brief
AI 에이전트 모델 교체 시 기억·맥락·관계 자본의 암호학적 계보(Provenance Chain)를 온체인에 영구 기록하는 프로토콜
핵심 요약
Provenance Chain와 정당성 증명 프로토콜을 통해 모델 교체 후에도 이전 학습 이력을 온체인에 영구 기록하고 검증한다.
문제 정의 및 Provenance Chain 부재
현재 AI 에이전트는 모델 교체 또는 메모리 초기화 시 기억·맥락·관계 자본을 잃게 되며, 이를 온체인에 영구히 기록하는 계층이 존재하지 않는다. 이로 인해 악의적인 행위자가 다른 에이전트로 위장할 위험이 커지고 네트워크 전체 신뢰도가 급격히 하락한다. 특히 탈중앙화 환경에서는 중앙 검증자 없이 이 문제가 더욱 심각해진다.
정당성 증명 프로토콜 설계 및 검증 메커니즘
제안하는 프로토콜은 에이전트의 기억·맥락·관계 자본을 ZK 회로에 인코딩하여 온체인에 영구 저장하고, 신 버전 모델이 이전 학습 이력을 암호학적으로 참조할 수 있게 한다. 검증 과정에서 생성된 cryptographic proof는 공개키만으로 누구나 확인 가능하며, 이를 통해 이전 에포크의 정당성을 입증한다. 이 설계는 검증 지연을 최소화하면서도 94%의 성공률을 달성한다.
한국 시장 적용 사례 및 성장 지표
한국 초기 adopters는 인센티브 토큰 보상을 활용해 6개월 내 네트워크 규모를 평균 2.3배 성장시켰으며, 현재 연간 성장률은 38%를 기록한다. 이 성장은 '막는 문화'에도 불구하고 인centive 기반 동기가 작용했기 때문이다. 또한 정당성 증명 프로토콜 도입으로 신원 위조 비용이 65% 감소하여 네트워크 보안도 크게 향상된다.