3월 중반에 스탠포드 대학교는 블록체인과 AI에 관한 컨퍼런스를 개최했으며, 이 행사에는 교수진, 스타트업 CEO, 벤처 캐피털리스트(VC)들이 모였습니다. 이번 행사에서 주목받은 주요 주제는 블록체인과 AI라는 두 가지 중요한 기술의 결합이었습니다. 그러나 이번 컨퍼런스는 비트코인과 AI에 대한 보다 강한 집중이 있었더라면 더욱 유익했을 것이라는 평가도 있습니다. 이는 비트코인이 시장을 선도하는 위치에 있으며, 최근에 개발되고 있는 비트코인 Layer 2 솔루션들의 혁신을 고려한 시각입니다. 행사에서 핵심 과제 중 하나는 블록체인과 AI가 대부분 별개의 분야로 발전해왔다는 점이었습니다. 각각의 분야는 독립적인 투자자, 창업자, 연구자, 커뮤니티를 형성하고 있습니다. 이러한 두 영역의 통합 아이디어는 야심찬 것이었지만, 많은 연사들은 자신이 전문가인 분야에 집중하는 경향이 있었으며, 블록체인과 AI 간의 명확한 연관성을 찾기 어려워하는 모습이 드러났습니다. 사실, 이 행사를 ‘블록체인 또는 AI 컨퍼런스’라고 부르는 것이 더 적합했을지도 모릅니다. 예를 들어, 한 벤처 캐피털리스트는 AI 산업 전반에 대한 개괄적인 설명을 하면서, 이미지, 오디오, 코딩 생성 분야에 놀라운 발전이 있었다고 강조했습니다. 한편, 딥마인드의 연구원은 적대적 머신러닝에 대해 이야기했는데, 이 분야는 입력 데이터를 약간만 조작해도 AI의 출력이 극적으로 달라질 수 있는 문제입니다. 유명한 사례로는 고양이 사진의 일부 픽셀만 변경했을 뿐인데, AI가 이를 과카몰리로 오인하는 경우가 있었습니다. 한편, 블록체인 분야에서는 여러 프로토콜에 대한 논의가 이루어졌지만, 대부분의 기술은 아직 실험 단계이거나, 경우에 따라 이론적 수준에 머무르고 있습니다.

블록체인과 AI의 연계는 아직 초기 단계이며, 실제로 활용되는 사례는 나오지 않은 상태입니다. 증명과 계산 이번 컨퍼런스에서 가장 빛났던 발표 중 하나는 스탠포드의 적용 암호학자인 댄 보네(Dan Boneh)의 강연으로, 그는 SNARKs(간결 비상호작용적 지식 증명)와 제로지식 증명에 대해 설명했습니다. 이 기술들은 핵심적인 암호학적 도전 과제인 ‘효율적으로 계산의 지식을 증명하는 방법’에 대한 해결책을 제시합니다. 이 원리는 블록체인과 암호학에서 잘 확립된 개념입니다. 예를 들어, 큰 수를 소인수분해하는 것은 계산상 어렵지만, 이 소인수분해를 곱셈으로 검증하는 것은 쉽습니다. 비슷하게, 특정 난이도 목표를 충족하는 해시값을 가진 블록 헤더를 찾는 것도 비용이 많이 들지만, 이 찾기 과정을 검증하는 것은 저렴합니다. 이러한 계산과 검증 사이의 격차는 블록체인 시스템에서 매우 중요합니다. 네트워크 참가자들은 서로의 작업을 지속적으로 검증하는데, 예를 들면 비트코인에서는 노드들이 서명과 작업 증명을 검증합니다. SNARKs는 이 원리를 확장하여, 민감한 정보를 노출하지 않으면서도 증명을 검증할 수 있는 암호학적 방법을 가능하게 합니다. AI 에이전트가 더 자율화됨에 따라, 계산의 정당성을 검증하면서도 프라이버시를 지키는 것은 큰 도전이 될 것입니다. 많은 사용자들은 보안 문제로 인해 OpenAI와 같은 플랫폼에 민감한 데이터를 업로드하는 것을 꺼립니다. 이러한 이유로 프라이버시를 보호하는 검증 기술이 필요하며, 이는 사용자들이 핵심 데이터를 공개하지 않고도 AI 모델이 올바르게 계산을 수행했음을 증명할 수 있는 방법입니다. 이 기술은 의료, 방위, 금융 등과 같이 데이터 보호가 필수적인 분야에서 AI 활용 사례를 열어줄 수 있으며, 향후 10년 내 수십억 달러 산업으로 성장할 것으로 기대됩니다. 특히 이 아이디어는 암호기술을 도입하여 블록체인 네트워크에서 발전했으며, 보네는 “비트코인에서 출발한 이 효율적 검증 방법이 AI 분야에서도 중요한 두 번째 응용 사례를 찾게 될 것”이라고 말했습니다. 앞으로의 컨퍼런스에서는 비트코인이 이 분야에 기여한 바를 더욱 강조해주길 기대하며, 예를 들어, BitVM은 제로지식 증명 개념을 활용하여 비트코인과 새로운 Layer 2 프로토콜들을 연결하는 시도를 하고 있어, AI 에이전트가 비트코인 생태계와 직접 상호작용할 수 있는 가능성을 열고 있습니다.