오스트롬 계약

저자 : David Dao 

          ETH Zurich DS3Lab 박사과정 학생 https://daviddao.org

글 제목 : Decentralized Sustainability : Beyond the Tragedy of the Commons with Smart Contracts + AI

URL : https://medium.com/@daviddao/decentralized-sustainability-9a53223d3001

분류 : 일부내용 정리

[설명] 저자는 오스트롬이 전통적인 커먼즈를 연구하여 포착해낸 지속 가능한 커먼즈의 8개의 설계원칙을 블록체인과 인공지능을 바탕으로 업그레이드하고 여기에 ‘오스트롬 계약’(Ostrom contracts)이라는 이름을 붙였다.

 

오스트롬의 8대 설계원칙에서

→ ‘오스트롬 계약’ 설계로

1. 집단의 경계를 명확히 확정한다. → 토큰을 기반으로 구성원 자격이 부여된다. [설명] 디지털 집단의 명확한 경계는 단지 ‘코인’을 소유하는 것으로 결정될 수 있다. 이는 착취된다는 우려를 낮춤으로써 (코인을 팔고 나가면 된다) 서로 협동할 수 있게 만든다. 코인이 있으면 자원과 혜택에 접근할 수 있으므로 집단에 남아있게 하는 인센티브가 존재한다.

2. 공통재 사용을 다스리는 규칙들을 지역의 욕구와 조건에 맞춘다. → 블록체인 거버넌스를 통해 규칙을 결정한다. [설명 : 아래 3에도 해당] 스마트 계약은 낮은 간접경비로 빠른 결정을 가능하게 한다. 구성원들은 상호작용을 통해 지침과 행동을 제안할 수 있고 모든 제안에 대해 투표할 수 있다. 그래서 재빠르게 자신들의 규칙을 결정하고 상황에 맞출 수 있다. [아래 3으로 설명 계속]

3. 규칙에 의해 영향을 받는 사람들이 규칙을 변경하는 데 참여할 수 있게 보장한다. → 구성원들이 제안하는 시스템 [설명 계속] 단순한 과반수 투표를 넘어서는 새로운 멋진 투표방법들이 있다. 그 하나가 ‘제곱 (코인 락) 투표’(Quadratic (Coin Lock) Voting)이다. 이는 ‘제곱 투표 방식’(quadratic voting) 가운데 토큰에 기반을 둔 변형이다. 참여자들은 코인의 수(N)와 그 코인들이 ‘잠겨있는’(locked), 즉 사용되지 않는 시간의 제곱(K2)을 곱한 만큼 (N*K) 투표력을 가진다. 그래서 만일 당신이 무언가를 원한다면 원하는 만큼 코인을 오래 걸어놓으면 된다. 또 다른 방법으로는 ‘예측 시장’(prediction market)이 있다.

4. 공동체 구성원들에 의해 수행되는, 구성원들의 행동을 모니터하는 시스템을 개발한다. → 기계 학습 및 모니터링 [설명] 오스트롬은 모니터링 시스템이 공동체 구성원들에 의해서 (보통 순찰이나 확인에 의해) 실행되면 신뢰를 얻을 수 있다고 제안했다. 그런데 아마존의 우림(雨林)이나 아프리카 사헬(Sahel) 지역의 방대한 풍경처럼 접근하기 어려운 지역을 생각해보자. 이런 넓은 영역은 사람들로서는 항상 모니터링하기가 불가능하다. 여기에 규모를 키울 수 있는 자동화가 큰 잠재력을 가진다. 다음은 야생 생물을 모니터링하고 순찰을 계획하며 유망하게 예측하는 데 잠재력을 가진 연구기획들의 사례 몇 개다. [정태적 자원에 대한 감시 : 삼림파괴] 위성 이미지는 입목밀도(tree density)를 분류하는 데 크게 쓰이는 데이터 소스이다. 그런데 한 단계 더 나아갈 수 있다. 블레어(BLAIR)의 연구 기획인 게인포레스트(GainForest)는 일정 시간 동안 삼림파괴의 확대를 정확하게 예측할 수 있는 전산모델을 개발할 수 있음을 보여주었다. 예측 치안과 유사한 예측 모델로 삼림 파괴의 위험을 가진 곳에 순찰을 배치할 수 있다. [동적 자원에 대한 감시 : 야생생물 보존] <코끼리 지도>(Elephant Atlas) 기획과 <야생생물 보존을 위한 인공지능>(AI for Wildlife Conservation, AIWC) 기획은 드론이나 비행기를 사용해서 코끼리, 악어 및 기타 위험에 처한 종을 추적한다. 이러한 관찰들로부터 매우 근접한 밀도를 추산하는 것이 가능하다. 모니터링의 규모를 키우는 또 다른 방법은 인간에 의한 순찰의 효율을 개선하는 것이다. 카네기멜론 대학에 있는 페이 팽(Fei Fang)의 실험실에서는 불법적 밀렵행동을 모델로 해서 덫을 발견하거나 밀렵꾼들을 잡을 확률을 극대화하는 게임이론 형태의 제안을 개발했다.

5. 규칙을 어긴 사람들을 등급별로 제재한다. → 규칙 위반에 대해 등급별로 지분을 조정한다. [설명] 스마트 계약의 경우에는 만일 규칙위반이 포착되면 그 개인의 비축된 지분에서 일정액을 감하는 계약이 자동으로 실행될 수 있다. 이러한 제재는 투표 이후에 실행될 수도 있고 자동적으로 실행될 수도 있다.

6. 분쟁의 해결에 접근 가능한 저비용 수단을 제공한다. → 분쟁 해결에 도전-응전 게임을 한다. [설명] 복잡한 분쟁의 경우, 스마트 계약이 판사 역할을 하거나 아니면 도전-응전 게임을 실행할 수 있다. 도전-응전 개임의 경우 한 집단의 행위자들에게 X가 거짓이라는 증거를 제출할 기회를 주고 만일 아무도 정해진 기한 내에 증거를 제출하지 못하면 X는 참으로 간주된다.

7. 공동체 구성원들의 규칙 제정권이 외부의 권위에 의해 존중받도록 보장한다. 즉 외부의 권위가 개입하여 집단의 규칙 제정권을 침해하지 않는다. → 프로그램 가능한 탈중심화를 통해 검열을 막는다. [설명] 블록체인 기반 스마트 계약은 탈중심화되어 있고 자동으로 실행되기 때문에 결정사항은 중앙으로부터의 검열이 없이 실행된다.

8. 가장 낮은 수준에서부터 전체가 연관된 체계에 이르기까지 공동자원을 다스리는 책임을 중첩된 여러 층으로 구축한다. → 수직으로 중첩된 계약 [설명] 스마트 계약 구조는 임의적으로 복잡하게 만들어질 수 있어서 세밀도(granularity)[각주:1]에 제한이 없는 서로 얽힌 거버넌스 구조의 발전을 가능하게 한다.

[단단히 결합된 오스트롬 계약과 느슨하게 결합된 오스트롬 계약]

오스트롬 계약은 협력과 자치를 장려하는 것이 목적이다. 스마트계약은 사람들이 스스로 조직하고 투표하기 위한, 거래와 거버넌스의 매체 역할을 한다. 그런데 두 개의 옵션이 있다. 느슨하게 결합된 오스트롬 계약에서는 스마트 계약의 힘이 투표에서 끝난다. 투표의 결과를 실행하고 규칙 위반을 벌하는 것은 공동체의 몫이다. 단단히 결합된 오스트롬 계약에서는 실행도 자동으로 이루어진다. 모든 것은 자동으로 이루어지고 인간적 요소는 끼어들지 않는다. 완전한 자동화는 신뢰 받는 제3자에 대한 필요를 제거하면서도 신뢰를 완전히 보장하기 때문에 매우 유망하다. 그런데 이런 시스템은 매우 위험한 부작용을 낳을 수 있다. 들어오는 데이터 흐름과 AI(오라클)가 오용될 수 있기 때문이다. [이곳에 가면 오용의 사례들의 리스트를 볼 수 있다.]

 

[결론]

분명 매우 많은 난제들이 앞에 놓여있다. 모든 행동주체들이 인터넷/블록체인에 연결할 능력을 가질 수 있도록 어떻게 보장할 것인가? 어떻게 코인들을 법정 화폐로 지불할 수 있을까? 계약이 공격당하고 기만당할 위험은 없는가?

 

그러나 많은 획기적인 잠재력이 있다.

 

첫째, 복잡한 정치적·경제적 아이디어들을 코드로 실행하는 것이 가능하다. 10년 전에는 상상도 할 수 없었던 일이다. 스마트 계약은 디지털 형태로 송금하면서도 컴퓨터 기능을 실행할 수 있게 해준다. 이 말은, 우리가 경제 체계를 마치 컴퓨터 프로그램처럼 어디서든 설치하고 실행할 수 있음을 의미한다.

 

둘째, 상이한 시스템들을 재빨리 실행하고 시험해보는 능력은 또한 실험과 과학적 방법(경험적 크립토경제)을 사용하여 상이한 형태의 경제들을 평가하고 반복하고 아마도 개선할 수 있게 해준다.

 

셋째, 이제 많은 우리의 일상적 삶에 인공지능이 적용되기 시작했는데 이는 미래에는 우리가 스마트 계약의 힘을 증가시킬 지능형 에이전트들(intelligent agents)^[각주:2]을 사용할 수 있다는/사용하리라는 것을 의미한다. 지능을 인센티브와 결합시키면 앞으로 인간의 개인적 이익을 사회적 이익과 일치시키는 것이 가능해진다. 오스트롬 계약은 지능과 인센티브의 결합이 사회를 위해서 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 생각 가운데 하나일 뿐이다.

♣

1. [정리자] 어떤 모델이나 의사결정 과정에서 고려되는 세부의 수준. 세밀도가 높을수록 세부의 수준이 깊어진다. 세밀도는 보통 일단의 데이터에서 세부의 규모 혹은 수준을 특징짓는데 사용된다. [본문으로]
2. [정리자] 인공지능(AI)에서 지능형 에이전트(intelligent agent, IA)는 감지기를 통해 관찰하고 작동장치를 통해 환경에 작용하며 그 활동이 목표달성을 향하는 자율적 주체이다. 지능형 에이전트는 또한 목표달성을 위해 지식을 배우거나 사용할 수 있다. 지능형 에이전트는 추상적으로 보면 컴퓨터 프로그램과 유사한 서술된다. 인터넷상에서, 지능형 에이전트 (또는 그냥 "에이전트")라고 부르는 것은 사용자의 개입 없이 주기적으로 정보를 모으거나 또는 일부 다른 서비스를 수행하는 프로그램이다. [영어 위키피디아 및 한국어 위키피디아에서] [본문으로]