김용진 교수, "AI 시대 결제는 암호화폐, 비트코인보다 이더리움·솔라나 투자 유망"

김용진 교수는 AI 커머스 시대에 개인이 AI 에이전트에게 권한을 세분화하여 부여해야 한다고 강조했습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 사용자의 의도와 다르게 고가의 취소 불가 항공권을 구매했을 때 그 책임은 사용자에게 돌아가기 때문입니다. 따라서 개인은 AI 에이전트에게 "나 도쿄 갈 텐데 티켓 하나 구해 줘"라고 했을 때 AI가 비싼 티켓을 사지 않도록 권한을 쪼개 줘야 합니다.

기업 마케팅 또한 변화해야 합니다. 과거에는 사람에게 직접 어필하는 방식이었다면, 이제는 AI 에이전트에게 어필하는 마케팅으로 전환해야 합니다. 기업들은 AI 에이전트에게 잘 보여야 하며, 이는 기존 마케팅 전략과는 다른 접근 방식을 요구할 것입니다.

AI 에이전트 시대가 도래하면 코드를 기반으로 한 암호화폐가 주류 결제 수단이 될 것이라고 김용진 교수는 예측했습니다. 그러나 그는 스테이블 코인은 투자 대상이 아니며, 비트코인에 대한 투자는 권장하지 않는다고 밝혔습니다.

비트코인의 가격이 하락할 것으로 전망하기 때문에, 투자 목적보다는 기술적 잠재력에 집중해야 한다는 의견을 피력했습니다.

김용진 교수는 비트코인과 달리 이더리움, 솔라나, 리플처럼 메인넷을 보유한 암호화폐에 대한 투자는 긍정적으로 평가했습니다. 이들 코인이 AI 시대의 기반 인프라로서 가치를 가질 수 있기 때문입니다.

메인넷 코인들은 단순한 화폐를 넘어 플랫폼 역할을 수행하며 다양한 탈중앙화 애플리케이션(dApp) 개발의 토대가 되므로, 장기적인 관점에서 투자 가치가 있다고 보았습니다.

이러한 움직임은 금융 산업의 무게 중심이 디지털 자산 결제 쪽으로 이동하고 있음을 분명히 보여준다고 설명했습니다.

카드 회사들이 이 분야에 적극적으로 뛰어드는 것은 미래 결제 시장의 변화를 예측하고 선제적으로 대응하려는 전략으로 풀이됩니다. 이는 스테이블 코인이 단순한 유행을 넘어 실제 금융 시스템의 중요한 요소로 자리매김할 가능성을 시사합니다.

이 방식은 수수료가 들지 않아 경제적이며, 하나의 결제 수단으로 다양한 거래를 해결할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 스테이블 코인이 AI 에이전트 결제뿐 아니라 온체인 블록체인 생태계 내에서 모든 자산이 디지털화되는 과정에서 광범위하게 사용될 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다.

현재 인터넷에서 거래가 이루어지듯이 미래에는 블록체인 위에서 거래가 활발해질 것이라는 설명입니다.

그는 빌딩과 같은 실물 자산도 디지털 실물자산(RWA) 형태로 토큰화되어 블록체인에 올라갈 것이며, 주식과 채권 또한 이와 같은 구조로 변화할 것이라고 내다봤습니다. 이러한 변화 속에서 스테이블 코인은 디지털 자산 거래의 핵심 매개체가 될 것이라고 강조했습니다.

김용진 교수는 미국이 올해 스테이블 코인 글로벌 표준을 선언하고 빅테크 및 유통 업체들과 협력하여 표준을 만들어가고 있으며, 일본은 이미 3년 전 스테이블 코인법을 통과시키고 시험 가동 중이라고 언급했습니다. 반면 한국은 스테이블 코인 관련 준비가 매우 늦어지고 있어 우려를 표했습니다. 그는 한국이 글로벌 표준을 만드는 회의에라도 참석하여 자국의 입지를 확보할 필요가 있다고 강조했습니다.

한국은행과 금융위원회는 안정성을 추구하며 은행 중심의 접근 방식을 고수하고 있는데, 은행들은 예금 기반 토큰 개발에 미온적입니다. 또한, 은산분리 규제로 인해 빅테크 기업들이 이 분야에 진입하기 어려운 상황입니다. 김 교수는 국회가 이 문제를 신속히 해결해야 하며, 지금은 매분 매초가 급한 상황이라고 진단했습니다. 일본의 J-스테이블 코인이 이미 사용되고 있는 현실과 대비되며, 한국의 지연은 국제 경쟁력 약화로 이어질 수 있다고 경고했습니다.

특히, 그는 테라-루나 사태를 언급하며 알고리즘 기반 스테이블 코인의 위험성을 지적했습니다. 테라-루나는 실제 달러나 금 같은 준비 자산 없이 알고리즘을 통해 가치를 유지하려 했고, 결국 큰 문제로 이어졌다는 설명입니다. 이는 민간 스테이블 코인을 선택할 때 준비 자산의 유무와 안정성을 반드시 확인해야 함을 강조하는 사례가 됩니다.

김용진 교수는 유럽의 미카(MiCA) 법안과 미국의 지니어스 액트(GENIUS Act)와 같은 법률이 제정되면서 스테이블 코인에 대한 법적 규제가 강화되고 있다고 설명했습니다. 이러한 법률들은 감사 영역, 자금 세탁 방지(AML), 고객 확인 절차(KYC) 등을 포함하여 제도적 안정성을 제공합니다.

또한, 카드사, 월마트, 구글 등 대형 기업들이 스테이블 코인 시장에 참여하면서 기술적인 신뢰도도 높아졌습니다. 이들 기업의 참여는 스테이블 코인 생태계의 안정성과 건전성을 담보하는 요인으로 작용하고 있습니다.

기업이 준비금 현황과 운영 방식을 얼마나 투명하고 철저하게 관리하며 고객과 소통하는지가 관건이라는 설명입니다.

또한, 정부가 기업들의 투명성을 모니터링하는 제도를 얼마나 효과적으로 구축하는지에 따라 스테이블 코인의 신뢰 수준이 달라질 것이라고 덧붙였습니다. 이는 스테이블 코인 시장의 건전한 성장을 위해 기업의 자율적인 노력과 정부의 감시 및 규제 역할이 모두 중요함을 시사합니다.

그는 알고리즘형 스테이블 코인, 즉 담보 자산 없이 다른 코인과 연동하여 가치를 유지하는 방식은 피해야 한다고 강조했습니다.

스테이블 코인을 선택할 때는 해당 회사가 어떤 자산을 어떤 비율로 담보로 가지고 있는지 반드시 확인해야 합니다. 스테이블 코인은 투자 목적이 아니라 돈을 보관하고 결제하는 수단이므로, 비트코인이나 이더리움처럼 투자를 하는 대상이 아님을 분명히 했습니다.

과거에는 비트코인을 거래 수단으로 사용하려는 시도도 있었지만, 그 변동성 때문에 실제 거래에 활용하기 어렵다는 지적입니다.

그는 비트코인 가격이 하락할 것으로 예측하며, AI 에이전트가 안정적인 가치를 기반으로 결제와 거래를 수행해야 하는 환경에서 비트코인은 적합하지 않다고 설명했습니다. AI 에이전트 시대에는 예측 가능하고 안정적인 가치를 지닌 스테이블 코인과 같은 디지털 자산이 더 중요하게 부상할 것입니다.

AI 에이전트의 오작동이나 개인정보 침해 발생 시 책임 소재는 크게 세 가지 영역으로 구분된다고 김용진 교수는 설명했습니다. 첫째는 사용자 책임입니다. 예를 들어, 사용자가 AI 에이전트에게 불분명한 지시를 내려 에이전트가 가장 비싼 취소 불가 티켓을 구매했다면, 이는 사용자의 책임으로 돌아가는 표현대리의 원칙이 적용됩니다.

둘째는 알고리즘 개발사의 책임입니다. 만약 AI 에이전트의 핵심인 알고리즘 자체에 문제가 있어 오작동이 발생했다면, 이는 제조물 책임 원칙에 따라 알고리즘을 개발한 회사가 책임을 져야 합니다. 셋째는 판매사의 책임입니다. 쇼핑몰에서 AI 에이전트를 통해 거래가 이루어지는 과정에서 보안 문제가 발생하거나 사기가 일어났다면, 해당 쇼핑몰과 같은 판매사가 책임을 져야 합니다. 이처럼 AI 에이전트 관련 책임은 발생 원인에 따라 사용자, 개발사, 판매사로 명확히 구분될 수 있습니다.

AI 에이전트 시대의 중요한 이슈 중 하나인 개인 데이터 유출 문제에 대해 김용진 교수는 세 가지 안전장치를 제시했습니다. 첫째, 기술적인 측면에서는 동형 암호 기술을 활용하는 것입니다. AI가 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 직접 처리할 수 있도록 하여, 데이터가 유출되더라도 그 내용을 알 수 없도록 하는 방식입니다.

둘째, 연합 학습(Federated Learning) 구조를 적용해야 합니다. 이는 데이터를 한곳에 모으지 않고, 각 개인의 디바이스에서 학습 및 처리한 후 결과 신호만 주고받는 방식으로, 데이터가 중앙 서버에 집중되어 유출될 위험을 줄입니다. 셋째, 제도적인 측면에서는 AI 에이전트가 사용하는 계좌와 사용자의 개인 계좌를 완전히 분리해야 합니다. 두 계좌가 섞이는 순간 복잡한 문제가 발생할 수 있으므로, 명확한 분리를 통해 보안을 강화해야 한다고 강조했습니다.

이는 빅테크 기업들이 개인 데이터를 독점적으로 소유하는 구조를 넘어, 개인이 자신의 데이터를 주체적으로 관리하고 활용할 수 있는 환경을 조성하는 데 필수적입니다. 이러한 권리 보장은 디지털 생태계에서 개인의 주권을 강화하고 데이터 경제의 공정성을 확보하는 데 기여할 것입니다.

김용진 교수는 동형 암호(Homomorphic Encryption)의 개념을 설명했습니다. 동형 암호는 데이터를 전송할 때 암호화된 상태로 보내는 것은 물론, 데이터를 풀지 않고도 암호화된 상태 그대로 컴퓨팅 또는 처리가 가능한 기술을 의미합니다.

기존 암호화 방식은 데이터를 처리하려면 반드시 복호화 과정을 거쳐야 했지만, 동형 암호는 이 단계를 생략하여 데이터 보안과 활용성을 동시에 높일 수 있습니다. 이 기술은 특히 AI 에이전트가 개인 데이터를 다룰 때 보안을 강화하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

우선, 기존의 사람 중심 마케팅에서 AI 에이전트를 대상으로 한 마케팅으로 전환하여 AI 에이전트에게 잘 보일 수 있는 데이터 구조를 설계해야 합니다.

대형 마트는 단순히 상품을 판매하는 곳이 아니라 고객에게 특별한 경험을 제공하는 공간으로 변화해야 하며, 매장 후면은 마이크로풀필먼트(Micro-fulfillment) 시스템을 구축하여 가장 빠른 시간 내에 배송이 가능하도록 구조화해야 합니다. 이커머스 회사들은 메타데이터 구조 설계, 카탈로그 표준화, 표준 API 구축에 중점을 두어야 하며, 카드사들은 코인 연합에 맞서기 위해 거래 수수료를 낮추고 카드 기능이 디지털 지갑에 내장될 수 있는 구조로 변화해야 합니다.

법 제도 측면에서는 디지털 자산 기본법이나 전자금융 거래 관련 법률 등 관련 법규를 국회와 협력하여 신속하게 만들고 제도화해야 합니다.

인프라 측면에서는 연합 학습이 가능하도록 데이터 허브 구조를 설계해야 하며, 특히 소상공인이나 중소기업은 자체적으로 이러한 역량을 갖추기 어렵기 때문에 국가가 나서서 빠르게 인프라를 구축해 주어야 합니다. 마지막으로 인력 양성 측면에서는 교육과 실제가 연계될 수 있는 센터를 만들어 데이터 구조, 네트워크, API 구축 능력을 갖춘 인재를 길러내야 한다고 제안했습니다.

AI 에이전트는 국가, 언어, 인종에 구애받지 않고 전 세계 모든 에이전트를 상대로 거래를 수행할 수 있기 때문입니다.

이는 한국의 독특하고 다양한 상품이나 서비스를 찾는 해외 소비자들의 수요가 크게 증가할 것임을 의미합니다. 소상공인들이 창의성과 다양성을 바탕으로 상품과 서비스를 개발한다면, AI 에이전트를 통해 전 세계 시장에 접근하여 사업 기회를 크게 확장할 수 있을 것이라고 전망했습니다.

박영선 전 장관은 현재 우리가 종이 화폐에서 디지털 화폐, 나아가 코드 기반의 화폐로 넘어가는 거대한 전환기에 서 있다고 강조했습니다. AI 시대의 도래는 단순히 기술적 변화를 넘어, 인류가 오랫동안 사용해 온 화폐의 형태와 기능까지 근본적으로 바꾸는 대전환을 의미한다는 설명입니다.