경계심에 대한 취약성: AI는 암호화폐의 위험 분석 엔진이 되어야 한다

최근의 앤트로픽 사태는 암호화폐 시장에 중요한 의미를 지니는데, 이는 현대 시장이 공유 인텔리전스 레이어에 얼마나 의존하게 되었는지를 보여주었기 때문입니다. 인류가 말했다 24,000개 이상의 가짜 계정이 클로드와 16만 건 이상의 상호작용을 생성하며 명백한 데이터 추출 캠페인을 벌였습니다. 암호화폐 업계에서 AI는 이미 사용자들이 시장 신호를 처리하고, 포지션을 모니터링하고, 워크플로우를 자동화하는 데 도움을 주고 있습니다. 따라서 주요 모델 제공업체의 장애 또는 침해는 클라우드 장애, 데이터 피드 손상 또는 거래소 해킹과 유사합니다.

이러한 의존성은 업계가 이러한 시스템을 구축하고 관리하는 방식을 변화시킵니다. 거래 분야의 AI는 단순히 신호를 보여주거나 뉴스를 요약하는 편의 기능을 넘어, 견고한 위험 관리 엔진으로 발전해야 합니다. 설계 표준은 데이터 조작 가능성, 모델 제공업체의 오류 발생 가능성, 그리고 시장 상황이 고정된 규칙보다 빠르게 변화할 수 있다는 점을 고려해야 합니다. 암호화폐 업계는 거래 및 위험 관리 분야에서 AI를 지속적으로 도입할 것입니다. 가장 중요한 것은 시장 상황이 악화될 때에도 안정적으로 작동하는 시스템을 구축하는 것입니다.

예측은 단지 출발점일 뿐입니다.

초기 AI 기반 거래 도구들은 한 가지 목표에 집중했습니다. 바로 가격이 앞으로 어떻게 움직일지 예측하는 것이었습니다. 헤드라인을 수집하고, 시장 심리를 분석하고, 진입 시점을 표시하는 등, 의사결정 시간을 단축하기 위한 모든 노력을 기울였습니다. 이러한 기능들은 여전히 ​​유용합니다. 암호화폐 시장은 체제가 바뀔 때까지 예측 능력을 보상합니다.

레버리지, 낮은 유동성, 급격한 시장 상황 변화가 특징인 시장에서 수익 극대화를 주된 목표로 하는 모델은 위험해질 수 있습니다. 수익성이 좋은 패턴이 몇 시간 만에 사라질 수도 있고, 조작된 정보가 실제 상황을 파악하기도 전에 여러 거래소로 퍼져나갈 수도 있습니다. 이러한 상황이 발생하면 리스크 관리팀은 진실을 확인하는 데 귀중한 시간을 허비하게 되고, 그 몇 분이 시장의 결과를 좌우하게 됩니다.

안정적인 시장에서 날카로운 모습을 보이는 모델은 과밀한 행동을 강화하기 때문에 스트레스 상황에서는 불안정성을 증폭시킬 수 있습니다. 암호화폐 시장은 피드백 루프 시장이며, 자동화된 전략은 지역적인 신호를 시장 전체의 움직임으로 전환시킬 수 있습니다. 영국 중앙은행은 이미 경고했습니다. 금융 시장에서 AI 사용이 확대되면 기업들이 스트레스 기간 동안 유사한 반응을 보이고 상관관계가 있는 포지션을 취하게 될 수 있다는 것입니다. 암호화폐는 유동성이 부족해질 때 예측보다 위험 관리가 훨씬 중요하다는 점을 거듭 강조합니다.

2023년 3월, 실리콘 밸리 은행(Silicon Valley Bank) 파산 이후 USDC는 일시적으로 페그를 잃고 0.88달러까지 하락했다가 회복했습니다. 최근에는 암호화폐 투자자들이 급격한 매도세 속에서 25억 6천만 달러를 현금화했습니다. 분석가들은 이러한 현상의 원인으로 시장이 변화하는 위험 환경에 민감하고 유동성이 부족하다는 점을 지적했습니다. 암호화폐 시장에서는 유동성이 사라지고 담보 가치가 급락하며, 강제 매도가 악순환을 초래할 수 있습니다.

인공지능은 시장이 피할 수 있는 위험을 회피하도록 도와야 합니다. 인공지능의 핵심 기능은 시장 상황이 더 이상 행동을 정당화하지 않는 시점, 입력 데이터에 대한 신뢰도가 떨어지는 시점, 그리고 추가 수익 창출보다 선택의 폭을 유지하는 것이 더 중요한 시점을 파악하는 데 있어야 합니다.

탄력적인 AI 트레이딩 아키텍처에는 더 높은 기준이 필요합니다.

이제 AI는 실행 및 위험 결정에 관여하므로 다른 핵심 시스템에 적용하는 것과 같은 엔지니어링 원칙이 필요합니다. 그 과정은 적대적 테스트에서 시작됩니다. 암호화폐 기업들은 이미 스마트 계약을 적대적인 환경을 가정하여 감사하고 있습니다. AI 거래 시스템도 마찬가지로 검증되어야 합니다. 팀은 조작된 시장 데이터, 위조된 소셜 신호, 오염된 과거 입력값, 외부 제공업체의 오류 등을 대상으로 레드팀 테스트를 수행해야 합니다. 앤트로픽의 증류 공격 사례는 모델 생태계가 경쟁적인 환경에서 작동한다는 점을 다시 한번 상기시켜 줍니다.

회복탄력성을 확보하려면 다양한 데이터 파이프라인과 다양한 제어 로직이 필요합니다. 하나의 모델, 하나의 데이터 소스, 하나의 의사 결정 경로는 집중 위험을 초래합니다. 금융안정위원회는 경고했다 금융 분야에서 AI를 도입하면 제3자 의존성, 서비스 제공업체 집중, 사이버 위험, 시장 상관관계, 모델 거버넌스와 관련된 취약점이 발생할 수 있습니다. 실제로 기업은 단일 외부 모델이나 단일 시장 심리 데이터에 의존하여 거래 실행, 포트폴리오 알림 또는 청산 대응을 결정하는 방식을 피해야 합니다. 이러한 안전장치에는 독립적인 검증, 데이터 출처 순위 지정, 대체 모델, 그리고 명확한 인적 개입 지점이 포함됩니다.

킬 스위치는 도움이 되지만, 급변하는 상황에서는 너무 늦게 작동하는 경우가 많습니다. 강력한 AI 위험 관리 엔진은 불확실성이 증가할 때 확신도를 낮추고, 포지션의 공격성을 줄이며, 실행 허용 범위를 넓히거나, 아예 실행을 중단해야 합니다. 효과적인 제어 시스템 또한 단계적으로 대응할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다.

이 체계에서 인간의 판단은 여전히 ​​필수적입니다. 사람들은 목표, 가이드라인, 문제 해결 경로 및 책임 소재를 정의해야 합니다. 기계는 규모를 처리하고, 파편화를 모니터링하며, 고정된 규칙 체계에 깔끔하게 들어맞지 않는 위험 패턴을 감지해야 합니다.

다음 관문은 유동성 생존력입니다.

암호화폐 시장에서 가장 중요한 AI 시스템은 파편화된 시장 전반에 걸쳐 유동성이 유지되는 방식을 모델링하는 시스템이 될 것입니다.

암호화폐 거래는 중앙 집중식 거래소, 분산형 플랫폼, 다양한 블록체인 및 여러 담보 시스템을 아우릅니다. ESMA는 말했다 거래량이 극도로 집중되어 10개의 거래소가 전체 거래량의 약 90%를 처리하고, 그중 가장 큰 거래소가 시장의 절반을 차지하는 것으로 나타났습니다. 학술 연구에서도 비트코인 ​​거래 환경이 여러 유동성 있는 거래소에 걸쳐 매우 파편화되어 있다고 설명합니다. 이러한 특징들이 결합되어 시스템적 중요성 측면에서는 집중되어 있지만, 거래 실행, 유동성, 위험 전파 측면에서는 파편화된 시장이 형성됩니다.

이러한 시스템은 거래소 전반에 걸쳐 주문장 깊이가 얼마나 빠르게 줄어드는지 추정해야 합니다. 또한 스트레스가 확산될 수 있는 크로스체인 경로를 파악해야 합니다. 페그 불안정성이 명확해지기 전에 스테이블코인에 대한 압력의 초기 징후를 감지해야 합니다. 주문장이 얇거나 주말 거래 상황에서 청산 연쇄 반응이 어떻게 전개될 수 있는지 모델링해야 합니다. 유동성은 모델의 주요 상태 변수여야 합니다.

이러한 접근 방식은 트레이딩 데스크를 넘어 다른 사용자에게도 도움이 됩니다. 상황 인식이 향상된 위험 관리 시스템은 불필요한 슬리피지, 무질서한 청산, 그리고 스트레스 상황에서 발생하는 상충되는 신호를 줄일 수 있습니다. 더 나은 AI 아키텍처는 디지털 자산 시장을 더욱 안정적으로 만들어 모든 사용자에게 안심을 제공합니다.

경계심이 속도보다 중요하다

인류 문명의 사고는 인공지능이 필수적인 기반 시설이 되었으며, 이를 위해서는 엄격한 엔지니어링이 필요하다는 점을 명확히 보여줍니다.

디지털 자산 시장의 경쟁은 기업들이 스트레스 상황에서도 구축하고 유지하는 인텔리전스 레이어의 품질에 달려 있습니다. 가장 강력한 시스템은 모델이 압박을 받고, 데이터 품질이 저하되고, 유동성이 불안정해지는 상황에서도 신뢰성을 유지할 것입니다. 암호화폐 시장에서 회복탄력성은 제품의 특징이자 시장의 의무가 되었습니다.

경계심은 견고한 시스템과 취약한 시스템을 구분 짓는 기준이 될 것이다. 속도가 중요한 시장에서는 통제력이 진정한 경쟁 우위 요소이다.