거대 AI의 의식 6 - 거대 AI의 신뢰성 확보와 가상 화폐의 미래

* 이 글은 제가 Chat GPT를 사용하면서 느낀 점을 메모했다가 글로 옮기는 것입니다. 그렇기에 보시는 시점에 따라 이미 수정 또는 변화가 있을 수 있으며 개인적인 차이도 있을 수 있습니다.

 

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3. 거대 AI의 의식 3 - Chat GPT의 사고력과 GPT 메모리 정리하기(링크)
4. 거대 AI의 의식 4 - 인지 영역의 회색 지대 극복하기(링크)
5. 거대 AI의 의식 5 - GPT 캔버스 기반의 지식 구조, 그리고 거대 AI의 미래(링크)

 

난 지난 글 '거대 AI의 의식 5 - GPT 캔버스 기반의 지식 구조, 그리고 거대 AI의 미래(링크)'에서 GPT 메모리의 한계를 극복하기 위해 프로젝트 캔버스 기반의 특화된 지식 메모리 구조에 대해 이야기했다. 이렇게 생성된 GPT 메모리 캔버스가 특화된 지식을 각 프로젝트를 넘나들며 제공하고 이를 아우르는 전인격의 형태로 GPT 메모리가 작동한다면 가장 이상적인 구조가 될 것이라 했다. 그리고 이 구조는 하이퍼링크를 통해 연결되어 WWW World Wide Web의 확장성에서도 유리한 부분이 있다고 했다. 궁극적으로 하이퍼링크를 통해 연결되는 지식 구조가 바로 거대 AI의 지향점이 되는 것이다.

* GPT는 기본적으로 외부 문서와의 직접 연결이 없으므로, 하이퍼링크 기반 연결 구조를 추론에 반영하려면 Retrieval Plugin이나 memory-graph API 등의 설계가 요구된다.

 

역할	GPT 메모리 캔버스: GPT 외부에 존재하는 하이퍼링크 기반 지식 공간, 개별 캔버스가 정보 노드(지식의 단위) 역할을 함.	웹페이지: 하이퍼링크로 다른 페이지와 연결된 정보 단위	뉴런: 인간의 뇌는 시냅스를 통해 다른 뉴런과 연결된 정보 처리 단위
이동 수단	하이퍼링크: GPT 메모리 캔버스는 하이퍼링크를 통해 다른 캔버스(지식 노드)로 이동 가능	웹페이지: 하이퍼링크를 통해 다른 페이지로 이동 가능	시냅스: 인간 뇌에서는 시냅스를 통해 뉴런 간 신호가 전달되며, 정보 네트워크가 형성됨	보완 설명:   시냅스는 생물학적으로 화학적·전기적 신호 전달을 담당하며, 하이퍼링크는 정보 이동 / 연결을 담당. 역할 적 비유에서는 동일하지만, 구조적 / 물리적 메커니즘은 다름.
확장 가능성	GPT 메모리 캔버스 → 하이퍼링크 → 다른 GPT 메모리 캔버스	웹페이지 → 하이퍼링크 → 다른 웹페이지	뉴런 → 시냅스 → 다른 뉴런	이 세 가지 모두 무한히 확장할 수 있는 네트워크 구조를 가짐

< 인간형 지성체의 정보 구조 - 하이퍼링크와 시냅스를 관통하는 네트워크적 사고 >

* 비유적 유사성은 있지만, 시냅스는 생물학적 전기·화학 신호 전달 방식이며, 하이퍼링크는 정적인 명시적 연결이다. 실제 정보 전달 구조는 매우 다릅니다.

 

그러면 다음과 같은 흐름이 이어지는 것은 지극히 당연하다. 신뢰성은 어떻게 확보될 수 있는가? 거대 AI 모델은 사용자와 문답하는 과정에서 지식을 전달하는 역할을 한다. 그리고 앞서 GPT 메모리 캔버스나 웹페이지 모두 거대 AI 모델의 사고력 구성에 핵심이 될 수 있다고 했다. 그리고 GPT 메모리 캔버스나 웹페이지는 문서라는 형식과 언어라는 내용을 가진다. 형식과 내용의 상호작용 속에서 한 명이 모든 지식을 구성할 수 없다. 백과사전을 만들어도 한 명이 아니라 지식 집단이 만든다. 하다못해 백과사전을 넘어 거대 AI 모델의 사고력 구성을 위한 지식체계라면 더더욱 다수의 참여가 필요하다. 그런데 여러 사람이 참여한다면 그 과정에서 당연히 나쁜 의도를 가지고 접근하는 사람도 있게 마련이다. 

 

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1. 위키피디아의 위기가 보여주는 사회자의 존재(링크)

 

그렇다면 이 다수의 참여를 정직하게 보여주고 신뢰성을 확보할 방법이 없을까? 난 그 방법을 블록체인에 있다고 본다. 수많은 참여자가 내용을 만들고 수정하는데 그 결과물을 100% 신뢰성이라고 결론 낼 방법은 세상에 존재하지 않는다. 단 한 명이라도 불순한 의도를 가지고 불순한 내용을 넣는다면 이건 전염병처럼 퍼지고 100%의 수치는 도달할 수 없는 영역이 된다. 그렇기에 이런 접근은 과감하게 포기해야 한다. 대신 어떤 과정으로 내용이 바뀌었는지를 여과 없이 보여줄 수 있어야 한다. 그리고 그 과정을 통해 사용자가 판단할 수 있는 바탕이 되어야 한다. 이 과정을 신뢰성 있게 검증할 방법은 블록체인 밖에 없다고 본다. 

* 블록체인은 검증 기록과 시간 순서를 보장하지만, '정보의 진위 여부'는 자체 판단 어렵습니다. 정확성 검증은 별도 신뢰 네트워크(oracle, 참여자 평판 시스템 등)와 함께 설계돼야 합니다. 그래서 관련 글에 언급한것처럼 사회자의 존재가 필요합니다.

* 블록체인은 분산형 디지털 원장(distributed digital ledger) 기술로, 네트워크에 참여한 모든 노드가 동일한 데이터를 공유하면서 동시에 검증하는 구조를 가집니다. 각 데이터 단위는 ‘블록(block)’이라는 형태로 저장되며, 이 블록은 특정 시간 동안 발생한 거래 혹은 정보를 담고 있고, 이전 블록의 해시값과 함께 체인처럼 연결됩니다. 이 구조로 인해 한 번 기록된 정보는 변경이 사실상 불가능해지며, 데이터의 무결성과 시간 순서를 자연스럽게 보장할 수 있습니다.

* 그리고 이러한 구조는 구글, MS 같은 문서 서비스와 클라우드 서비스를 동시에 제공하는 기업에게 새로운 기회가 될 수 있다고 봅니다. 구글 드라이브, MS 원 드라이브에 저장된 문서들은 하이퍼링크 기반으로 이동할 수 있는데 만약 AI 지성체로 볼 수 있는 구글 제미나이와 MS 코파일럿이 사용자의 클라우드 문서에 직접 접근하여 사고력 향상을 위한 지식 기반 메모리와 장기 기억으로 활용하고 그 문서의 유효성 검증을 블록체인으로 한다면 이전과는 다른 내재적 가치를 가진 구글 가상화폐, MS 가상화폐의 등장도 가능할 것입니다. 특히 이건 기업 서비스에서 유리한데 기업 문서는 작성자가 이미 검증되었고 직책에 따른 책임 소재가 명확하기 때문입니다.

* 문서에 AI가 접근하기 위해선 사용자의 명시적 허가가 필요하며, 학습에 적합하지 않은 문서는 제외돼야 합니다. 또한, 보상 기반 구조는 단순 '토큰'이 아닌 '기여도 기반' 설계(PoC, PoP 등)여야 합니다.

 

그럼, 이제 자연스럽게 가상 화폐의 영역으로 넘어오게 된다. 지금까지의 가상화폐는 어땠을까? 그걸 화폐라고 부를 수 있을까? 레고 인기 제품이 마니아들 사이에서 경매로 거래되면 우리는 그 레고 제품을 화폐라고 부를 수 있을까? 아니다. 그건 투자 상품이지 화폐가 아니다. 보편 타당하게 내재적 가치가 인정받아 누구나 신뢰할 수 있는 것, 그것이 화폐다. 지금까지의 가상 화폐는 오히려 투자 상품 홍보를 위한 마케팅 용어로 보는 것이 더 합리적이다. 

 

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1. 가상화폐의 돈으로서의 미래(링크)

 

하지만 앞서 말한 거대 AI 모델의 지식 구성을 검증하기 위한 수단으로 블록체인을 사용하고 이 과정에서 발생한 컴퓨팅 파워에 대한 보상으로 가상화폐를 지급한다면 어떨까? 내재적 가치가 충분하다고 하지 않을까? 그리고 만약 국가가 직접 운영하는 국가 단위 거대 AI 모델의 지식 구성에 활용되는 블록체인의 가상 화폐라면 더더욱 국가 공인 화폐에 버금가는 지위를 누릴 수 있지 않을까? 국민의 세금으로 국가가 만들며 국민 모두 혜택을 누리는 국가 AI 모델. 이 과정에서 신뢰성을 유지하는 것은 서비스의 신뢰를 넘어 국가의 신뢰성을 유지하는 것과 같은 의미가 될 것이다. 그 신뢰성을 유지하기 위한 블록체인과 그에 따른 가상화폐라면 충분히 국가 중앙은행이 발급하고 보증하는 종이 화폐 못지않은 가치를 지닐 것이다.

* 단, 이 구조는 국가 주도의 블록체인 인프라, 탈중앙 vs 통제형 균형, 공공 검증 기관 등의 고차원 정책 설계가 필요합니다.

 

산업화 초기에는 철도를 어떻게 깔고 운영하는가가 국가 경쟁력의 핵심이었다. 자동차가 등장한 뒤로는 도로와 물류 인프라가 중요해졌고, 인터넷 시대에는 네트워크를 어떻게 설계하고 어떤 정책으로 운영하는가가 국가 경쟁력을 좌우했다. 그렇다면 이제 거대 AI 모델이 등장하는 지금, AI를 어떻게 설계하고 운영할 것인가가 국가 경쟁력의 핵심이 되는 건 너무나도 자연스러운 흐름 아닐까? 나는 지금의 거대 AI 모델을 접근하는 방식과는 다른 길이 필요하다고 생각한다. 만약 국가가 직접 운영하는 AI 모델이 사고력 학습에 사용되는 GPT 형 메모리 구조를 하이퍼링크 기반으로 바꾸고, 그 흐름을 WWW과 연결하며, 정보 변화의 과정은 블록체인으로 투명하게 관리하고, 그 참여 노력에 대해 가상화폐 형태로 보상한다면? 물론 이 개념이 지금 당장 실현 가능한 것은 아니다. 하지만 지금의 기술 스택 안에서 충분히 실험할 수 있는 모듈부터 조립할 수 있는 구조이며, “시작할 수 있다”고 생각하는 순간, 의외로 가까이 있는 미래가 된다.

기술은 그렇게 발전하고, 미래는 그렇게 진보한다.

* 산업화 초기 철도를 까는 것을 비용으로만 생각하지는 않았을 겁니다. 그건 국가의 미래를 위한 투자입니다. 자동차 시대 도로 인프라도 인터넷 시대의 네트워크도 오직 비용만으로 보지 않고 투자의 관점으로도 봅니다. 그렇다면 제가 오늘 이야기한 것도 거대 AI 시대를 위한 투자로 볼수도 있지 않을까요? 저는 그렇게 생각합니다.

 

 

Blockchain, Hyperlinks, and the AI Trust Structure Designed by Nations

 

* This post is based on notes I made while using ChatGPT, later organized into an article. Therefore, depending on when you read this, some aspects may have already changed or been updated, and there could be personal differences in experience.

 

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1. The Consciousness of Large AI Part 1 - Does AI Need Sleep? Rethinking Time and Continuity in ChatGPT's UX(link)
2. The Consciousness of Large AI Part 2 - Counting Memories: The Limits of AI Recall and the Business of Long-Term Memory(link)
3. The Consciousness of Large AI Part 3 - The Reflexes of AI: How ChatGPT Thinks, Acts, and Remembers(link)
4. The Consciousness of Large AI Part 4 - Bridging the Grey Zone: How ChatGPT Learns Human Intuition(link)
5. The Consciousness of Large AI Part 5 - Designing AI Consciousness: GPT Memory, Canvases, and the Web’s Infinite Network(link)

 

In my previous article, “The Consciousness of Large AI Part 5 - Designing AI Consciousness: GPT Memory, Canvases, and the Web’s Infinite Network(link)”, I discussed a specialized memory structure based on project canvases to overcome the limitations of GPT’s memory. I argued that if GPT memory could function as an integrated persona—delivering specialized knowledge across projects through these GPT memory canvases—it would represent the most ideal architecture. I also noted that this structure benefits from the extensibility of the World Wide Web, as each canvas is connected through hyperlinks. Ultimately, a knowledge structure interconnected by hyperlinks is what a truly large-scale AI should aspire to.

• Since GPT does not inherently support direct connections to external documents, implementing a hyperlink-based knowledge structure in reasoning requires additional mechanisms such as a retrieval plugin or a memory-graph API.

 

Role	GPT Memory Canvas: A hyperlink-based external knowledge space in GPT, where each canvas functions as a knowledge node (unit of information).	Webpage: An information unit connected to other pages via hyperlinks.	Neuron: An information processing unit in the human brain, connected to other neurons via synapses.
Method of Travel	Hyperlink: GPT Memory Canvases move between other canvases (knowledge nodes) via hyperlinks.	Hyperlink: Webpages move to other pages via hyperlinks.	Synapse: In the human brain, signals are transmitted between neurons through synapses, forming a neural network.	Synapses biologically transmit chemical/electrical signals, while hyperlinks transmit and connect information. Though functionally similar, their structures and physical mechanisms differ.
Expansion Potential	GPT Memory Canvas → Hyperlink → Another GPT Memory Canvas	Webpage → Hyperlink → Another Webpage	Neuron → Synapse → Another Neuron	All three systems form infinitely expandable network structures.

< The Information Architecture of Human-Like Intelligence - Networked Thinking Through Hyperlinks and Synapses >

• Although the analogy holds at a conceptual level, synapses are biological mechanisms for electrical and chemical signaling, while hyperlinks are static and explicitly defined connections. Their actual information transmission mechanisms differ significantly.

 

From this point, a natural question follows: how can we ensure trustworthiness? A giant AI model plays the role of delivering knowledge through interactive Q&A with users. As previously discussed, both the GPT memory canvas and the web page are key components in constructing the model’s reasoning framework. These structures consist of documents as the form and language as the content. In this interaction of form and content, no single individual can create all knowledge. Even encyclopedias are built by collectives of knowledge contributors—not individuals. And when it comes to constructing the cognitive system of a giant AI model—something far beyond encyclopedias—the involvement of many is not only necessary, but essential. Yet naturally, when multiple participants are involved, some may join with malicious intent.

 

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1. Wikipedia, the Symbol of Collective Intelligence—Why It Began to Falter(link)

 

Then how can we transparently reveal collective participation and secure trust? I believe the answer lies in blockchain. When countless contributors edit and revise content, there is no way to conclude that the result is 100% trustworthy. If even one person with malicious intent inserts compromised information, it can spread like a virus—making perfect reliability an unreachable ideal. Therefore, such a goal should be boldly abandoned. Instead, we must be able to transparently show how content has changed over time. It is this process that must serve as the foundation for users’ judgment. And the only viable way to verify this process with integrity is through blockchain.

• Blockchain guarantees the integrity of records and their chronological order, but it cannot by itself determine the truthfulness of information. Verifying the accuracy of content requires additional trusted networks—such as oracles or participant reputation systems. This is precisely why, as mentioned in the related article, the presence of a moderator is indispensable.
• Blockchain is a distributed digital ledger technology in which all participating nodes in the network share identical data and verify it concurrently. Each unit of data is stored in a "block," which contains transactions or information that occurred during a certain time frame. These blocks are linked in sequence by including the hash value of the previous block. This architecture makes it virtually impossible to alter recorded data, thereby naturally ensuring both data integrity and chronological transparency.
• This architecture may present new opportunities for companies like Google and Microsoft, which offer both document and cloud services. Documents stored in Google Drive or Microsoft OneDrive are already navigable through hyperlinks. If advanced AI systems like Google Gemini or Microsoft Copilot were to directly access these cloud-based documents—using them as knowledge-based memory and long-term cognitive assets—and if their validity were verified through blockchain, it could open the door to Google- or Microsoft-backed cryptocurrencies with fundamentally different intrinsic value. This approach is especially advantageous in enterprise environments, where document authorship is verified, and responsibilities are clearly defined by organizational roles.
• For AI to access user documents, explicit permission from the user is required, and documents unsuitable for learning must be excluded. Moreover, any reward-based system should not rely solely on generic tokens but be designed around contribution-based metrics, such as Proof of Contribution (PoC) or Proof of Participation (PoP).

 

Now, the discussion naturally shifts to the realm of cryptocurrency. How should we evaluate cryptocurrencies so far? Can we truly call them “currency”? When a popular LEGO set is traded at auction among collectors, do we consider that LEGO item to be a currency? Of course not—it’s an investment item, not a medium of exchange. Real currency must possess universally recognized intrinsic value that people can trust. Most cryptocurrencies up to this point have been better understood as marketing terms for investment products rather than as true currencies.

 

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1. Cryptocurrency — Real Currency or a Psychological Game?(link)

 

But what if blockchain were used to verify the knowledge structure of a large-scale AI model, and cryptocurrency were issued as a reward for the computing power consumed during that process? Wouldn’t that grant the currency sufficient intrinsic value? Moreover, if such cryptocurrency were tied to a national-level AI model operated directly by a government, it could even attain a status comparable to officially recognized state currency. A national AI model developed with public funds and delivering benefits to all citizens would require a high degree of trust—not just in the service, but in the state itself. In this context, blockchain-based systems designed to preserve trust, along with the cryptocurrencies tied to them, could carry a value no less than paper currency issued and guaranteed by central banks.

 

In the early days of industrialization, laying down and operating railroads was the core of national competitiveness. As automobiles emerged, roads and logistics infrastructure became paramount. In the internet era, designing and regulating networks became the critical advantage. Now, with the rise of large-scale AI models, isn’t it only natural that designing and operating these AI systems becomes the next frontier of national competitiveness? I believe we need a fundamentally different approach to building such models. What if a government-operated AI system adopted a GPT-style memory architecture based on hyperlinks, connected it to the World Wide Web, transparently managed its information evolution using blockchain, and rewarded contributors with cryptocurrency? Of course, this concept is not something we can implement overnight. But it is a modular structure that can be prototyped within today’s technological stack. And once we shift our mindset to “we can start,” the future may be much closer than we think.

This is how technology progresses—and how the future advances.

• In the early industrial age, railroads were not viewed merely as expenses—they were investments in a nation’s future. The same applied to road infrastructure in the automotive age and to networks in the internet age. So, couldn’t what I’ve outlined today be seen as an investment for the age of AI? That’s exactly how I see it.

 

 

team with Haerye

 

 

* 이미지는 구글 검색입니다(사진 1).