디스프레드 리서치 “블록체인ㆍAI 한계 해결법은 zkML·인격증명”

▲디스프레드 리서치. (제공=디스프레드)

디스프레드 리서치가 인공지능(AI)과 디파이(DeFiㆍ탈중앙화 금융) 연계 모델의 한계를 영지식 증명 머신러닝(zkML)과 인격증명으로 해결할 수 있을 것이라고 23일 밝혔다.

이 같은 진단은 11일 출간된 ‘인텔리전트 디파이: AI가 재설계하는 디파이의 청사진’이라는 제목의 보고서를 통해 공개됐다. 보고서에 따르면, AI 시장의 성장을 기점으로 블록체인 업계에서도 AI를 활용한 사례들이 등장했다. 예를 들어 디파이 생태계에서 AI의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 결론을 도출할 수 있는 기술을 활용하면, 이용자의 수익률, 리스크 등의 데이터를 구체화하고 리스크 관리를 도울 수 있다.

대표적으로 ‘인텔리전트 디파이(Intelligent DeFi)’는 AI, 머신러닝, 데이터 분석 등의 기술을 결합해 디파이 생태계에서 효율적이고 자동화된 금융 서비스를 제공한다.

그 사례로 AI 기반 일드파밍 프로젝트 모자이크 파이낸스(Mozaic Finance)를 꼽을 수 있다. 모자이크 파이낸스는 AI와 자동화 투자 전략을 결합한 디파이 프로토콜로, 이용자가 볼트(금고)에 자산을 예치하면 AI를 활용해 최적의 보상(수익)을 제공한다.

그러나 인텔리전트 디파이는 △데이터 처리 속도 부족 △보안 및 투명성 문제 △중앙화 문제 등의 한계도 안고 있다. 아직까지는 AI의 빠른 데이터 처리량 속도를 블록체인 인프라가 따라가지 못하고, 블록체인 투명성으로 인해 AI 모델의 데이터가 외부에 노출되어 해킹이나 공격에 취약할 수 있기 때문이다.

이를 해결하기 위해 등장한 기술이 영지식증명과 머신러닝(zkML)과 인격증명이다. zkML은 특정 데이터를 공개하지 않아도 해당 데이터를 증명할 수 있으며 동시에 개인정보 보호 및 무결성 검증을 가능하게 한다는 영지식 증명의 특징을 머신러닝에 적용한 기술이다.

인격증명은 인간만이 가진 특성을 네트워크상 개인 계정과 연동시켜 개인의 고유성을 증명할 수 있는 기술이다. 최근 업계에선 인격증명을 신체 인증 기반과 행동 분석 기반 두 종류의 인격 증명에 대한 논의가 이어지고 있다.

이와 관련해 김병준 디스프레드 리서처는 “앞으로 대부분의 디파이 프로토콜이 AI를 작동 메커니즘의 일부로 통합할 것”이라면서 “이후에는 AI 에이전트 배포 및 거래 플랫폼의 등장과 고도화로 인해 일반 이용자들도 손쉽게 AI 에이전트를 활용할 수 있는 환경이 조성될 것”이라고 전망했다. 이어 “이 영향으로 AI 에이전트 기반의 새로운 경제 생태계가 형성될 것으로 예측한다”고 덧붙였다.