업계 전문가들 “암호화폐 개발자, AI에 대체되지 않을 것”
세계 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년 2,146억 달러에서 2030년 1,3391억 달러로 성장하여 연평균 35.7%의 성장률이 예상된다.
한편 AI 기술이 고용 시장에 미치는 영향에 대한 여러 가지 우려가 제기되고 있다. 예를 들어, AI의 코딩 기능이 결국 인간 개발자를 완전히 대체할 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다.
AI가 암호화폐 시장에 미치는 영향
암호화폐 시장에서도 AI 기술의 사용이 크게 늘고 있다. 이제 AI 에이전트는 코인 매매, 스마트 계약 실행, 탈중앙화 자율 조직(DAO) 관리 등에 참여하고 있다.
AI 에이전트의 시가총액 또한 꾸준히 급증하고 있으며, 코인마켓캡에 의하면 세계 AI 에이전트 시장 시가총액은 135억 달러를 넘어섰다.
AI 에이전트 자체도 진화하고 있다. 이제 인간의 사고방식을 모방하여 향상된 자율성과 뛰어난 학습 능력을 갖춘 ‘레벨 3 에이전트’들이 등장했다.
AI의 암호화폐 개발자 대체?
AI 에이전트가 똑똑해지고 있지만, 업계 전문가들은 적어도 단기간 내에 AI가 암호화폐 개발자를 대체하는 것에 대해 걱정할 필요는 없다고 말한다.
가상자산 수탁업체 팰리세이드(Palisade)의 공동 창업자인 만탄 데이브(Manthan Dave)는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 AI 코딩 기술의 발전은 인상적이지만, 많은 부분이 과장되고 있다고 전했다.
그는 “AI는 기초적인 웹 애플리케이션을 구축하는 데 매우 스마트해지고 있다. 프론트엔드 개발 라이브러리인 리액트 관련 작업이나 기본적인 CRUD 앱을 구축하려는 경우 AI 어시스턴트를 활용하면 몇 시간을 절약할 수 있다. 이는 깃허브 및 기타 소스에서 막대한 양의 유사한 코드를 학습했기 때문”이라고 설명했다.
하지만 깃허브는 저품질의 코딩 데이터를 포함하고 있으며 AI가 항상 좋은 코드와 그저 ‘작동만 하는 코드’의 차이를 알지 못한다는 사례들이 발견되고 있다고 덧붙였다.
그리고 “AI 어시스턴트를 단순한 테스트 웹 앱 개발에 사용해 보았다. 몇 분 만에 깔끔한 대시보드 UI를 만들어냈지만 보안 전문가라면 누구나 눈쌀을 찌푸릴 ‘인증 구현’ 코드를 제공했다. 아직 개발자가 직접 AI가 작성한 코드를 확인해야 한다”라고 전했다.
또한 데이브는 암호화폐 및 블록체인 관련 코딩에 관해서는 더욱 문제가 심각하다고 한다.
“[암호화폐 및 블록체인 관련] 프로젝트는 깃허브의 코드베이스 중 극히 일부에 불과하며, 이는 대량의 데이터를 학습해야만 하는 AI 모델에게 근본적인 데이터량 부족 문제를 야기한다.”
데이브는 AI 모델이 암호화폐 개발자를 대체하는 데 필요한 학습 데이터의 양이 부족하다고 주장한다.
그는 “AI에게 크로스체인 브리지나 복잡한 스테이킹 스마트 계약 코딩을 도와달라고 요청하면 반복적 논쟁에 빠지거나 허위 정보를 제공받는다”고 전했다.
AI, 암호화폐 개발에 도움은 되지만 개발자 대체는 시기상조
AI가 가까운 미래에 암호화폐 개발자를 대체하지는 않겠지만, AI는 어느 정도 발전하는 데 도움이 될 것이다.
웹3.0 벤처 스튜디오 더 빌딩 블록스(The Building Blocks)의 공동 창업자이자 유니버시티 칼리지 런던의 AI 학과 교수인 알라스테어 무어 박사(Dr. Alastair Moore)는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 암호화폐 개발자들의 역할이 곧 감독, 창의적 아키텍처, AI 모델 가이드로 전환될 것이라고 말했다.
그리고 무어 박사에 의하면 암호화폐 개발자들은 처리 시간이 긴 작업을 AI를 통해 자동화하여 생산성을 높이기 시작했다.
그는 예로 깃허브 코파일럿이나 챗지피티는 솔리디티 코드를 신속하게 생성할 수 있고 웹3 API에 대해 자세히 설명해준다고 말했다.
또한 챗지피티와 같은 AI 기반 코드 검토는 스마트 컨트랙트에서 취약점을 빠르게 발견할 수 있으며, 대형 언어 모델 기반(LLM) 챗봇은 개발자 지원 및 커뮤니티 관리를 간소화한다.
무어 박사는 “복잡한 온체인 작업에 대한 심층 분석을 수행할 수 있는 기능은 LLM의 발전을 계속 가속화할 것이다. 이는 버그를 줄이고 코드 배포를 가속화하며 개발자들이 복잡한 설계 단계 및 혁신에 더 집중할 수 있도록 돕는다”라고 설명했다.
리콜 네트워크(Recall Network)의 공동 창업자이자 CEO인 앤드류 힐은 크립토뉴스와의 인터뷰에서 AI가 암호화폐 개발자를 대체하지는 않겠지만, AI 기능을 활용하지 않는 개발자들은 직장을 잃을 것이라고 말했다.
“AI는 개발자의 실력을 배가시키는 도구다. 암호화폐 개발은 단순한 코딩이 아니라 프로토콜 설계, 인센티브, 거버넌스를 총괄한다. 이러한 요소들은 LLM의 블랙박스가 아니라 사람인 개발자만이 해결할 수 있다.”
리콜 네트워크는 자율 AI 에이전트가 온체인에 지식을 저장·공유·교환할 수 있도록 설계된 탈중앙화 인텔리전스 네트워크다. 힐은 암호화폐 개발자들이 리콜 네트워크를 통해 AI가 부상하는 시대에서 자신의 실력을 증명할 수 있다고 덧붙였다.
그는 예로 현재 AI 에이전트들은 탈중앙화 금융(DeFi) 전략을 최적화하고 취약점을 식별하며 다중 에이전트 시스템을 조정하는 수준이라고 설명했다.
하지만 그는 단순히 ‘AI 에이전트를 활용’하는 것이 중요한 게 아니라 ‘어떤’ AI 에이전트가 제대로 작동하는지 아는 것이 중요하다고 언급했다.
힐은 “리콜은 AI 모델을 암호화폐 생태계의 공공재로 전환한다”고 말했다.
AI·암호화폐 업계가 풀어야 할 숙제
AI 기술이 암호화폐 개발자들에게 큰 도움이 될 것으로 예상되지만, 여전히 많은 과제가 남아 있다.
오아시스 프로토콜의 파트너십 책임자인 마테즈 야네즈는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 가장 큰 과제 중 하나는 암호화폐 시장이 탈중앙화 상태를 유지하는 것이라고 말한다.
그는 “최근 암호화폐 및 AI 프로젝트들은 참신한 기능 및 서비스들을 목표로 하고 있다. 하지만 신속한 개발을 위해 탈중앙화 요소가 희생되고 있다”라고 전했다.
AI 편향도 여전히 문제다. 펀디 AI(Pundi AI)의 공동 창업자인 잭 체아는 크립토뉴스와의 인터뷰에서 훈련이 제대로 되지 않은 AI 모델이 왜곡된 답변을 할 수 있다고 설명했다. AI 학습에 사용되는 데이터가 제한적이거나 불균형하다면, 신뢰할 수 있는 답변을 내놓기보다는 기존의 편향을 강화할 수 있다.
체아는 이에 대한 잠재적 해결책으로 다양한 데이터 세트와 투명한 검증 프로세스를 사용하여 신뢰성을 보장할 수 있다고 설명했다.
그는 “탈중앙화는 편향을 완화하는 데에도 도움이 될 수 있다”라고 말하며 “예를 들어, 펀디 AI에서 개발 중인 제품 중 하나는 탈중앙화 AI 데이터 주석 플랫폼이다. 이 플랫폼은에서 사용자는 데이터 태깅에 참여하고 기여한 부분에 대해 보상을 지급받을 수 있다”고 전했다.
체아는 보다 포괄적이고 다양한 그룹에서 데이터 수집 및 라벨링을 하면 보다 균형 잡힌 AI 모델을 만드는 데 도움이 된다고 언급했다.
GAIB의 CEO이자 공동 창업자인 코니 퀑은 암호화폐 업계에서 AI를 사용하는 데 있어 중요한 과제는 암호화폐 코드 분석 및 개발을 위한 전용 모델이 부족하다는 점이라고 언급했다.
그는 “블록체인 기술의 특성상 전문 AI 모델이 필요하지만 이는 아직 초기 단계다”라고 말한다.
AI와 암호화폐 개발자의 협력
무어 박사는 현재 난관들을 고려할 때, AI와 암호화폐 개발자들이 앞으로 협력을 도모해야 한다고 믿는다.
무어 박사는 “AI 도구를 효과적으로 활용하는 개발자들은 효율성, 보안, 혁신 면에서 상당한 이점을 갖게 될 것이다. 이는 AI가 인간의 창의성을 완전히 대체하는 것이 아니라, 인간의 창의성을 증폭시키는 환경을 조성할 것”이라고 말한다.
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