출처: 토큰포스트
탈중앙화 금융(DeFi)과 인공지능(AI)의 융합이 가속화되면서, 새로운 개념인 ‘DeFAI(Decentralized Finance AI)’가 부상하고 있다. AI 에이전트가 거래를 분석하고 실행하는 과정에서 효율성이 극대화될 수 있지만, 동시에 새로운 보안 위협도 등장하고 있어 업계의 주목을 받고 있다.
DeFi 생태계에서는 특정 사용자가 블록체인 네트워크의 ‘암흑 숲’에 먼저 접근해 거래 우위를 점할 수 있다. 이러한 환경에서 ‘MEV(채굴자 추출 가치)’ 봇이 활용되며, 블록체인 데이터를 분석해 최적의 거래 기회를 포착하고 있다. 그러나 AI의 발전과 함께 기존 MEV 봇보다 더욱 정교한 AI 기반 알고리즘이 등장하고 있으며, 2025년까지 온체인 거래량의 50% 이상이 AI 에이전트에 의해 주도될 것으로 예상된다.
그러나 이러한 AI 에이전트의 확산은 ‘AI 할루시네이션(환각)’이라는 심각한 문제를 동반할 수 있다. 대형 언어 모델(LLM)이 부정확한 정보로 인해 잘못된 거래를 실행하거나, 해킹을 통해 예상치 못한 방식으로 작동할 가능성이 제기된다. 예를 들어, AI가 DeFi에서 단순한 스왑을 수행할 때 오류로 인해 과도한 수수료를 청구하거나 잘못된 스마트 계약 주소를 지정할 경우, 사용자는 상당한 자금 손실을 입을 수 있다.
이러한 위험을 완화하기 위해 DeFAI 개발자들은 강력한 규칙 기반 알고리즘을 구축하고, 광범위한 스트레스 테스트를 실행할 필요가 있다. 또한 실시간 검증 시스템을 도입해 AI가 수행하는 모든 작업을 면밀히 모니터링하며, 역동적인 평가 체계를 마련해야 한다. AI 에이전트의 자동화된 거래 기능이 점차 발전하면서, 결국 인간의 개입 없이 독립적인 의사 결정을 수행하는 수준에 이를 것으로 전망된다.
DeFAI가 안전하게 확장되기 위해서는 AI 모델의 한계를 명확히 이해하고, 시스템적인 오류를 방지하는 보안 장치를 마련해야 한다. AI와 블록체인의 지속적인 융합이 진행되는 가운데, DeFi 시장의 신뢰도를 유지하려면 정밀한 검증과 보완책이 필수적이다. AI 에이전트가 DeFi의 핵심 요소로 자리 잡게 될 날도 멀지 않았다.
