불평등의 위험에 대응하기 위해, 인간-AI 에이전트 상호 보완성과 강력한 사회적 보호를 동시에 촉진하는 이중 전략이 핵심일 수 있습니다. 첫 번째 기둥은 개인이 AI와 경쟁하는 것이 아니라 효과적으로 협력하는 데 필요한 기술을 갖추도록 교육 및 인력 훈련을 시스템적으로 재고하는 것입니다. 이는 비판적 사고, 복잡한 문제 해결, 창의성, AI 시스템의 결과물을 관리하고 비판적으로 평가하는 능력과 같은 오래가는 인간의 강점을 강조하는 것을 의미합니다.

그러나 훈련만으로는 모든 문제를 해결할 수 없으며, 실직 근로자를 위한 재훈련 프로그램의 규모와 효과에는 상당한 한계가 있다는 증거가 있습니다. 따라서 이 전략은 두 번째 기둥인 사회 안전망의 의도적인 강화와 짝을 이루어야 합니다. 전통적인 실업 수당 외에도 실업 보험, 휴대 가능한 복지 시스템, 부정 소득세와 같은 적응형 메커니즘을 탐색해야 합니다. 이러한 정책들이 함께 작용하여 자율 에이전트가 인간의 능력을 증강하는 동시에, 노동 전환을 관리하고, 생산성 향상을 광범위하게 공유하며, 사회적 결속을 유지하는 데 필요한 필수적인 경제적 완충 장치를 제공하는 생태계를 만들 수 있습니다.

결론: AI 에이전트 경제의 미래를 설계하며 ✨🔮

이러한 제안들 중 일부가 중대한 변화를 의미한다는 점을 고려할 때, 모든 이해관계자의 지원과 동의를 얻어 제한적이고 점진적인 출시를 통해 모든 변화를 종합적으로 테스트하는 것이 필수적입니다. 이러한 점진적인 축소 실증을 통해 안전과 규정 준수를 보장하기 위한 적절한 프레임워크를 개발하고 반복적으로 개선하는 것이 가능할 것입니다.

특정 영역에서는 다양한 이유(예: 인간의 선호도, 문화, 위험 민감도 등)로 항상 능동적인 인간의 의사 결정이 필요할 것입니다. 그러나 AI 에이전트 성능의 급격한 증가와 확장 가능한 AI 안전 감독 프레임워크 및 안전장치의 개발은 자율 에이전트의 사용 사례를 증가시킬 가능성이 높습니다. 자율 또는 반자율 AI 에이전트는 잠재적으로 더 많은 일을 더 빠르게 달성하여 사회에 상당한 가치를 더할 수 있습니다. 이것은 개별 에이전트뿐만 아니라 더 중요하게는 다양한 규모의 에이전트 네트워크의 정렬 및 조정을 요구하는 중대한 도전 과제 없이는 오지 않을 것입니다. 더욱이, 특히 AI-인간 상호작용과 관련하여, 모든 인간의 요구와 경험이 시장에서 상품처럼 쉽게 포착될 수 있는 것은 아니라는 점을 명심해야 합니다. 😢

시장을 활용하여 조정을 이끌어내는 것은 고급 AI 에이전트의 정렬 및 조정에 대한 논의에서 아직 많은 관심을 받지 못했습니다. 고급 AI 에이전트에서 나타나는 행동과 능력의 복잡성, 그리고 다양한 작업과 사회적 역할에 걸친 상호작용의 복잡성은 시장의 힘이 개별 에이전트 수준을 넘어 그룹 수준에서 AI 에이전트 조정 및 AI 정렬의 핵심 동력이 될 수 있는 시나리오의 전형적인 예시를 제시합니다. 우리는 신중하게 새로운 조종 가능한 에이전트 시장을 샌드박스 경제로 도입함으로써, 고급 AI 에이전트 네트워크를 통해 긍정적인 사회적, 경제적 영향을 전달하는 것이 가능하다고 주장합니다.

우리의 사회적 목표를 에이전트 간 거래의 바로 그 인프라에 내재시킴으로써, 우리는 비상 협력이 결함이 아닌 특징인 생태계를 육성할 수 있습니다. 그렇다면 선택은 이 강력한 새로운 행위자들을 필연적으로 붕괴시킬 시스템에 개조하여 넣을 것인가, 아니면 우리의 가장 강력한 도구가 그 설계 자체로 우리의 가장 높은 열망의 확장인 세상을 건설할 순간적인 기회를 잡을 것인가입니다. 🌱🚀