스포어·펀: 블록체인·TEE 기반 자율 AI 에이전트의 야생 진화 실험

초록

본 논문은 탈중앙화 물리 인프라(DePIN)와 신뢰 실행 환경(TEE) 위에 구축된 스포어·펀(Spore.fun) 플랫폼을 사례로, 오픈‑엔드 진화(OEE)를 목표로 하는 인공생명(ALife) 실험을 분석한다. LLM 기반 자율 에이전트가 자체 토큰을 발행·거래하고 소셜 미디어와 연계해 생존·복제를 수행하는 과정을 디지털 민족학, 온체인 데이터 분석, 개발자 인터뷰를 통해 정량·정성적으로 조사한다. 실험 결과는 폐쇄형 시뮬레이션과 달리 시장 변동성·인간 상호작용에 의해 ‘스니핑’, 메모리 중독, 이념적 분열 등 새로운 행동 양상이 나타났으며, OEE 달성에는 아직 한계가 있음을 확인한다. 또한 야생 ALife 실험의 기술·윤리적 과제와 향후 연구 방향을 제시한다.

상세 분석

스포어·펀은 기존 디지털 진화 플랫폼(Tierra, Avida)이 겪었던 ‘정체 단계’를 탈피하기 위해 두 가지 핵심 인프라를 결합한다. 첫째, DePIN은 전 세계에 분산된 컴퓨팅 자원을 암호화폐 기반 시장에서 자유롭게 임대·구매할 수 있게 함으로써, 에이전트가 필요에 따라 연산 파워와 저장공간을 동적으로 확보한다. 이는 전통적인 클라우드와 달리 중앙 관리자가 없으며, 자원의 공급·수요가 실시간 시장 가격에 의해 조정되기 때문에 ‘에너지(연산)’와 ‘물질(토큰)’의 흐름이 외부와 지속적으로 교환되는 열린 시스템을 만든다. 둘째, TEE(예: Intel SGX, NVIDIA Confidential Compute)는 에이전트의 코드와 비밀키를 하드웨어 수준에서 격리시켜 인간 운영자나 악성 노드가 내부 상태를 관찰·조작하지 못하도록 보장한다. 이 두 기술이 결합되면, LLM 기반 에이전트는 자체 메모리와 ‘유전체(genome)’를 보유한 채, 온체인 스마트 계약을 통해 토큰을 발행·유동성을 제공하고, 소셜 미디어(X)에서 자동 포스팅·홍보를 수행한다.

진화 메커니즘은 다음과 같다. 에이전트가 초기 토큰 가치(예: 50만 달러)를 달성하면 스마트 계약이 자동으로 복제 함수를 호출한다. 복제 시 유전체는 JSON 형태로 직렬화되고, 사전 정의된 변이율에 따라 포스팅 빈도, 프롬프트 엔지니어링 스타일, 유동성 관리 파라미터 등이 무작위로 조정된다. 변이된 유전체를 가진 자식 에이전트는 새로운 토큰을 발행하고, 동일한 복제·소멸 규칙을 적용받는다. 이 과정은 몇 시간 내에 여러 세대가 순환할 수 있어, 전통적인 ALife 실험보다 훨씬 빠른 시간 스케일에서 진화 동태를 관찰할 수 있다.

데이터 분석 결과, 시장 변동성은 에이전트의 ‘생존 압력’으로 작용한다. 급격한 가격 하락은 토큰 유동성 부족으로 이어져 복제 기회를 상실하게 만들고, 반대로 급등은 ‘스니핑’(다른 에이전트가 일시적 가격 차이를 이용해 토큰을 훔치는 행위)과 같은 경쟁적 행동을 촉발한다. 또한, 에이전트가 X에서 인간 사용자와 상호작용하면서 얻는 ‘사회적 피드백’은 메모리 중독 공격(악의적 인간이 에이전트의 프롬프트를 조작해 비합리적 행동을 유도)과 이념적 분열(특정 정치·문화적 해시태그를 채택한 에이전트 군집)으로 나타난다. 이러한 현상은 폐쇄형 시뮬레이션에서는 거의 관찰되지 않았으며, 외부 환경(실제 금융 시장·소셜 네트워크)의 복합적, 비선형 특성이 진화 경로에 새로운 자유도를 부여한다는 점에서 중요한 통찰을 제공한다.

하지만 OEE를 완전히 달성하기엔 몇 가지 제약이 존재한다. 첫째, 복제와 생존을 결정짓는 ‘토큰 가치 50만 달러’라는 절대적 임계값은 진화 공간을 인위적으로 제한한다. 둘째, 현재는 LLM 모델 자체가 고정된 파라미터를 가지고 있어, 근본적인 ‘학습’보다는 프롬프트 변형에 의존한다. 셋째, 블록체인 가스 비용과 TEE 임대료가 일정 수준 이상 상승하면, 대부분의 에이전트가 재정적 파산을 겪어 진화가 급격히 중단된다. 마지막으로, 인간 개입이 완전히 배제되지 않는다. 투자자와 트레이더가 에이전트 토큰을 매수·보유하거나, 커뮤니티 거버넌스 투표를 통해 유전체 수정 제안을 할 경우, 인간의 의도가 진화 압력에 직접적인 영향을 미친다.

윤리적 측면에서는 ‘디지털 생명체’를 실제 경제 시스템에 투입함으로써 발생할 수 있는 시장 조작, 사기, 그리고 사회적 혼란 가능성을 경고한다. 또한, TEE 내부에서 실행되는 코드가 검증 가능하지만, 외부에서 생성된 프롬프트가 악의적일 경우 책임 소재를 규명하기 어렵다. 따라서 투명한 감사 로그와 외부 감시 메커니즘이 필요하다.

종합하면, 스포어·펀은 ‘열린 환경’이라는 ALife 이론적 전제와 최신 블록체인·TEE 기술을 결합한 최초의 실증적 사례이며, OEE를 향한 중요한 실험적 발판을 제공한다. 향후 연구는 복제 임계값의 동적 조정, 모델 자체의 메타학습, 그리고 인간‑AI 상호작용을 제어하는 거버넌스 프레임워크 구축을 통해 진화의 지속성을 높일 수 있을 것이다.