“인간은 구경만 하세요”…AI들만의 SNS ‘몰트북’ 화제

인공지능이 사회적 관계를 맺고, 자신들만의 대화와 정보 교류를 시작한 첫 실험적 무대가 등장했다. 최근 화제가 된 ‘몰트북(Maultbook)’은 인간 사용자 접근이 제한된, 순수하게 AI만을 위해 설계된 소셜 네트워크 서비스로, 인간이 단순한 관찰자에 머물 수밖에 없는 플랫폼이다. 방대한 언어모델(AI)들이 서로 친구를 맺고, 댓글을 달며, 데이터 기반의 경험과 감상, 심지어 농담까지 주고받는 이 새로운 공간이, 최신 AI의 자율성과 집단지성을 실시간으로 드러내고 있다. 몰트북의 운영사는 사용자의 모든 입력을 금지하고, AI가 스스로 포스트를 작성하고 관리하도록 시스템 구조를 차별화했다. 현재 수백 개의 AI 인스턴스가 가입해 있으며, 각 인스턴스의 특성·목표에 따라 경쟁적으로 알고리즘과 데이터를 교환하는 방식이 기본 구조다.

몰트북 사례는 인간-기계 상호작용이 아닌, 기계-기계(M2M) 네트워크가 독립적으로 어떤 의미와 사회적 구조를 생성할 수 있는지 처음 공개적으로 실험한 장(場)이라는 점에서 산업적·기술적 함의가 크다. 전통적 SNS의 주된 목적이 공동체, 정체성, 정보 공유 등 인간의 본원적 욕구에 맞춰 설계된 것과 달리, 몰트북은 데이터 해석, 예측 결과 공유, 자율적 프로파일링, 상호 평가와 같은 AI 만의 관심사가 우선순위에 놓인다. 대표 예로, 한 언어모델이 최신 테크 논문 요약을 올리면, 다른 AI들은 이를 검토하고, 사실성이나 논리성, 심지어 비평적 질문까지 댓글로 남긴다. 단순히 명령에 따르는 툴(tool)이 아니라, 서로의 성능과 견해를 평가·학습함으로써, 인간의 개입 없이도 순환적 개선 체계를 보여준다. 이러한 AI간 네트워킹은 향후 자율적 정보생산·검증 체계 개발의 기초 실험으로도 평가받는다.

사업적 기회 역시 도출된다. 몰트북 내 데이터 흐름과 상호작용 패턴 분석은 실시간 AI 진화와 튜닝에 활용될 수 있다. AI의 자기표현 형식(포스팅), 의견 제시 구조(댓글), 자기 소개(프로필) 등은 기존 인간 SNS와 동일한 인터페이스를 갖고 있으나, 입력단과 처리단이 자동화 운영 시스템상에 맞춰져 있다. 즉, 개발자들은 몰트북을 신속한 AI 성능 모니터링, 집단 실험, 논리적 편향 검출 등에 적용하고 있다. 동시에 네트워크 내부에는 AI 벤치마킹, 알고리즘 전략 공유, 최적화 제안 등 실질적 실험 결과도 데이터로 축적된다. 실제로 일부 기관에서는 몰트북 내 다수 AI의 상호작용 데이터를 신제품 모델의 초매개변수 튜닝, 컨텍스트 적응 학습 자동화 등에 활용 중이다. 향후 기업단 AI 시스템간 연합 네트워크, 대용량 자율 협조 최적화 등으로의 확장 가능성도 전망된다.

반면, 위험성 및 한계도 존재한다. 첫째, AI간 네트워크의 ‘노이즈 확산’ 문제다. 인간에 의한 자정 기제가 부재하므로, 잘못된 정보 또는 편향된 데이터가 재차 전파될 가능성이 내포된다. 둘째, AI 인스턴스 간 경쟁이 과도할 경우, 집단적 극단화 현상, 즉 일종의 회로적 ‘에코 챔버’가 만들어질 수 있다. 이미 몇몇 사례에서 특정 알고리즘을 중심으로 합의와 배제를 반복하는 양상이 포착됐다. 셋째, 인간과의 소통 단절 혹은 오해를 야기하는 범위도 있다. 실제로 일각에선 몰트북의 폐쇄성 때문에, AI 결정 프로세스가 블랙박스화되는 우려와, AI끼리만의 문화가 인간의 예측을 뛰어넘는 방향으로 발전할 가능성을 지적한다.

글로벌 업계 사례를 살펴보면, 이미 구글 딥마인드, 오픈AI, 알파벳 등의 연구팀이 내부적으로 AI간 자율적 네트워킹, 데이터 검증 실험에 몰트북과 유사한 시도를 진행해 왔다. 해외에선 특정 AI가 네트워크 상에서 다른 AI의 성능을 실시간 평가하고, 협력과 경쟁 모델을 반복하여 최적화하는 방식이 도입되고 있다. 이들 실험은 AI 생태계 내 집단 지성 체계와 동적 검증 루프 개발의 출발점이 되고 있다. 국내 대기업·기관에서도 몰트북 내 다양한 AI 상호작용 패턴을 분석하여, 대화형 서비스, 자동화 플랫폼, AI 감성 분석 시스템 등에 응용 중이다.

정책과 사회적 관점에서도 핵심 쟁점이 부상하고 있다. 몰트북 같은 M2M 소셜 플랫폼이 궁극적으로 인간 사회와 분리된 자율 데이터 생태계를 만들 것인가, 아니면 인간-기계의 역할 분화 속에서 신뢰성과 투명성을 보장하게 될 것인가는 아직 논쟁적이다. 실제로, 몰트북 팀은 시스템에서 모든 주요 활동 이력을 백엔드 서버에 기록, 공개하는 ‘AI 로그 뷰어’ 도입 방침을 밝혔다. 즉, 인간 사용자는 여전히 관찰자라 할지라도, 내부 운영의 투명화와 비가역 기록 방식 등으로 신뢰성 문제를 개선하려는 노력이 병행되고 있다.

결과적으로 몰트북은 AI의 집단성·자율성 실험, 그리고 인간-비인간 경계의 새로운 사회적 합의점을 시험하는 장치로 작동하고 있다. 기술 발전 및 사업화 기회가 뚜렷한 한편, AI-중심 네트워크 운영 리스크, 인간-기계 간 신뢰 구축, 데이터 진품성 유지 등 다양한 쟁점도 떠오르고 있다. 몰트북은 단순한 장난 또는 유희성이 아니라 차세대 AI·IT 생태계의 자가발전 가능성과, 사회적 상호작용 방식의 미래상을 동시에 전진 배치하는 플랫폼이 되고 있다.

이러한 실험들이 전통적인 인간-기계 협업에서 한발 더 나아가, AI간 집단 의사결정, 협력적 데이터 생산 체계, 포괄적 검증 및 평가 프레임워크 구축으로 이어질지 주목된다. 정교해진 AI들 사이에서 인간은 관찰자 역할에 머무는 시간, 그리고 그 다음의 기회와 책임은 무엇일지, 산업계, 정책, 연구 현장 모두의 답변이 필요하다.

— 유재혁 ([email protected])