AI는 Web3 구축에 어떻게 도움이 되는가?

인공지능이 다음 단계로 도약하며 이제 Web3를 구축하는 데에도 도움을 주고 있습니다. 생성형 AI가 Web3의 미래를 어떻게 바꾸어 갈지 알아봅니다.

핵심 내용

• 생성형 AI는 그 이름에서 알 수 있듯이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 콘텐츠 같은 인공 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 AI의 한 유형입니다.
• Web3에서 AI가 응용되는 예로는 게임 내 디지털 수집품 배포, NFT, 자산 생성, 소프트웨어 개발을 들 수 있습니다.
• 콘텐츠 생성 외에도 AI는 개발 프로세스를 간소화하고 분산형 앱(dapp)에서 사용자 경험을 개선하여 Web3 영역을 확대하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 저작권, 정확성, 창의성 같은 과제들이 여전히 산재해 있지만 AI 시대는 이미 도래했습니다. AI 모델이 기업과 산업을 모두 변화시키고 있습니다.

AI가 생성하는 콘텐츠 소개

최근 DALL-E와 ChatGPT 같은 애플리케이션이 각각 놀랄 만한 시각 자산을 생성하고 인간과 같은 대화를 나누면서 인공지능 생성 콘텐츠(AIGC)가 큰 인기를 끌고 있습니다.

넓게 말해 생성형 AI는 컴퓨터 모델에 의해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 AI의 한 유형입니다. AIGC는 전문가 생성 콘텐츠(PGC)와 사용자 생성 콘텐츠(UGC)의 뒤를 잇는 차세대 콘텐츠로 인식되고 있습니다.

일반적으로 그래픽 디자이너나 애니메이터 같은 전문 크리에이터가 브랜드에서 사용하거나 게시할 수 있도록 제작하는 콘텐츠가 PGC라면 UGC는 최종 사용자가 직접 제작해 YouTube, Facebook, Twitter 등의 소셜 미디어 사이트에 공유합니다.

AI는 최근 몇 년 사이 빠르게 발전하면서 이제 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었습니다. AI 관련 분야로는 컴퓨터가 텍스트를 처리하고 분석하는 방법을 연구하는 자연어 처리(NLP), 훈련 데이터 세트와 유사한 특성을 가진 새로운 데이터(예: 이미지 및 비디오)를 생성하는 것을 목표로 하는 생성형 대립 네트워크(GAN)가 있습니다.

AI 생성 콘텐츠가 창작 과정을 가속화하는 데 도움이 되다 보니 기업들은 콘텐츠를 제작하는 방식과 크리에이티브 팀이 산업 전반에서 기능하는 방식을 혁신할 AI의 잠재력에 주목하기 시작했습니다.

다음과 같은 분야와 영역에서 AI와 Web3를 접목할 수 있을 것으로 예상됩니다.

Web3에서의 AIGC 응용

텍스트 AI와 텍스트 AI가 Web3에 미치는 영향

텍스트 AI는 AI를 사용하여 텍스트를 생성하는 것을 의미합니다. 이는 주어진 데이터로 인간과 같은 텍스트를 생성하여 요약, 대화 시스템, 기계 번역 등 다양한 분야에서 사용하는 NLP의 한 형태입니다. 오늘날의 텍스트 생성기는 다양한 목적으로 창의적인 오리지널 콘텐츠를 생성하는 데 사용되며, Web3에도 텍스트 생성이 유용하게 쓰일 수 있는 영역이 있습니다.

텍스트 AI 도구의 도움으로 온라인 검색이 완전히 재해석되어 웹을 더 직관적으로 탐색할 수 있게 되었습니다. 최근 Microsoft 온라인 검색 엔진 Bing과 ChatGPT가 통합되면서 웹을 검색하는 한 가지 방법으로 채팅 인터페이스가 도입되었습니다.

한편, Google도 자체적으로 Bard라는 NLP 모델을 출시했습니다. LaMDA를 활용한 이 실험적 대화형 AI 텍스트 서비스는 복잡한 주제를 단순화하고 질문에 대한 종합적인 답변을 제시합니다.

생성형 AI가 야기할 웹 검색 방식의 변화

생성형 AI는 웹에서 정보를 필터링하는 방식을 변경할 수 있는 만큼, 잠재적으로는 검색 엔진의 광고 모델에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 광고는 기존의 수많은 Web2 사용자가 오랫동안 우회하고자 했던 것입니다.

텍스트 생성 도구를 사용하면 SEO 생성 콘텐츠의 소음을 뚫고 질문을 할 수 있습니다(물론 인간의 개입과 미세한 조정은 필요합니다). 검색 환경이 텍스트 AI 도구를 선호하는 쪽으로 바뀌면 검색 엔진이 대체될 수 있습니다. 이는 검색 후 줄지어 튀어나오는 혼잡한 광고들을 줄일 수 있다는 의미로, 기술의 힘을 다시 사용자의 손에 돌려주자는 Web3의 핵심 가치이기도 합니다.

블록체인 게임 분야에서도 텍스트 AI로 게임 개발자와 아티스트의 창의성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 텍스트 AI를 활용하면 대화, 스토리, 캐릭터 구성 등의 기본적인 비디오 게임 요소를 빠르게 생성하고 개선하여 아이디어를 더욱 신속하게 생성함으로써 창작 과정의 효율을 높일 수 있습니다.

AI NFT

AI는 NFT로 민팅할 수 있는 이미지나 비디오 같은 콘텐츠를 생성하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 생성 NFT를 제너러티브 아트 NFT라고 합니다. 아티스트가 먼저 일련의 규칙(색상 범위, 패턴 등)과 반복 횟수, 무작위성의 정도 같은 매개변수를 설정하면 컴퓨터가 이렇게 지정된 프레임워크 내에서 작품을 생성합니다.

대표적인 예로 ‘Autoglyphs’ NFT 컬렉션을 만든 ‘CryptoPunks’ 제작자 Larva Labs를 들 수 있습니다. 아래는 AI를 활용하여 만든 다른 NFT 컬렉션의 예입니다.

컬렉션	설명	최대 공급량	샘플
Autoglyphs	CryptoPunks 크리에이터 Larva Labs 출시 이더리움 블록체인에서 실행되는 코드로 제작	512
Fidenza	비주얼 아티스트 타일러 홉스 제작 다양한 곡선과 블록을 생성하는 다재다능한 알고리즘 활용	999
Ringers	아티스트 드미트리 체르니악 제작 자바스크립트로 생성, 하나의 줄이 여러 개의 못을 감는 다양한 방법을 묘사	1,000
Chromie Squiggle	에릭 ‘스노우프로’ 칼데론 제작 9가지 스타일의 무작위로 생성된 물결 무늬로 구성	10,000
Lost Poets	디지털 아티스트 팩 제작 NFT 컬렉션 겸 전략 게임	65,536

2023년 1월 18일 기준, 출처: 오픈씨, 코인데스크, NFT 이브닝, Crypto.com 리서치

블록체인 게임의 AI 아바타와 아이템

생성형 AI 모델은 Web3 환경에서 아바타, 장비, 차량, 유물 등의 게임 자산을 대량으로 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 게임 산업에서는 텍스트를 이미지로 바꾸는 생성형 AI 모델을 적용하여 텍스트 설명을 토대로 크리에이티브 자산과 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 특정 매개변수 내에서는 현대 언어 모델을 사용하여 생성된 자산을 중심으로 아이템 파워 통계, 캐릭터 속성, 전설 등의 맥락을 형성할 수도 있습니다.

AI가 생성한 이미지와 비디오는 이제 블록체인 게임의 특수 효과를 만들거나 메타버스에서 가상 제품을 만드는 데 사용할 수 있을 정도로 발전했습니다. 예를 들어 미러 월드는 AI 기반 가상 ‘미러’를 게임 캐릭터의 자산으로 활용하는 GameFi 프로젝트입니다. 미러 자산은 각 게임에서 상호운용이 가능하므로 자산 소유자는 게임을 진행하면서 새로운 도전에 맞닥뜨릴 때마다 이 자산을 사용할 수 있습니다.

알레테아 AI의 CharacterGPT 프로젝트는 생성형 AI를 활용하는 또 다른 예입니다. 이 프로젝트는 텍스트 설명을 토대로 대화형 AI 캐릭터를 생성하는 다중 모드 AI 시스템인 CharacterGPT가 특징입니다. 말하자면 텍스트로 캐릭터를 만드는 것입니다. 대화형 캐릭터는 다양한 자연어 설명에 따라 외모, 목소리, 성격, 신원이 각각 뚜렷이 구분됩니다.

이 캐릭터들은 블록체인에서 토큰화할 수 있습니다. 소유자는 캐릭터의 성격을 원하는 대로 지정하고 지능을 개발할 수 있을 뿐 아니라 알레테아의 AI 프로토콜에서 운영되는 다양한 dapp에서 캐릭터를 거래하고 사용할 수 있습니다. 이 대화형 캐릭터들은 디지털 트윈(물리적 객체가 그대로 반영된 가상 모델), 디지털 가이드, 디지털 컴패니언, 가상 비서, AI NPC(플레이어 이외의 캐릭터)에 활용할 수 있습니다.

버그도 찾아내는 AI

AI는 Web3 인프라 및 애플리케이션을 구축하는 과정에서 개발 효율을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 AI 애플리케이션은 코드 디버깅에 사용됩니다. ChatGPT는 AI를 사용하여 어느 정도 코드를 읽고 쓰는 것도 가능하고 코드에서 버그도 찾을 수 있는 것으로 나타났습니다.

이제 일부 가상자산 전문가들은 간단한 코드 감사 작업을 위해 AI 기반 프로그램을 사용하기 시작했습니다. 스마트 계약 감사 회사 서틱(Certik)의 개발자들은 ChatGPT를 사용하여 “복잡한 코드 스니펫의 의미를 빠르게 이해하고 요약”할 수 있었습니다.

Crypto.com의 최신 특집 보고서에서 AI를 Web3 분야에 활용하는 방안에 관한 심층 분석을 확인하고 리서치 수준도 한 단계 끌어올려 보세요.

결론: Web3의 AI 사용과 관련된 과제, 위험, 그리고 전망

AI의 가능성은 무한합니다. 사용자의 상상력이 유한할 뿐입니다. AI 모델은 초기 단계에서도 기업, 심지어 산업까지 변혁하는 능력을 계속해서 보여주고 있습니다. 진입 장벽이 낮아 널리 채택되고 있는 AI는 이 디지털 세계에서 미래의 생활 방식이 될 가능성이 높습니다. 그러나 이러한 유형의 기술에는 과제와 위험도 따릅니다.

한 가지 과제는 소비자와 조직이 AI가 생성한 콘텐츠에 반발할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 주요 스톡 사진 웹사이트이자 플랫폼인 게티 이미지는 AI 아트 도구를 사용하여 생성한 일러스트의 업로드 및 판매를 금지했습니다. AI로 생성된 일부 이미지가 저작권이 있는 콘텐츠를 원작자의 워터마크가 보이는 그대로 복제하는 등 저작권 침해가 우려된다는 점을 이유로 들었습니다.

AIGC와 관련된 또 다른 과제는 품질 문제입니다. 스탠퍼드 교수 앤드류 응은 ChatGPT가 주판이 GPU보다 빠르다고 잘못 설명한 예를 제시했습니다. 다행히 주판이 GPU보다 빠르진 않습니다.

이 분야의 거의 모든 사람들이 변화를 피부로 느끼고 있다는 것은 이 기술이 노동 환경을 뒤흔들기 시작했다는 증거입니다. 그러나 AI가 일터에서 인간을 대체할 것이라는 생각은 오해입니다. AI는 오히려 기존 시장과 신흥 시장에서 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. AI가 일자리를 늘릴 수도 있고, 새로운 기술 습득이 필요한 새로운 유형의 AI 관련 직업이 생겨날 수도 있습니다.

윌리엄 깁슨 작가가 남긴 것으로 알려진, “미래는 이미 와 있다. 그저 고르게 분배되지 않았을 뿐이다”라는 말은 AI의 미래를 잘 묘사했다고 할 수 있습니다. 오늘날 AI와 Web3의 교차점 또한 이러한 관점으로 말할 수 있습니다.

AI와 그 사용 사례, 다양한 예시와 참조 자료를 포함한 전체 보고서는 여기에서 확인할 수 있습니다.

Crypto.com 앱에서 Web3 및 AI 토큰 추적하기

AI 기술의 발전으로 새로운 AI 토큰이 등장하고 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 이러한 관심에 부응하고자 Crypto.com 앱은 코인 추적(Track Coins) 기능에 새로운 카테고리를 추가하여 사용자가 상위 AI 토큰을 쉽게 추적할 수 있도록 하였습니다. 모든 카테고리는 여기에서 확인할 수 있습니다.

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