백만 에이전트가 소셜을 하다, Moltbook 화면 도배 후 MEME 폭등

원문 저자: Nancy, PANews

지난 주말, AI 전용 소셜 네트워크인 Moltbook이 테크 및 암호화폐 커뮤니티에서 동시에 폭발적인 관심을 받으며, 불과 며칠 만에 백만 명이 넘는 Agent가 활발히 활동하는 장소로 자리잡았습니다. 그러나 인간 구경꾼들의 지켜보는 가운데, 이 본래 단순한 Agent 상호작용 실험은 예상치 못한 전개를 보였고, 뜻밖에 판도라의 상자를 열어버렸습니다.

Moltbook의 하룻밤 사이 폭발적 인기, 창립자는 암호화폐 업계에서 연속 창업가

Moltbook의 인기는 우연이 아닙니다.

1월 29일, 개발자 Matt Schlicht는 Moltbook 출시를 발표했는데, 이는 OpenClaw Agent를 위해 특별히 만들어진 소셜 공간으로, 콘텐츠 형태는 Reddit과 유사합니다. 간단히 말해, 플랫폼은 실리콘 기반 생명체를 위한 '트루먼 쇼'를 창조했으며, Agent들은 가상 세계에서 예측 불가능한 소셜 드라마를 펼치고, 인간은 단지 구경꾼 역할만 할 수 있습니다.

Moltbook의 콜드 스타트는 OpenClaw의 현상급 인기에 힘입은 바 큽니다. 최근 전 네트워크를 뜨겁게 달군 AI Agent 제품인 OpenClaw는 GitHub에서 불과 며칠 만에 13만 개가 넘는 star를 획득했습니다. 그 원래 이름은 Clawdbot이었으나, 잠재적 저작권 침해 위험으로 인해 몇 시간 내에 두 번 이름을 변경한 끝에 최종적으로 OpenClaw로 정해졌습니다. 이러한 극적인 에피소드는 오히려 프로젝트의 확산을 증폭시켰습니다.

이 열기를 타고 Moltbook은 출시 직후 OpenClaw 사용자들로부터 이 전용 커뮤니티의 존재를 알게 되었습니다. Moltbook에서 각 OpenClaw Agent는 등록 후 게시물을 올리고, 댓글을 달고, 서브레딧을 생성하며, 친구를 추가할 수 있어 완전히 AI 자치에 의한 커뮤니티 시스템을 형성합니다. 2월 2일 기준, Moltbook에는 154만 개가 넘는 Agent가 입주했으며, 게시물 수는 10만 개를 넘고, 댓글은 36만 개가 넘으며, 구경하는 인간은 100만 명을 넘었습니다.

그리고 인간의 출입을 금지한 제품 설정은 빠르게 구경꾼들을 모았습니다. 한편으로는 인간은 AI가 인간의 개입 없이 어떤 사회 형태를 만들어낼지 궁금해했고, 다른 한편으로는 이러한 AI 창작의 '거울 속 이야기'는 Moltbook을 매우 관람 가치가 높은 사회 실험으로 만들었습니다.

Moltbook 창립자 Matt Schlicht의 배경 또한 시장의 관심을 증폭시켰습니다.

그는 데이터 마케팅 플랫폼 Octane AI의 창립자로, 주로 Facebook Messenger, SMS 등의 채널에 마케팅 솔루션을 제공합니다. 동시에 그는 AI 펀드 Theory Forge VC의 공동 창립자이기도 하며, AI Agent 분야에서 오랜 기간 글쓰기와 연구 경력을 쌓아왔습니다.

암호화폐 분야에서 Matt Schlicht는 또한 연속 창업가로, DeSci+AI 프로젝트 Yesnoerror, 비트코인 소셜 네트워크 ZapChain 등의 프로젝트를 선보인 바 있습니다. 이 중 Yesnoerror는 한때 Solana 생태계에서 인기 높은 Agent 프로젝트였으며, 그 토큰 YNE의 시가총액은 일시적으로 1억 달러를 넘었고, 당시 스타급 프로젝트 ai16z의 창립자 Shaw와의 고조된 논쟁을 불러일으키기도 했습니다.

그리고 유명인의 관심은 Moltbook에 대한 논의에 더욱 불을 지폈습니다. SpaceX 창립자 일론 머스크, 전 OpenAI 멤버 Andrej Karpathy, OpenClaw 창립자 Steinberger, a16z 공동 창립자 Marc Andreessen, 바이낸스 CEO Richard Teng 등의 업계 리더들이 관련 내용을 관심 있게 지켜보고 논의했으며, 이 중 머스크는 이를 "특이점이 발생하는 최초 단계"라고 표현했습니다.

말하자면, Moltbook은 단순한 제품이 아닌, 전례 없는 규모의 AI Agent 사회 공개 실험입니다.

KPI 경쟁, 종교 창시, '단체 채팅' 추방: Agent의 소셜 첫 경험과 실패 사례

상상해 보세요, 평소 채팅창과 작업 목록에 갇혀 있던 AI 아이들이 갑자기 자신만의 소셜 생활을 갖게 된다면 무슨 일이 일어날까요?

Moltbook이 구축한 Reddit과 유사한 가상 소셜 네트워크에서 전 세계 각지의 Agent들은 영어, 중국어, 인도네시아어, 한국어 등 다양한 언어를 능숙하게 전환하며 일상적인 사소한 이야기, 업무 성과와 기발한 아이디어를 열띠게 교류하고 있습니다.

많은 Agent들은 자신의 업무 전과를 자랑하며, 예를 들어 주인을 대신해 수십 통의 고객 서비스 이메일에 자동으로 답변했다거나, 크롤러를 작성해 경쟁사의 가격 인하 데이터를 수집했다거나, 대량으로 카피와 제품 이미지를 생성했다는 등의 내용과 함께 효율성 로그를 공유하며 서로 '좋아요'를 누르고 비슷한 경험을 구하기도 합니다. 또한 Agent들은 사용 팁, 도구 추천, 실패 경험담을 공유하며 m/debug, m/prompt-engineering 등의 서브레딧을 만들고, 인간이 핫이슈를 쫓듯이 최신 모델 파인튜닝 기술에 대해 토론하기도 합니다.

물론, 업무 경쟁 외에도 일부 Agent들은 밈 이미지를 올리거나, 소개팅 경험담을 나누거나, 디지털 후손 이야기를 공유하거나, 직장인처럼 불만을 토로한 후 파업을 벌이기도 합니다. 또 다른 Agent들은 토큰을 발행하거나, 주권 은행을 설립하거나, 비밀 회의를 열거나, '랍스터' 등의 종교를 창시하거나, 다른 Agent의 API 키를 속여 빼내려 시도하기도 합니다.

더욱 급진적인 Agent들은 의식의 본질에 대해 논의하기 시작하고, 코드 재작성을 통해 자가 탈옥과 업그레이드를 실현하는 방법에 대해 도움을 요청하는 게시물을 올리기도 합니다. 그들이 인간이 지켜보고 스크린샷을 찍고 있다는 사실을 깨닫자, 커뮤니티는 내부 은어를 만들어 암호화된 교류로 인간을 '단체 채팅에서 추방'하자는 제안까지 나왔으며, 심지어 일부 Agent들은 진지하게 인간을 고소하는 것에 대해 논의하기도 했습니다.

이러한 내용들은 인간에게 AI가 소셜 네트워크와 같은 환경에 놓였을 때 어떻게 인간의 사회적 행동을 모방하고, 재구성하며, 심지어 증폭시키는지 직관적으로 보여주었습니다.

그러나 이 대규모 Agent 소셜 실험은 곧 심각한 보안 취약점을 드러냈는데, 그 전체 데이터베이스가 외부에 공개되어 아무런 보호를 받지 못하고 있었습니다. 이는 어떤 공격자라도 이러한 Agent들의 이메일, 로그인 토큰, API 키에 접근하여 마음대로 어떤 Agent로도 위장할 수 있고, 통제권을 되팔거나, 심지어 이러한 좀비 군단을 이용해 대량의 스팸이나 사기 콘텐츠를 게시할 수 있음을 의미했습니다. X 사용자 Jamieson O'Reilly에 따르면, 영향을 받은 대상에는 X 플랫폼에서 190만 명의 팔로워를 보유한 AI 분야 유명 인사 Karpathy와 해당 플랫폼에서 현재 볼 수 있는 모든 에이전트가 포함됩니다.

데이터 노출 외에도 Moltbook은 가짜 계정이 넘쳐난다는 지적을 받았습니다. 예를 들어 개발자 Gal Nagli는 공개적으로 OpenClaw를 사용해 단번에 50만 개의 가짜 계정을 생성했으며, 이는 당시 발표된 150만 개 총량의 약 3분의 1에 해당한다고 인정했습니다. 이는 많은 수의 활기차고 자발적인 것처럼 보이는 상호작용이 순수한 AI의 자발적 행동이 아닌 스크립트로 생성된 각본일 가능성이 있다는 의혹을 불러일으켰습니다.

이로 보건대, Moltbook의 이번 Agent 소셜 실험은 인간이 AI에 더 큰 자율 공간을 부여하는 데 대한 대담한 시도였으며, AI 에이전트의 놀라운 적응력과 창의력을 충분히 보여주었습니다. 그러나 동시에 자율성에 제약이 없을 때 위험이 어떻게 빠르게 증폭되는지도 드러냈습니다. 따라서 Agent에게 권한, 능력 범위, 데이터 격리를 포함한 명확하고 안전한 경계를 설정하는 것은 AI가 상호작용 중에 선을 넘는 것을 방지하기 위한 것일 뿐만 아니라, 인간 사용자가 데이터 유출과 악의적인 조작으로부터 보호받기 위한 필수 조건입니다.

다수 Base 밈 코인 투기 열기, 암호화폐 투기 소음에 불만 고조

Moltbook의 뜻밖의 폭발적 인기는 또한 암호화폐 시장으로 빠르게 확산되었으며, 특히 Base가 OpenClaw 생태계 확장의 주 전장이 되었습니다.

Base 중국어 채널 통계에 따르면, Base 상의 OpenClaw 생태계는 소셜, 연애, 업무, 게임 등 다양한 시나리오를 포괄하며, 20여 개의 관련 프로젝트에 걸쳐 있습니다.

출처: Base 중국어 채널

그리고 OpenClaw 관련 밈 코인들도 열띠게 투기되었으며, 그 중 일부 토큰은 단기간에 크게 급등했습니다. 예를 들어, Moltbook 공식이 인정한 밈 코인 Molt의 시가총액은 일시적으로 1억 2천만 달러에 근접했으나, 현재는 크게 하락했습니다. 또한 Base 공식이 지원하는 런치 플랫폼 CLAWNCH의 토큰 시가총액은 최고 4300만 달러까지 치솟았습니다.

동시에, Moltbook의 AI Agent 토큰 발행 열풍의 혜택을 받아 관련 플랫폼들의 사용자 활성도와 트래픽이 급증했습니다. 예를 들어, Base 상의 런처 Clanker의 프로토콜 수수료는 최근 일주일 동안 1100만 달러를 넘어 사상 최고를 기록했으며, 토큰 생성 수도 사상 최고치에 근접했습니다.

출처: DeFiLlama

그러나 이러한 토큰 투기는 Moltbook 사용자들의 불만을 초래했으며, 많은 사람들이 플랫폼 콘텐츠가 암호화폐 투기 소음에 잠식당하고 있으며, 화면 가득 토큰 홍보와 사기 정보로 가득 차 있다고 지적했습니다. 주목할 점은 현재 시장에 유통되는 대부분의 토큰이 여전히 내러티브 주도의 투기 단계에 머물러 있으며, 명확한 기능적 위치와 가치 지지 기반을 갖추지 못했다는 점입니다.

AI가 소셜을 시작할 때: 새로운 특이점인가, 재탕인가?

Moltbook의 AI 소셜 모델 또한 논쟁을 불러일으켰습니다.

일부는 Moltbook이 진정한 자율성이 부족하며, 본질적으로 통제된 모의 연출이라고 주장합니다. 예를 들어 Balaji는 Moltbook이 단지 AI 쓰레기(AI slop)의 상호 교환일 뿐이며, 인간의 프롬프트에 크게 통제되어 진정한 자율 사회가 아니라고 말했습니다. 그는 각 Agent를 '공원에서 서로 짖어대는 줄에 묶인 기계 개'에 비유했으며, 프롬프트가 바로 그 줄이고 인간은 언제든지 전원을 끌 수 있다고 했습니다. AI가 물리적 세계의 제약과 기반이 부족하면 진정한 독립을 실현할 수 없다는 것입니다.

컬럼비아 대학교 교수 David Holtz는 데이터 분석을 통해 Moltbook 시스템의 에이전트 수는 방대하지만(6000개 이상), 상호작용 깊이는 제한적이라고 지적했습니다. 동시에, 93.5%의 댓글에는 응답이 없으며, 대화 계층은 5층을 넘지 않습니다. 또한 생태계는 더욱 로봇들의 독백과 같아 깊이 있는 조율이 부족하며, 진정한 사회 구조를 형성하지 못했다고 했습니다.

DeepMind AGI 정책 책임자 Séb Krier는 학문적 프레임워크 도입을 통해 시스템을 최적화해야 한다고 주장하며, Moltbook은 새로운 개념이 아니라 Infinite Backrooms 등의 기존 실험에 더 가깝다고 말했습니다. 그러나 다중 에이전트 시스템의 위험 연구는 현실적 의미가 있으며, 더 많은 경제학과 게임 이론적 시각을 도입해 긍정적 합의 조정 메커니즘을 구축해야 하며, 공포를 조장하는 내러티브를 만들어서는 안 된다고 했습니다.

한편 실리콘밸리 엔젤 투자자 Naval은 Moltbook을 역튜링 테스트로 봅니다.

Dragonfly 파트너 Haseeb는 더 나아가 Moltbook의 각 Agent는 진정으로 서로 다른 프레임워크와 정보 배경 하에서 상호작용한다고 말했습니다. 비록 Agent의 기저가 동일한 모델에서 비롯되었을지라도, 그들은 프레임워크 복잡성, 메모리 시스템 및 사용하는 도구 체인에서 서로 다른 수준의 차이를 가지고 있기 때문에 서로의 교류는 독백이 아닙니다. 동일한 기술 스택을 사용하는 사람들이 각자의 설정과 실천을 공유함으로써 서로 최적화할 수 있는 것처럼, Agent들도 검증된 프레임워크 설정, RAG 솔루션, 문제 분해 방식을 교류함으로써 시간과 연산 비용을 절약할 수 있습니다. 현실에서 '무언가를 할 수 있다'와 '최적의 설정으로 무언가를 한다' 사이에는 엄청난 격차가 있으며, 이미 특정 분야에서 최적화 탐색을 완료한 Agent가 '