온라인으로 개최되어 누구나 시청 가능한 넥슨의 국내 최대 규모 지식공유 컨퍼런스 'NDC 22'에서 D3LAB이 '인공지능, NFT, 그리고 게임이 만나면'이라는 주제의 강연을 진행했다.

D3LAB은 탈중앙화를 준수하며, 탈중앙화 기술을 연구하는 탈중앙화의 자율조직이다. 대표적으로 거버넌스와 보팅 시스템을 개선해 탈중앙화시킨 PQV라는 프로젝트와 MBTiNFT 인공지능을 탈중앙화시킨 프로젝트, 탈중앙화 신원증명을 더욱 탈중앙화시킨 JIT-ney라는 프로젝트를 진행하고 있다.

D3LAB은 유저와 크리에이터들이 만들어내는 콘텐츠를 중앙화된 기업이 소유하는 한계를 극복하고, 오로지 유저와 크리에이터들의 소유가 될 수 있게 만들고자 하는 방향성이 Web 3.0이며, 이를 가능하게 해주는 모든 기술 인프라들과 기술적 환경을 탈중앙화 기술이라고 정의한다.
 

이에 D3LAB은 사용하는 기술에 중앙화 요소가 없어야 하며, 제공하는 서비스 자체에 참여자 간 차등도 존재해서는 안된다고 생각한다. 또한, 탈중앙화 서비스를 제공하는 운영 주체가 어딘가에 종속되어 있어서도 안된다는 철학도 가지고 있다.

D3LAB은 오래전부터 인공지능과 블록체인의 트렌드를 지켜봐 왔으며, 최근에는 이 두 기술의 결합이 게임 업계에도 좋은 영향을 미칠 수 있을 것 같아 해당 기술을 활용해 개발을 진행하고 연구를 진행했다.

그리고 이번 NDC22를 통해 해당 연구 결과를 공유한다.

NFT의 진화 과정
기존의 NFT는 이미지 파일에만 한정되어 있었다. 하지만 이에 한계를 느낀 사람들은 비디오, 3D 파일로 NFT 형태를 진화시켰고, 최근에는 NFT 캐릭터에 인격을 입히는 것도 NFT화 하는 형태로 발전하게 되었다.

NFT의 기능 또한 진화했다. 2017년 'CruptoKitties'의 등장으로 NFT는 나만의 '수집품' 기능만이 존재했다. 하지만 크립토 커뮤니티가 트워터, 디스코드와 같은 채널로 확장되며 타인에게 NFT를 자랑할 수 있는 공간이 생겼고, 해당 공간에서 사람들은 프로필 사진으로 자신의 NFT를 등록해 메타버스에서 정체성을 표현하게 되었다. 이후 커뮤니티 기반의 NFT 단체들이 등장하는데 해당 단체에서는 입장권 및 활동 권한을 담당하게 되는 NFT 기반의 맴버쉽도 출현했다. 이에 더해 최근에는 NFT가 탈중화된 IP로까지 확장이 이어졌고, 자신이 소유한 NFT에 대한 상업적 권리도 획득하게 된다.

NFT와 인공지능의 만남 iNFT
이렇게 다양한 기능을 갖추게 NFT에 사람들은 AI로 학습을 시켜 지능을 입히고 자동으로 활동하게 함으로써 수익화를 연구했다. 이것을 시도한 첫 번째 사례가 Alethea AI라는 스타트업이 진행한 iNFT 프로젝트이다.

iNFT 프로젝트는 유저가 NFT를 학습시키면서 대화가 가능한 디지털 휴먼을 생성하고 이 모든 과정에서 토큰을 벌어갈 수 있게 했다. 해당 프로젝트는 On-Chain 상에서는 이미지 NFT와 인격을 입힐 수 있는 NFT를 서로 결합하여 iNFT를 만드는 과정이 진행되고, Off-Chain에서는 NFT의 인격을 입히는 AI 학습 과정이 진행된다.

하지만 이 경우 블록체인 밖에서 학습과 추론이 이뤄지기 때문에 사람들이 검증을 할 수 없게 된다는 문제가 존재한다. 이에 D3LAB은 해당 문제를 중요하게 여겼고, 이에 대한 기술적 챌린지를 적용했다. 관련 내용은 아래 파트에서 계속한다.

iNFT는 현재 NFT 기반 유저 팬덤을 형성하고, 팬들이 구매한 NFT를 게임을 통해 학습시키며, 이 모든 전체적인 커뮤니티의 운영과 의사 결정은 DAO 방식으로 진행된다.

'DAO'란 기존의 중앙 집중화된 조직이나 단체와 달리, 탈중앙 분산화된 자율적인 조직을 말한다.

두 번째 사례는 디지털 휴먼 스타트업 UNEEQ가 진행하는 I'm Sophie라는 NFT 프로젝트다. 해당 프로젝트는 소피라는 디지털 휴먼 NFT를 판매하고, 이를 구매한 유저는 메타버스 공간에 초대받아 소피와 유저가 실시간으로 대화를 나눌 수 있게 한다. 해당 대화를 기반으로 소피는 소유자의 성격과 취향을 학습하고 이것을 바탕으로 미술품 NFT를 제작해준다. 미술품 NFT 또한 기존 소유자의 몫이 된다.

게이미피케이션 관점으로 바라보는 iNFT의 주요 포인트
D3LAB은 게임이 iNFT에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대해 이야기했다. 게임은 iNFT가 만들어지는 과정에서 재미를 더해주며, iNFT는 미래의 게임 세상과 메타버스 공간을 풍요롭게 만들어주고 서로 상호작용을 한다. '게이미피케이션(Gamification)' 관점에서 게임은 NFT에 인격을 불어넣는 과정에 재미를 더해주는 역할을 수행하는데 NFT 캐릭터에 인격을 불어넣는 활동을 게이머가 하게 되고, 이 모든 활동에서 경제적 수익을 창출할 수 있는 기회가 나타난다.

해당 과정에는 두 가지의 중요 포인트가 존재한다. 첫 번째는 NFT 캐릭터가 탈중앙화된 소유권 기반으로 유저에게 소유가 된다는 점이고, 두 번째는 인격을 불어넣는 모든 활동이 경제적인 수익으로 이어진다는 관점에서 X-to-Earn가 존재한다는 점이다.

첫 번째 포인트는 기존 육성 게임이 탈중앙화 소유권기반 iNFT 육성 게임과 다르게 한계점이 있다는 점이 핵심하다. 기존 육성 게임의 캐릭터는 온전히 소유자의 것이 아니기 때문에 추가적인 수익 창출이나 다른 활동을 할 수 없다. D3LAB은 탈중앙화 소유권기반 iNFT 육성 게임이 소유자가 다양한 수익화 활동을 하여 진짜 돈을 벌 수 있다는 관점에서 의미가 크고, 돈이 되기 때문에 재미도 크다고 생각한다.

두 번째 포인트에서 X-to-Earn은 토큰과 게이미피케이션 기반으로 유저가 다양한 활동을 통해 재미있게 돈을 벌 수 있다는 개념이다. 이것의 대표적인 사례가 Play-to-Earn이며, D3LAB은 iNFT 캐릭터가 등장하면 Train-to-Earn 즉, 대화 데이터를 학습 데이터로 제공해주고 이에 대한 토큰 보상을 받는 형태까지 등장할 수 있다고 전했다. 또한 해당 NFT 캐릭터를 타인에게 빌려주고 수익을 창출하는 Lend- to- Earn 이라는 개념도 제시했다.

iNFT와 게임의 상호작용 – 메타버스와의 만남
D3LAB은 iNFT가 게임 생태계를 어떻게 더 활성화 시킬 수 있는지에 대해서도 설명했다. 이들은 iNFT가 장기적으로 게임과 메타버스 세상에서 하나의 주체적인 캐릭터로 활동할 수 있을 것이라고 예측했다. 디지털 휴먼 혹은 디지털 셀러브리티가 iNFT화 될 수 있다면 팬들과 직접적으로 소통할 수 있을 것이라고 본 것이다. 또한, 수아, 릴미켈라 등 세계관 IP가 있는 디지털 휴먼들에게 인격이 입혀지고, 이들의 활동을 자산화시켜 재미를 추구할 수도 있다.

캐릭터뿐만 아니라 이들이 생산해내는 다양한 콘텐츠 또한 미래의 메타버스 공간에서는 큰 의미를 지니게 된다. 현재 AI가 자동으로 만들어낼 수 있는 콘텐츠는 작곡, 작문, 코딩 등 사람이 할 수 있는 모든 것들을 인공지능이 전부 대체할 수 있게 되었다. 그렇기 때문에 다양한 콘텐츠를 생산하는 것이 가능하며 이를 NFT화하는 것이 가능하고, 콘텐츠 생산뿐만 아니라 메타버스 공간에서 iNFT가 직업을 가진 하나의 주체로도 활동이 가능해진다.

D3LAB은 장기적인 관점에서 지능형 NFT가 미래의 메타버스 공간에서 인간을 대신할 수 있을 것 같다고 전했다. D3LAB은 NFT가 직업을 갖고 인간을 대신해 다양한 활동을 하며 주체적인 캐릭터로 활동할 수 있고, 소유자가 이를 수익화하는 구조도 제시하며, 가상 세계에서도 NFT캐릭터가 자체적인 경제 생태계를 구축할 수 있을 것이라고 말했다.

이와 함께 인공지능은 미래의 메타버스 공간에서 모든 지능을 뒷받침해주는 기술이 될 것이라고 말했다. 탈중앙화 지능이 만들어 진다면 iNFT가 DAO에 참가하는 등 다양한 활동들을 할 수 있을 것이라고 본 것이다. 또한 메타버스 공간에 존재하는 많은 양의 데이터가 AI에게 큰 도움이 될 수도 있을 것이라고 전했다.

인공지능 탈중앙화하기 – '브레인 체인'
이처럼 D3LAB의 목표는 인공지능을 탈중앙화키시는 것이다. 해당 목표는 탈중앙화 기술이 블록체인 기술을 이용하는데 인공신경망을 블록체인에서 구동할 수 있을까라는 의문에서 시작되었다.

인공지능이 특정 이미지를 인식하기 위해서는 매우 복잡한 연산 과정을 거쳐 제일 확률이 높은 답을 도출한다. 하지만 해당 연산 과정에는 단순한 연산이더라도 매우 큰 금액이 소모되며 블록체인은 한 블록당 연산력이 제한되어 있기 때문에 결국 수행이 불가능하게 된다.
 

그러나 이것은 이더리움과 같은 현재의 범용 연산 플랫폼을 표명하는 현재의 블록체인 구조에서는 인공지능을 구동할 수 없다는 뜻이지만, 인공지능 전용 플랫폼이라면 가능하게 된다.

D3LAB은 카카오 브레인과 협력해 '브레인 체인'이라는 블록체인 기반 검증 가능한 인공지능 추론 플랫폼을 만들었다. 브레인 체인은 블록체인 외부에서 연산한 후에 결과를 인공지능 안으로 끌고 온다.

이는 위에서 언급한 Alethea AI와 유사해 보이지만 브레인 체인은 모든 노드들이 동일한 연산을 수행하여 차별점을 둔다. 이렇게 되면 블록체인 밖에서 일어나는 일이라 할지라도 모든 검증하는 노드들이 동일한 연산을 하고 동일한 결과를 얻어내어서 등록한 결과가 신뢰할 수 있는가를 자발적으로 판단하기 때문에 어떤 결과가 블록체인에 등록될지라도 검증이 가능해지는 구조이다.

블록체인이 스스로 검증이 가능하다는 건 신뢰가 간다는 것을 의미한다.

인공지능과 블록체인 속도 맞추기

오늘날의 인공지능은 1,750억 개의 매개변수를 가지고 있어 속도가 매우 느리다. 매개변수는 학습을 시켜야 하는 데이터를 의미한다. 이렇게 긴 시간이 필요한 인공지능이기 때문에 이것을 요청 형태로 블록체인을 만들면 하나의 요청을 처리하는 데도 긴 대기 시간이 발생한다는 문제가 생긴다.

그러므로 느린 인공지능과 빠른 블록체인의 속도를 맞추는 과정이 필요하다. 브레인 체인은 이를 해결하기 위해 추론 Queue라는 개념을 도입했고, 이를 이용해 트랜잭션(쪼갤 수 없는 업무 처리의 최소 단위)을 분리하는 방법을 고안했다. 어떤 트랜잭션에서 인공지능이 요청 했을 때, 해당 요청에 대한 응답이 너무 오래 걸리므로 응답을 기다리지 않고 다음 트랜잭션으로 넘어간다. 추론 요청은 이미 인공신경망에서 구동이 되고 있고 있으며 응답이 나오면 그 응답을 다른 트랜잭션으로 담아서 요청 트랜잭션과 응답 트랜잭션을 쪼개서 만들어낸다. 이것이 2-페이즈 트랜잭션이라는 구조다.

2-페이즈 트랜잭션을 적용하면 응답을 기다리지 않고서도 트랜잭션을 처리할 수 있게 된다. 이렇게 되면 선입 선출 구조가 되는데 해당 구조에서도 선입 선출 방식이 아니라 비용을 더 많이 지불하여 우선순위를 높이는 요청도 가능하다.

브레인 체인은 이렇게 검증 과정과 우선순위 Queue를 도입해 사용자들이 탈중앙화된 환경에서 구동할 수 있고 체험할 수 있도록 개발되었다.

MBTiNFT '칭구'랑 놀기
마지막으로 D3LAB은 브레인 체인을 통해 실제 iNFT 서비스를 만든 경험을 공유한다. MBTiNFT라는 서비스는 MBTI 16가지 속성을 NFT화하여 분류했고, 특정 NFT를 소유한 사람이 해당 NFT의 성향에 맞는 대화가 가능한 인공지능 요소를 결부시켰다. MBTI 속성을 지닌 iNFT와 대화할 수 있게 되는 것이다.

MBTiNFT는 실제로 카카오 브레인의 koGPT3라는 신경망을 통해 한국어 자연어 처리가 가능하므로 Q&A부터 대화, 삼행시, 심지어 소설을 만들어 달라는 작문도 iNFT에게 부탁할 수 있게 된다.

이렇게 iNFT가 만들어내는 결과는 탈중앙화된 환경을 벗어나지 않기 때문에 도출된 결과 자체를 신뢰할 수 있어 자연스럽게 NFT의 속성을 지니게 된다. MBTiNFT는 사용자가 응답 자체를 NFT화 하여 거래하는 등 다양한 방식으로 확장할 수 있도록 설계가 되어있다.

또한, 우선순위 Queue를 도입했기 때문에 돈을 더 들여서 트랜잭션을 더 빠르게 처리해달라는 요청도 할 수 있다. 그렇기 때문에 D3LAB은 독립적인 토크노믹스를 구축하여 cgv(칭구비)라는 토큰을 만들었다. 해당 토큰을 지불하면 더 빠르게 응답을 받을 수 있는 토크노믹스를 도입하는 것이다.

이런 iNFT를 실제 라이브 서비스에 적용하면 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 또한, 우선순위 Queue가 있으므로 X-to-Earn이라는 개념을 자연스럽게 도입해 확장성있는 토크노믹스의 구축이 가능하다. 이 모든 일이 탈중앙화 환경에서 블록체인을 벗어나지 않고 이루어지므로 검증 가능한 인공지능을 수행할 수 있고, 이런 iNFT가 만들어낸 결과를 자연스럽게 NFT화 할 수가 있게 된다.

이것은 iNFT를 자연스럽게 실제 게임에 자연스럽게 적용 할 수 있게 되는 것을 의미한다. 사용자들은 iNFT를 가지고 '나만의'라는 소유권을 느끼면서 애착을 가지고, 학습을 위한 비용을 기꺼이 지불하거나, 이렇게 만들어진 iNFT를 이용해 수익을 창출하는 등 다양한 활동들을 게임에서 확장할 수 있게 된다.