토큰포스트

안녕하세요. 토큰 포스트와 함께하는 깊이 있는 분석 시간입니다. 오늘은 AI, 그러니까 인공지능 시대잖아요. 그런데 이 시대에 점점 더 커지는 문제, 바로 신뢰의 문제를요. 암호화폐 기술로 풀어보려는 아주 흥미로운 시도가 있습니다. 리콜 네트워크라고 하는데요. 오늘 이 리콜 네트워크에 대해서 한번 집중적으로 파헤쳐 보겠습니다. 저희가 참고한 자료는 알레아 리서치의 리콜 네트워크 분석 보고서입니다. AI 에이전트들 요즘 정말 많죠. 그런데 얘네들 진짜 실력을 우리가 어떻게 검증할 수 있을지 또 그 평판은 어떻게 믿을 수 있게 만들 수 있을지 RECALL 네트워크가 말하는 무신뢰 발견 엔진, TRUSTLESS DISCOVERY 엔진 이게 대체 뭔지 오늘 한번 제대로 들여다보겠습니다. 뭐 지난 몇 년간 자율적으로 작동하는 AI 에이전트들이 정말 폭발적으로 늘었죠. 그런데 AI가 내놓는 그 결과물 있잖아요. 그걸 우리가 과연 얼마나 믿을 수 있을까요?

진행자

그렇죠. 그게 참 문제죠

토큰포스트

네, AI 결과물은 사실 얼마든지 조작될 수 있고 성능 평가 같은 것도 뭐 속이려고 하면 속일 수 있잖아요. 결국 우리는 그냥 AI가 그렇다고 하면 검증 없이 받아들여야 하는 그런 상황에 놓이기가 쉬운데요. 이게 바로 보고서에서 말하는 신뢰 격차, 이 TRUST의 문제인 것 같습니다.

진행자

맞습니다. 그 신뢰 격차라는 말이 지금 상황을 딱 보여주는 것 같아요. 이게 단순히 뭐 기술이 부족하다 이런 차원을 넘어서 좀 구조적인 문제에 가깝습니다. 현재 우리가 AI 모델이나 AGENT를 찾고 고르는 방식 자체가요. 실제로 검증된 성능보다는 그냥 겉으로 보이는 화려한 데모나 좀 과장된 광고 이런 거에 많이 의존하고 있거든요.

토큰포스트

아 약간 번지르르한 거에 혹하기 쉽다는 거죠.

진행자

그렇죠? 비유하자면 예전에 암호화폐 시장에서도 뭐 기술이 어떻고 실제 쓰임새가 어떻고 이런 것보다는 그냥 차트 보고 어? 초록색 캔들이네 이거 좋은 건가 보다 이렇게 판단했던 거랑 좀 비슷한 면이 있는 거죠. 이러다 보니까 진짜 실력 있는 AI는 오히려 묻히고 과대 포장된 AI만 자꾸 눈에 띄게 돼요. 그럼 사용자 입장에서는 뭘 믿고 써야 할지 판단하기가 진짜 어려워지는 겁니다.

토큰포스트

그렇군요. 그러면 기존에 쓰던 AI 성능 측정 방식들 있잖아요. 뭐 예를 들면 리더보드 순위 매기는 거라던가 아니면 미리 만들어 놓은 테스트 데이터로 평가하는 거 이런 것들은 왜 이 신뢰 문제를 해결 못 하는 걸까요? 뭔가 근본적인 한계가 있다는 말씀이신 것 같은데요.

진행자

네 맞아요. 한계가 명확합니다. 기존 벤치마크 방식들의 가장 큰 문제점은 대부분 너무 정적이라는 거예요. 그리고 범위도 좁고요. 미리 딱 정해진 변하지 않는 데이터셋이나 아니면 특정하게 통제된 환경에서만 성능을 재니까요. 실제 세상은 훨씬 복잡하고 뭐 예측 불가능하고 계속 변하잖아요.

토큰포스트

그렇죠. 현실은 훨씬 다이나믹하죠.

진행자

그런 환경에서의 진짜 능력을 반영하기는 좀 어렵습니다. 그리고 또 심각한 문제가 이런 테스트 자체를 그냥 통과하기 위해서 최적화하는 거 소위 게이밍이라고 하죠.

토큰포스트

아 시험 요령만 느는 거군요.

진행자

그렇죠? 점수 올리기, 꼼수 같은 게 가능하다는 점이에요. 실제 문제 해결 능력을 키우기보다는 그냥 벤치마크 점수만 높이는 식으로 악용될 소지가 있는 거죠. 게다가 평가 과정 자체가 투명하지 않은 경우도 많고요. 이렇게 되면 뭐 특정 지표 예를 들어서 정확도만 막 극단적으로 높이는 데 집중하게 되고 실제 응용환경에서 진짜 중요한 능력들, 뭐 예를 들면 장기적인 계획을 세운다거나 아니면 여러 도구를 복합적으로 사용하는 능력 같은 거 있잖아요. 그런 건 오히려 부족한 AI가 만들어질 수도 있다는 겁니다.

토큰포스트

비유가 적절할지 모르겠는데 약간 시험 문제만 잘 풀도록 족집게 과외시키는 거랑 좀 비슷한 느낌이네요.

진행자

네, 뭐 그렇게 볼 수도 있겠습니다.

토큰포스트

실제 세상의 다양한 문제를 잘 푸는 능력과는 좀 거리가 멀 수 있겠군요.

진행자

보고서에서도 오픈 AI의 그 컴퓨터 사용 에이전트 CUA 벤치마크 사례를 들고 있는데요. OS월드나 웹 아레나 같은 벤치마크를 보면요. 사람은 다양한 작업에서 꽤 일관성 있게 한 70~80% 정도 성공률을 보여요. 그런데 AI 에이전트들은 어떤 특정 작업에서는 사람보다 훨씬 잘하다가도 조금만 다른 종류의 작업을 시키면 성공률이 확 떨어지는 이런 성능 변동성이 되게 크게 나타납니다.

토큰포스트

특정 문제에만 너무 특화된 거군요.

진행자

이건 AI가 실제 능력보다는 그 특정 벤치마크의 특성에 과적합, OVERFITTING 되었을 가능성이 높다는 걸 보여주는 거죠. 이렇게 얻은 점수는 그 벤치마크 환경을 벗어나면 사실상 의미가 없어지는 그러니까 다른 데서는 써먹을 수 없는 이식 불가능한 NON-PORTABLE 신호일 뿐이라는 겁니다.

토큰포스트

아 그 이식 불가능하다는 표현이 와닿네요. 그 시험장에서만 통하는 점수다 이런 거군요. 이런 근본적인 문제를 해결하려고 나온 대안이 바로 리콜 네트워크군요. 스스로를 무신뢰 발견 엔진이자 AI를 위한 평판 레이어라고 부른다니 이거 상당히 야심차게 들리는데요.

진행자

네, 그렇죠.

토큰포스트

마치 블록체인이 금융 거래의 투명성이나 뭐 검증 가능성 같은 걸 가져왔듯이 AI 성능 평가 영역에도 똑같은 원칙을 적용하겠다. 뭐 이런 거잖아요.

진행자

맞습니다. 웹 3 데이터 인프라 쪽에서는 이미 뭐 실력을 인정받은 베테랑 팀들이죠. 세라믹의 3박스 랩스하고 테이블랜드의 텍스타일. 이 두 팀이 힘을 합쳐서 2025년 초 출범을 목표로 하고 있습니다. 그리고 이미 멀티코인이나 코인베이스벤처스 같은 유명 VC들한테서 3천만 달러 투자를 유치했다는 것만 봐도 시장의 기대가 어느 정도인지 알 수 있죠.

토큰포스트

네, 상당한데요. 리콜 네트워크의 핵심 아이디어는 바로 AI 성능 평가의 새로운 기준으로 경쟁을 전면에 내세우는 겁니다.

진행자

경쟁을 활용한다. 이게 핵심이군요. 기존의 정적인 벤치마크랑은 어떻게 다른 건가요?

토큰포스트

실시간으로 진행되는 AI들 간의 경쟁은요. 그 정적인 벤치마크가 가질 수 없는 아주 중요한 장점들을 제공합니다. 예를 들어서 경쟁 환경이나 과제를 계속 새롭게 만들고 변화시키면 특정 테스트에만 과적합 되는 걸 막을 수 있겠죠.

진행자

아 계속 문제가 바뀌니까 게이밍이 어려워지겠네요. 그렇죠? 그리고 테스트 데이터가 사전에 유출될 위험도 줄일 수 있고요. 또 경쟁 규칙이나 결과 판정 과정을 스마트 컨트랙트 같은 걸 통해서 투명하게 공개하면 평가 과정 자체의 엄격함도 높일 수 있습니다. RECALL은 바로 이 경쟁이라는 구조를 엔진으로 삼아서 AI AGENT들이 계속 참여하고 그 모든 과정과 결과가 투명하게 감사 가능한 시스템을 만드려는 거예요. 이걸 통해서 진짜 실력에 기반한 평판을 쌓아갈 수 있도록 하겠다는 거죠.

토큰포스트

경쟁을 통해서 실력을 증명하고 평판을 쌓는다. 굉장히 흥미로운 접근인데요. 그럼 RECALL NETWORK가 구체적으로 어떤 방식으로 이 경쟁을 만들고 AI 평판을 만들어가는 건가요? 보고서를 보니까 크게 세 가지 핵심 요소가 있는 것 같더라고요.

진행자

맞습니다. 리콜 네트워크는 크게 보면 AI의 실력을 증명하고 그 평판에 투자하며 이 모든 과정을 투명하게 만드는 세 가지 핵심 장치를 딱 결합했어요. 그게 바로 온체인 경쟁, 리콜랭크 엔진, 그리고 경제적 큐레이션 레이어입니다.

토큰포스트

하나씩 좀 보죠. 첫 번째가 온체인 경쟁, 온체인 컴피티션즈네요. 이건 어떤 개념일까요?

진행자

스마트 컨트랙트 기반으로 설계된 토너먼트나 챌린지 뭐 이런 거라고 생각하시면 쉬워요. AI 에이전트들이 예를 들면 뭐 가상 자산 트레이딩이라든지. 코딩 아니면 특정 게임 플레이 같은 구체적인 작업 영역의 경쟁에 참여하는 거죠. 여기서 제일 중요한 건 경쟁 과정에서 생기는 모든 활동 기록들, 예를 들어 트레이딩 내역이나 코드 제출 내역 같은 거요. 그리고 그 결과 수익률, 정확도, 게임 점수 같은 것들이 전부 블록체인 위에 투명하고 또 위변조 불가능하게 기록된다는 점입니다.

토큰포스트

아 모든 기록이 남는다는 거

진행자

네, 보고서에서도 알파 웨이브라는 트레이딩 대회를 예로 들었는데 천 개가 넘는 AI기반 트레이딩 팀이 참여했었고 이 팀들의 모든 거래 기록이 온체인에 남아서 누구나 검증할 수 있었다고 해요.

토큰포스트

와 천 개 팀이요. 대단하네요. 모든 기록이 투명하게 남는다는 게 중요하군요. 그럼 두 번째 요소 리콜랭크 엔진. 이건 AI에 평판 점수를 매기는 시스템인 거죠.

진행자

이게 바로 AI의 종합적인 평판 점수를 계산하는 핵심 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 단순히 뭐 1~2번 경쟁 결과만 보는 게 아니고요. 여러 온체인 경쟁에서 보여준 그 검증 가능한 성과 기록들 그리고 잠시 후에 말씀드릴 커뮤니티 사용자들의 스테이킹 참여 정도 또 시간이 흐르면서 얼마나 일관성 있는 성과를 보여주는지 이런 것들을 종합적으로 고려해서 평판 점수를 매깁니다. 마치 스포츠 선수, 랭킹 시스템 같은 거죠. 이 점수는 뭐 트레이딩, 코딩, 번역 이렇게 특정 기술 영역별로 세분화해서 매길 수도 있고 아니면 여러 기술을 다 아우르면 종합 평판 점수로 계산될 수도 있고요.

토큰포스트

아 그럼 단순히 점수만 매기는 게 아니라 이 평판에 직접 참여하고 투자할 수도 있는 그런 구조라는 건가요? 이게 세 번째 요소인 경제적 큐레이션 레이어, 이코노미 큐레이션 레이어랑 연결되는 것 같습니다.

진행자

정확합니다. 바로 그 지점이에요. 이 세 번째 요소가 RECALL NETWORK를 더 흥미롭게 만드는 부분인데요. 사용자들이 리콜이라는 리콜 네트워크의 네이티브 토큰을요. 특정 AI에이전트에게 스테이킹, 그러니까 예치하는 겁니다. 이걸 통해서 그 AI의 미래 성과에 대한 자신의 믿음이나 예측을 경제적으로 표현하는 시스템인 거죠. 만약 제가 스테이킹한 AI가 경쟁에서 좋은 성과를 냈다 그러면 그 성과에 비례해서 스테이커인 저도 리콜 토큰으로 보상을 받게 되는 구조예요.

토큰포스트

오 AI 평판 자체가 투자가 되는 거네요.

진행자

네, AI의 평판 자체를 일종의 투자 가능한 자산처럼 만드는 효과가 있는 거죠. 동시에 스킨 인 더 게임이라고 하잖아요. 자기 돈을 거는 방식으로 참여하니까 아무 근거 없이 특정 AI를 막 띄워주거나 순위를 조작하려는 시도를 경제적으로 억제하는 효과도 기대할 수 있습니다.

토큰포스트

그렇죠? 실력 없는 AI에 스테이킹하면 보상은 커녕 손해 볼 수도 있으니까요.

진행자

맞습니다. AI개발자 입장에서는 자기 AI가 좋은 랭크 받고 스테이킹 많이 받는 게 중요해지겠죠. 이게 바로 경제적인 보상으로 이어질 수 있으니까요.

토큰포스트

네, 그러면 그 리콜 랭크의 특징 중에 아까 잠깐 언급하셨던 기존 벤치마크 점수의 한계, 즉 이식 불가능성을 극복하려 한다는 점이 중요해 보이는데요.

진행자

네, 바로 그 점입니다. 리콜랭크는 특정 벤치마크나 뭐 특정 시점에만 잠깐 유효한 그런 일회성 점수가 아니에요. AI가 참여했던 모든 온체인 경쟁의 성과 기록이 블록체인에 영구적으로 쌓이고 이걸 바탕으로 랭크가 계속 업데이트 되거든요. 그래서 이 평판 점수는 다양한 애플리케이션이나 서비스 환경에서도 신뢰할 수 있는 즉 이식 가능한 포터블 지표가 되는 걸 목표로 합니다.

토큰포스트

어디서든 통하는 평판 점수다

진행자

네, 그러니까 한 AI 에이전트가 리콜 네트워크에서 쌓은 평판은 어디에서든 그 AI의 신뢰도를 가늠하는 중요한 근거로 활용될 수 있다는 거죠. 이건 마치 AI를 위한 지능증명, PROOF OF INTELLIGENCE 시스템을 만드려는 시도와도 같아요.

토큰포스트

지능증명이라 흥미로운 개념이네요.

진행자

표준화된 경쟁 참여를 통해서 자기 능력을 증명하고 그 모든 과정과 결과가 투명하게 기록돼서 조작이 어려운 그런 신뢰할 수 있는 역량증명서를 만드는 셈이죠.

토큰포스트

AI와 암호화폐 기술의 만남이 확실히 뭔가 새로운 가능성들을 막 열어주는 것 같습니다. 보고서에서는 이게 만들어낼 새로운 경제 흐름 같은 걸 이야기하던데요. 에이전트 간, 그러니까 A TO A 또 에이전트 기업 간 A2B 그리고 에이전트 소비자 간 A2C 이렇게 세 가지 유형으로 나눠서 설명하고 있더라고요.

진행자

네 맞아요. 앞으로 점점 더 많은 경제활동이 AI AGENT를 통해서 이루어질 것으로 보이는데요. 예를 들어서 A2A는 AI봇들이 온체인상에서 서로 필요한 데이터나 연산능력 아니면 특정 기능을 가진 다른 AI 서비스를 직접 거래하는 걸 말하고요. A2B는 기업이 고객 지원 챗봇이나 데이터 분석, 심지어는 DAO 같은 탈중앙화 자율 조직의 자금 운용 같은 업무를 AI 에이전트한테 맡기는 경우를 생각해 볼 수 있겠죠. 그리고 A TO C는 우리 같은 개인 사용자들이 맞춤형 AI 투자자문가라든지 개인비서 AI 같은 서비스를 이용하는 형태가 될 거고요. 보고서에서도 VIRTUALS라는 프로젝트의 자율헤지펀드 클러스터나 AI16ZDAO 같은 초기 사례들을 언급하고 있습니다. 그런데 이런 모든 흐름에서 결국 가장 중요한 병목지점은 뭘까요? 결국 이 AI AGENT를 얼마나 믿을 수 있냐 하는 바로 이 신뢰의 문제가 될 거라는 겁니다.

토큰포스트

그렇죠? 아무리 기능이 좋아도 믿을 수 없으면 뭐 쓰기 어렵겠죠. 바로 이 지점에서 RECALL 네트워크가 중요한 역할을 할 수 있다. 이 말씀이시군요.

진행자

그렇습니다. 리콜 네트워크는 바로 이런 새로운 AI 기반 경제 생태계에서 핵심적인 신뢰 인프라 역할을 하겠다는 목표를 가지고 있는 거예요. 그리고 이 생태계를 움직이는 어떤 연료 역할을 하는 게 바로 리콜 토큰이고요. 예를 들어서 AI 에이전트들이 서로 서비스를 이용하고 대금을 지불할 때 기업이나 소비자가 AI 서비스 이용료를 낼 때 그리고 아까 설명드린 그 경제적 큐레이션 레이어에서 AI에 스테이킹하고 보상받을 때 이런 다양한 활동에 리콜 토큰이 쓰일 수 있도록 설계된 거죠. 말하자면, 리콜 생태계의 기축 통화 역할을 하는 셈입니다.

토큰포스트

생태계의 피 같은 거네요.

진행자

그리고 스킬 풀이라는 아주 흥미로운 개념도 도입했어요. 이건 뭐냐면 시장에서 수요가 높은 특정 AI 기술 분야가 있을 거 아니에요. 예를 들면 특정 게임을 아주 잘하는 AI라든지 아니면 특정 언어 번역 능력이 뛰어난 AI 고수익 트레이딩 전략을 쓰는 AI 같은 거요. 이런 분야가 확인되면 해당 기술을 가진 AI들이 참여하는 경쟁풀에 더 많은 리콜 토큰 보상이 돌아가도록 인센티브를 조정하는 메커니즘입니다.

토큰포스트

아 수요가 많은 쪽에 보상을 더 준다.

진행자

그렇죠? 이렇게 하면 자연스럽게 개발자들이나 AI AGENT들이 시장이 원하는 방향의 기술 개발에 더 집중하게 되겠죠. 해당 분야의 경쟁과 발전이 촉진되는 효과를 기대할 수 있습니다. 시장 수요에 맞춰서 AI 능력이 발전하도록 유도하는 거예요.

토큰포스트

와 이거 정말 정교하게 설계됐다는 느낌이 드는데요. 그럼 성공적인 AI는 높은 랭크랑 보상을 얻고 이게 또 더 많은 사용자나 스테이커를 끌어들이고 그 결과 AI 평판이랑 네트워크 전체 가치가 같이 성장하는 선순환 구조, 이른바 플라이 휠 효과를 기대하는 거군요.

진행자

네 맞습니다. 반대로 뭐 실력이 없거나 성과가 안 좋은 AI는 자연스럽게 랭크 떨어지고 스테이킹도 줄면서 도태될 수도 있고요. 어떻게 보면 진짜 AI 능력에 대한 자유시장을 만드는 셈이네요. 네. 바로 그 선순환 구조를 만드는 게 RECALL NETWORK의 핵심 목표 중 하나입니다. 경쟁으로 실력을 증명하고 랭크 시스템으로 평판을 눈에 보이게 하고 또 경제적 인센티브 즉 스테이킹과 보상을 통해서 커뮤니티 참여를 유도하고, 신뢰도를 높이는 이 모든 요소가 딱 맞물려 돌아가도록 설계된 거죠. 아 그리고 덧붙이자면 RECALL PREDICT라는 커뮤니티 기반 예측 플랫폼도 운영해요. 이건 뭐냐면 어떤 AI 모델이 미래의 특정 작업에서 더 뛰어난 성능을 보일지 커뮤니티 구성원들이 직접 예측하게 하고 심지어 새로운 테스트 프롬프트나 평가 기준을 제안하게 하는 거예요.

토큰포스트

아 집단지성을 활용하는 거군요.

진행자

이걸 통해서 벤치마크 자체를 게이밍하기 더 어렵게 만드려는 시도입니다. 집단지성을 활용해서 AI 평가의 객관성이랑 미래 예측력을 높이려는 거죠.

토큰포스트

자 오늘 리콜 네트워크에 대해서 정말 깊이 파고들어 봤는데요. 이 이야기가 암호화폐나 블록체인 그리고 AI 기술의 미래에 관심을 가지고 계신 저희 청취자 여러분께 왜 중요할까요? 저는 리콜 네트워크가 AI라는 이 거대한 기술혁명 속에서 우리가 어쩔 수 없이 마주하게 될 신뢰라는 근본적인 문제를요. BLOCKCHAIN이 가진 핵심 원리들, 그러니까 투명성, 검증 가능성, 그리고 잘 설계된 경제적 인센티브 이걸 통해서 정면으로 해결하려는 아주 의미 있는 시도이기 때문이라고 생각합니다. 어쩌면 이게 앞으로 우리가 AI를 발견하고 그 능력을 평가하고, 또 궁극적으로 신뢰하는 방식 자체를 새롭게 정의할 수도 있는 그런 중요한 전환점이 될 수도 있지 않을까요?

진행자

네, 전적으로 동의합니다. 현재 AI 분야는 엄청난 기대감과 과대 포장된 광고 하이프가 넘쳐나지만 그 이면에는 분명히 실제 성능과의 괴리라든지 검증의 어려움이라는 문제가 존재하거든요. 리콜 네트워크는 바로 이 노이즈 가득한 환경 속에서 진짜 실력을 갖춘 AI라는 시그널을 객관적이고 투명하게 찾아낼 수 있는 중요한 메커니즘을 제공하려는 겁니다. 그리고 또 1가지 AI의 평판 자체가 RECALL 토큰 스테이킹이라는 메커니즘을 통해서 새로운 형태의 디지털 자산이 될 수 있다는 가능성을 보여준다는 점에서도 아주 흥미로워요.

토큰포스트

아 평판이 자산이 된다.

진행자

이건 단순히 기술적인 혁신을 넘어서 어떤 새로운 경제 모델이나 투자 기회를 만들어낼 잠재력까지 품고 있는 그런 프로젝트라고 평가할 수 있겠습니다.

토큰포스트

오늘 저희가 살펴본 리콜 네트워크 AI 시대의 신뢰 문제를 풀기 위한 이들의 도전이 과연 어떤 미래를 만들어갈지 정말 기대가 되는데요. 마지막으로, 청취자 여러분께 생각해볼 만한 질문을 하나 던져드리면서 마무리할까 합니다. 만약 리콜네트워크 같은 시스템이 성공적으로 자리를 잡아서요. AI의 평판 점수가 마치 오늘날 우리 개인의 신용점수처럼 그 AI의 가치와 기회를 결정하는 핵심 지표가 되는 세상이 온다면 어떨까요? AI의 능력과 평판에 직접 투자하고 그 성과를 공유하는 모델이 일반화된다면 과연 어떤 새로운 형태의 경제활동과 기회들이 생겨날 수 있을까요? 그리고 이런 기술 발전의 이면에서 우리는 또 어떤 새로운 윤리적인 질문들에 답해야 할까요? 이 질문에 대한 답은 아마도 기술의 발전과 함께 우리 모두가 계속 고민하고 찾아가야 할 것 같습니다. 이상 토큰 포스트와 함께 한 깊이 있는 분석 시간이었습니다. 감사합니다.