현재 대부분의 AI 에이전트는
사용자가 결과를 “믿을 수밖에 없는 구조”입니다.
즉, 실제 어떤 코드가 실행됐는지
데이터가 유출되지 않았는지
결과가 조작되지 않았는지
AI가 실제로 그런 판단을 했는지
사용자가 검증할 방법이 거의 없습니다.
📌 EigenCompute가 제시하는 방향
EigenCompute는 TEE(Trusted Execution Environment) 기반으로
✔️ 어떤 코드가 실행됐는지
✔️ 어디서 실행됐는지
✔️ 어떤 결과가 나왔는지
✔️ 결과가 변조되지 않았는지
를 암호학적으로 증명 가능한 구조를 만듭니다.
📌 소개된 주요 데모 사례들
글에서는 총 15개의 실제 데모를 소개합니다.
🔹 버그 바운티 브로커
취약점 제보자가 먼저 정보를 넘기고 손해보는 문제 해결
→ 결제 전까지 취약점 내용을 안전하게 보호
🔹 신원 인증 시스템 (Dokimos)
정부 신분증 전체를 제출하지 않고도
“18세 이상 여부” 같은 정보만 검증 가능
🔹 급여 공유 플랫폼
직원들이 연봉 정보를 안전하게 동시에 공개
→ 먼저 공개하는 사람만 손해보는 구조 제거
🔹 DAO 거버넌스 에이전트
AI가 왜 특정 투표 결정을 내렸는지
검증 가능한 기록 제공
🔹 헬스케어 AI
건강 데이터를 운영자조차 볼 수 없는 상태로 분석
이제 AI 시장은 단순히 “모델 성능 경쟁”을 넘어서,
✔️ 검증 가능성
✔️ 프라이버시
✔️ 조작 방지
✔️ 책임 추적
이 중요한 시대가 됩니다.
특히 AI가 앞으로:
돈을 관리하고, 개인정보를 다루고, 자율적으로 의사결정을 하게 되면 “Trust me bro” 방식으로는 한계가 있습니다.