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코인베이스, AI 에이전트가 암호화폐 지갑을 관리할 수 있는 도구 출시

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작성자 xtalfi
작성일 10.24 13:26
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Coinbase는 2025년 10월 23일, 인공지능 에이전트가 암호화폐 지갑을 자율적으로 관리하고 블록체인 네트워크에서 거래를 실행할 수 있도록 하는 획기적인 프로토콜을 공개했으며, 이는 AI와 디지털 금융의 융합에 있어 중요한 이정표가 되었습니다.

Payments MCP라고 불리는 이 새로운 시스템은 Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, OpenAI의 Codex를 포함한 인기 있는 AI 모델들이 API 키나 복잡한 개발자 설정 없이도 간단한 자연어 명령을 사용하여 지갑을 생성하고, 스테이블코인 결제를 전송하며, 온체인 금융 도구에 접근할 수 있도록 합니다.



AI와 블록체인의 혁명적 통합

Model Context Protocol 프레임워크와 Coinbase의 x402 결제 표준을 기반으로 구축된 Payments MCP는 회사가 "에이전트 상거래(agentic commerce)"라고 부르는 것을 대표합니다. 이는 기계가 경제 거래에 직접 참여할 수 있는 미래를 의미합니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트가 지갑 생성부터 스테이블코인 전송까지 인간과 동일한 블록체인 기반 금융 활동을 수행할 수 있게 하지만, 기존 인터페이스가 아닌 대화형 프롬프트를 통해 이루어집니다.​

Coinbase의 개발자 플랫폼 엔지니어링 책임자인 Erik Reppel은 Decrypt와의 인터뷰에서 "암호화폐는 특히 기계에 적합합니다"라고 말했습니다. "이것은 모든 프로그램이 활용할 수 있는 유일한 개방형 디지털 네이티브 결제 표준을 나타냅니다."​

이 시스템은 향상된 개인정보 보호와 보안을 위해 사용자 기기에서 로컬로 작동하며, 사용자 제어를 유지하기 위한 지출 한도, 승인 임계값, 세션 제한을 포함한 내장 안전장치를 갖추고 있습니다. 사용자는 이메일 주소만으로 AI 에이전트 지갑을 생성하고 자금을 조달할 수 있으며, 지원 지역에서는 통합된 온램프와 게스트 체크아웃 기능을 사용할 수 있습니다.



오픈 표준 기반 구축

Payments MCP는 역사적으로 사용되지 않았던 HTTP 402 "Payment Required" 상태 코드에서 이름을 따온 x402 프로토콜을 기반으로 합니다. 이 노력은 1990년대 Marc Andreessen과 Netscape 팀의 초기 탐구로 거슬러 올라가는 인터넷 기반 결제 시스템을 만들기 위한 수십 년간의 시도에서 비롯되었습니다.​

이번 출시는 2025년 9월 Coinbase와 Cloudflare 간의 공동 이니셔티브로 설립된 x402 재단에 이어 이루어졌으며, 이 재단은 프로토콜을 중립적이고 개방된 인프라로 유지하기 위해 설계되었습니다. 이 재단은 AI 기반 결제가 인터넷 전반에 걸쳐 확장됨에 따라 분열을 방지하는 것을 목표로 합니다.​

Coinbase 개발자들은 발표에서 "대규모 언어 모델이 처음으로 암호화폐 경제에 직접 연결될 수 있다"고 설명하며, 이 시스템이 AI 에이전트가 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불하고, 유료 데이터에 액세스하며, 독립적으로 거래를 관리할 수 있게 한다고 언급했습니다.​

이 프로토콜은 현재 Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini, Cherry Studio를 지원하며, 향후 몇 달 안에 추가 AI 모델로 지원을 확대할 계획입니다. ChatGPT 호환성은 계획되어 있지만 OpenAI의 스트리밍 아키텍처와 관련된 기술적 제한으로 인해 현재 사용할 수 없습니다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)사이버범죄자들이생성형인공지능을빠르게무기화하여점점더정교한공격을실행하고있으며,이번주발표된새로운연구에따르면피싱이현재전체사이버보안사건의77%를차지하고있다—이는2024년의60%에서급격히증가한수치이다.이러한급증은위협행위자들이AI도구를활용하여공급업체,임원및동료들을완벽하게사칭함으로써전례없는규모로기존의보안조치를우회할수있게되면서발생했다.거의43,000명의고객으로부터24조개이상의데이터포인트를분석한Mimecast의2025글로벌위협인텔리전스보고서는사이버범죄자들의운영방식에근본적인변화가있음을밝혀냈다.소셜엔지니어링이진화하면서ClickFix공격이급증하다가장우려되는발전중하나는ClickFix공격이5배증가한것으로,현재2025년상반기전체기록된사건의약8%를차지하고있습니다.이러한정교한사회공학적기법은가짜오류메시지나인증프롬프트를제시하여사용자들이악성스크립트를복사하여붙여넣도록속입니다.​Mimecast의최고제품및기술책임자인RanjanSingh은"우리는2025년공격자행동의명확한진화를목격하고있으며,AI기반위협의기하급수적인증가가주목받고있습니다"라고말했습니다.금융기관,규제기관,시정부모두이익추구형랜섬웨어그룹과국가지원공격자들의표적이되었습니다.​악명높은ScatteredSpider사이버범죄조직만으로도900,000건이상의탐지와연결되어있어,이러한작전이현재작동하는규모를보여줍니다.는ClickFix캠페인이매일전세계적으로수천대의기업장치를표적으로삼고있다고보고했습니다.합법적인서비스가범죄도구가되다공격자들은탐지를회피하기위해신뢰할수있는비즈니스서비스를점점더악용하고있습니다.DocuSign,Salesforce,AdobePay를포함한합법적인플랫폼들이기존이메일필터를우회하는악성콘텐츠를전달하기위해조직적으로악용되고있습니다.​최근사건들은사이버범죄자들이유료DocuSign계정을생성하여유명기업의정확한가격과브랜딩이포함된,완전히합법적으로보이는사기성인보이스를발송하고있음을보여줍니다.이러한통신은악성링크나첨부파일없이신뢰할수있는플랫폼에서발생하기때문에기존보안조치를쉽게통과합니다.​AI사이버보안시장은이러한위협에신속하게대응하고있으며,해당분야는2025년285억1천만달러에서2032년까지1,361억8천만달러로성장할것으로예상되며,이는연평균24.81%의성장률입니다.그러나보안전문가들은현재방어체계가AI로강화된공격의정교함을따라잡기위해고군분투하고있다고경고합니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)여러연구기관의연구자들은금융시장과의료진단모두에서예측정확도를크게향상시키는획기적인하이브리드머신러닝접근법을공개했으며,2025년에발표된신규연구들은기존의단일모델방식보다뛰어난성능을입증하고있습니다.혁신적인금가격예측,99%의정확도달성가장눈에띄는진보는AgampreetSaini,RahulKumarSingh,PuneetSinha가이끄는팀에서나왔습니다.이들은금값예측을위해개발한하이브리드LSTM(LongShort-TermMemory)-오토인코더모델로놀라운99.18%의정확도를달성했습니다.DiscoveryArtificialIntelligence에게재된그들의연구는LSTM신경망과오토인코더구조를결합함으로써기존예측모델들이겪는과적합문제를효과적으로해결할수있음을보여줍니다.​하이브리드접근법은시계열데이터의장기의존성을포착하는LSTM의능력과,오토인코더가금가격움직임에서잡음을걸러내고차원을줄이는역할을동시에활용합니다.선형회귀나단일신경망등기존방식과비교할때,LSTM-오토인코더조합은금융시장특유의비선형복잡성을보다효과적으로다루며뛰어난예측능력을입증했습니다.​별도의LSTM-ARIMA하이브리드모델연구에서는2025년7월발표에서평균절대오차가84.92%,평균제곱근오차가82.14%까지감소하는등모든평가지표에서큰개선을보였으며,이는단독LSTM모델과대비되는성과입니다.해당연구는하이브리드접근법이딥러닝의비선형모델링과전통계량경제모델의선형해석능력을효과적으로결합한다는사실을확인했습니다.단백질서명을통한의학진단의혁신의료분야에서는여러연구팀이단백질시그니처를활용해질병을조기진단하는머신러닝프레임워크를개발해왔습니다.2025년8월NatureMedicine에발표된획기적인연구에서는증상이나타나기최대10년전에ALS를예측할수있는33가지단백질혈장시그니처를확인했습니다.이연구는영국바이오뱅크데이터를머신러닝분석에활용했으며,ALS와건강한대조군,기타신경질환을높은정확도로구별할수있음을보여주었습니다.​또다른중요한진전은도쿄대학교연구진이머신러닝과결합된전압-매트릭스나노포어분석법을단백질분류에도입한것이었습니다.이방법은2025년10월6일ChemicalScience에발표됐으며,체계적으로전압조건을변화시켜안정적및전압-의존적분자거동을모두포착함으로써복잡한생물학적혼합물내에서정확한단백질판별을가능하게했습니다.​2025년10월9일Science에발표된포괄적인혈액지도연구에서는59가지질병이혈액단백질에남기는독특한분자지문을조사했습니다.국제연구팀은머신러닝을활용해보편적인염증신호와질병특유의패턴을구분하는진단마커를찾아냈으며,이는혈액기반진단의혁신적변화를가져올잠재력을지니고있습니다.앙상블모델은비만및위험예측에서뛰어난성과를보입니다.최근연구에서는생활습관데이터를활용한비만예측에앙상블머신러닝기법이효과적임을입증했습니다.2025년5월에발표된한연구에따르면ExtraTrees분류기가비만예측에서92.6%의정확도를기록하여,로지스틱회귀와같은전통적모델(74.3%정확도)을크게능가했습니다.이연구는앙상블방법이건강데이터에서복잡하고비선형적인관계를처리하는데뛰어나다는사실을확인했습니다.​2025년10월NatureScientificReports에게재된또다른연구에서는다중클래스비만예측을위한해석가능한앙상블모델을제시했습니다.이러한접근법은여러머신러닝알고리즘을결합하여정확성과설명력을동시에높이며,이는임상의사결정에매우중요합니다.​금융리스크관리분야에서도하이브리드모델이전통적접근법을뛰어넘어지속적으로발전하고있습니다.2025년10월22일발표된최신연구에서는금융예측을위해생물학에서영감을받은신경망프레임워크를도입했으며,하이브리드그래프합성곱신경망에관한연구는금융기관을위한신용위험예측정확도가향상됨을보여주었습니다.​이러한하이브리드접근법의융합은서로다른머신러닝아키텍처의강점을결합한보다정교한분석기법으로의큰전환을나타냅니다.연구자들이다양한분야에서이러한기법의유효성을지속적으로검증함에따라하이브리드모델의통합은경제안정성과인간건강모두에영향을미치는핵심영역에서예측정확도를향상할것으로기대됩니다.
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10.24 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)베조스지구펀드는10월23일인공지능이니셔티브의대규모확장을발표하며,5개대륙에걸쳐기후변화및생물다양성보전을위한AI기반솔루션확대에3천만달러를투입했습니다.​15개글로벌팀이AIforClimateandNatureGrandChallenge의2단계수상자로서각각최대200만달러를받았으며,이는환경보호를위해AI를활용하려는제프베조스의1억달러약속의최신이정표가되었습니다.이자금은실시간산호초모니터링부터열대우림의멸종위기야생동물에대한음향감시에이르기까지다양한프로젝트를지원합니다.거대기술기업들이환경보호노력에동참하다NVIDIA,Google,AmazonWebServices,MicrosoftResearch를포함한주요기술기업들이이계획을지원하기위해멘토십과컴퓨팅자원을제공하고있습니다.이협력은실리콘밸리의AI리더들과기후문제를다루는환경단체들간의전례없는파트너십을나타냅니다.​"AI는세상을더나은곳으로만드는데도움을주는강력한동맹이될수있습니다"라고BezosEarthFund의부의장인LaurenSánchezBezos가말했습니다."AI를사용하는이혁신가들은우리가식량을재배하고,야생동물을보호하며,지구에동력을공급하는방식을재구상함으로써진정한영향을미칠수있는새로운가능성을보여주고있습니다."​WildlifeConservationSociety는수중카메라와AI분석을사용하여산호초모니터링을위한MERMAID플랫폼을확장하기위해200만달러를받았습니다.한편,CornellLabofOrnithology는과테말라와브라질의생물다양성핫스팟에서실시간으로불법벌목과야생동물위협을식별할수있는음향센서를개발하기위해180만달러를확보했습니다.AI혁신을통한글로벌임팩트지원된프로젝트들은아프리카농부들을위해설계된날씨예측모델부터지속가능한단백질개발을가속화하는AI도구까지중요한환경과제들을다룹니다.남아프리카공화국의비츠대학교는아프리카의뿔지역전역의날씨예측시스템을향상시키기위해180만달러를받았으며,스탠퍼드대학교연구진들은식물성고기대체품을개선하기위한AI모델을개발하고있습니다.​베조스지구기금의AI디렉터인아멘라마샤리키박사는책임있는개발에대한이이니셔티브의초점을강조했습니다."이프로젝트들은AI가책임감있게개발되고과학에의해안내될때,어떻게환경행동을강화하고,지역사회를지원하며,지구에대한전반적인영향이순긍정적임을보장할수있는지를보여줍니다."​2단계지원금은2025년5월에발표된1단계의성공을기반으로하며,1단계에서는24개조직에120만달러의시드지원금이제공되었습니다.이프로그램은AI전문지식과보존과제를이해하지만AI솔루션을대규모로구현할기술자원이부족한환경조직간의격차를해소하는것을목표로합니다.
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10.24 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)인공지능이미지생성기가프롬프트에사용되는언어에따라성별고정관념을다르게증폭시킨다는획기적인연구가오늘발표되었습니다.이연구는동일한직업설명이언어간번역될때AI생성이미지에서현저하게다른성별분포를생성한다는것을밝혀내어,알고리즘공정성에대한가정에도전하고있습니다.​뮌헨공과대학교와다름슈타트공과대학교의연구원들은9개언어에걸쳐텍스트-이미지모델을분석하여,다국어AI시스템의성별편향을측정하기위한최초의포괄적인벤치마크를개발했습니다.그들의연구결과는문법적성별규칙이유사해보이는경우에도언어구조가편향패턴에상당한영향을미친다는것을보여줍니다.언어가AI편향패턴을형성한다이연구는MAGBIG(다국어이미지생성의성별편향평가)를도입하여독일어,스페인어,프랑스어,영어,일본어,한국어,중국어를포함한여러언어에서180만개이상의AI생성이미지를조사했습니다.연구자들은네가지프롬프트유형을테스트했습니다:일반적인남성형을사용한직접적인직업용어,간접적인설명,명시적으로여성적인프롬프트,그리고성중립적인표현.​일반적인남성형용어를사용한직접프롬프트는가장강한편향을나타냈으며,"회계사"와같은직업은주로백인남성이미지를생성한반면돌봄직업은여성으로보이는인물을생성했습니다.주목할만하게도,프랑스어에서스페인어프롬프트로전환했을때두언어모두성별화된직업에대해유사한문법구조를사용함에도불구하고성별편향이상당히증가했습니다.완화노력은제한적인것으로입증되다성중립적언어와독일어의의사를뜻하는"Ärzt*innen"과같은"젠더스타"관례는편향감소에미미한효과만제공했으며이미지품질과텍스트정렬을저하시켰다.연구에따르면편향을완화하기위해설계된프롬프트엔지니어링전략은대체로효과가없었으며때로는역효과를낳았다.​하일브론TUM캠퍼스의데이터분석및통계학교수인AlexanderFraser는"우리의연구결과는언어구조가AI이미지생성기의균형과편향에상당한영향을미친다는것을명확히보여준다"고말했다."AI시스템을사용하는사람은누구나다른표현이완전히다른이미지를생성할수있으며,따라서사회적역할고정관념을확대하거나완화할수있다는점을인식해야한다".​hessian.AI의공동디렉터인KristianKersting교수는더광범위한의미를강조했다:"AI이미지생성기는중립적이지않습니다.이들은우리의편견을고해상도로보여주며,이는언어에결정적으로의존합니다.특히많은언어가수렴하는유럽에서이것은경종을울리는신호입니다:공정한AI는언어민감성을염두에두고설계되어야합니다".​이연구는제63회컴퓨터언어학협회연례회의논문집에게재되었으며,AI이미지생성이전세계애플리케이션에서점점더보편화됨에따라다국어편향인식의시급한필요성을강조한다.
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