Pi Network, AI 봇 대응 위한 인간성 증명 전략 공개…코칼리스가 Consensus 2026에서 강조한 핵심은?

Pi Network 공동창립자인 니콜라스 코칼리스(Nicolas Kokkalis)가 2026년 5월 7일 미국 마이애미에서 열린 Consensus 2026에서 인공지능 시대의 신원 확인과 개인정보 보호 문제를 주요 주제로 다뤘습니다.

당시 패널 토론의 제목은 ‘AI 세상에서 개인정보를 노출하지 않고 자신이 인간임을 증명하는 방법’이었습니다.

생성형 AI가 발전하면서 온라인에서 실제 사람과 자동화된 봇을 구별하는 문제가 점점 중요해지고 있습니다.

AI는 사람처럼 글을 작성하고 이미지를 생성하며, 실제 이용자처럼 행동하는 가짜 계정을 대량으로 만들어낼 수도 있습니다.

이러한 변화는 소셜미디어뿐 아니라 금융 서비스와 온라인 투표, 블록체인 생태계에도 영향을 미칠 수 있습니다.

Pi Network는 자신들이 구축한 KYC 기반 사용자 인증 시스템을 이러한 문제에 대응할 수 있는 인프라로 제시해 왔습니다.

특히 AI 자동화와 실제 사람의 검증을 결합한 하이브리드 모델을 통해 대규모 사용자 신원을 확인하고, 향후 다양한 Web3 서비스에서 실제 인간의 참여 여부를 증명하는 데 활용할 수 있다는 방향을 강조했습니다.

다만 KYC 인증을 완료한 사용자가 많다는 사실만으로 모든 AI 봇 문제를 해결할 수 있는 것은 아닙니다.

실제로 개인정보를 얼마나 안전하게 처리하는지, 인증된 계정의 도용을 어떻게 방지하는지, 외부 애플리케이션이 신원 확인 기능을 어느 수준까지 활용할 수 있는지 등이 중요한 평가 기준이 됩니다.

AI가 발전할수록 인간성 증명이 중요해지는 이유

인공지능의 발전은 인터넷 서비스의 운영 방식 자체를 변화시키고 있습니다.

과거에는 온라인 계정을 만들고 사람처럼 지속적으로 활동하는 데 상당한 시간과 노력이 필요했습니다.

하지만 생성형 AI와 자동화 도구를 활용하면 여러 계정을 동시에 운영하고, 서로 다른 사용자처럼 콘텐츠를 작성하는 것이 이전보다 쉬워졌습니다.

이로 인해 온라인에서 실제 사용자의 활동과 자동화된 활동을 구별하는 문제가 커지고 있습니다.

대표적인 사례가 소셜미디어입니다.

AI 봇이 특정 의견을 반복적으로 게시하거나 댓글과 반응을 대량으로 생성한다면 실제 여론보다 특정 주장이 더 많은 지지를 받는 것처럼 보이게 만들 수 있습니다.

블록체인에서도 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다.

에어드롭이나 커뮤니티 보상 프로그램에서는 한 사람이 여러 지갑과 계정을 만들어 보상을 중복으로 받는 시빌 공격(Sybil Attack)이 발생할 수 있습니다.

또 사용자 수를 기준으로 운영되는 거버넌스 시스템에서는 실제 참여자가 아닌 가짜 계정이 의사결정 과정에 영향을 줄 가능성도 있습니다.

이러한 문제에 대응하는 방법 가운데 하나가 인간성 증명(Proof of Humanity)입니다.

핵심은 특정 계정이 자동화된 봇이 아니라 실제 사람과 연결돼 있다는 사실을 확인하는 것입니다.

하지만 여기에는 개인정보 보호라는 또 다른 과제가 존재합니다.

서비스를 이용할 때마다 신분증과 얼굴 사진, 주소 같은 민감한 정보를 제출해야 한다면 이용자의 개인정보가 여러 기업에 분산될 수 있습니다.

따라서 앞으로의 디지털 신원 시스템에서는 실제 사람임을 확인하면서도 서비스 제공자에게 불필요한 개인정보를 전달하지 않는 구조가 중요해질 수 있습니다.

코칼리스가 Consensus 2026에서 다룬 주제 역시 이러한 온라인 신뢰와 개인정보 보호 사이의 균형에 초점을 맞췄습니다.

Pi Network의 AI·인간 결합 KYC 시스템은 어떻게 작동할까

Pi Network는 사용자 신원을 확인하는 과정에서 자동화 기술과 사람의 검증을 함께 활용하는 방식을 채택해 왔습니다.

이 구조는 크게 자동화된 초기 검증과 인간 참여형 검증, 검증 결과의 활용이라는 세 가지 측면으로 이해할 수 있습니다.

먼저 AI 기반 자동화 시스템은 제출된 신원 확인 자료를 분석하고 일부 검증 절차를 처리하는 역할을 합니다.

이미지와 문서의 일관성을 확인하거나 추가 검토가 필요한 사례를 분류하는 데 활용될 수 있습니다.

Pi Network 측은 당시 AI 기술을 활용한 KYC 처리 개선을 통해 일부 대기 시간을 최대 50% 줄였다고 설명했습니다.

다만 이러한 수치는 프로젝트 측이 제시한 개선 효과로, 모든 이용자의 인증 시간이 절반으로 줄어들었다는 의미는 아닙니다.

두 번째는 실제 사람의 참여입니다.

자동화 시스템만으로 판단하기 어려운 일부 검증 과정에 이미 인증을 받은 파이오니어들이 참여하는 구조입니다.

인간 검증자는 정해진 절차에 따라 신원 확인 관련 작업을 수행하고, 기여에 따라 PI 토큰을 보상으로 받을 수 있습니다.

이러한 방식은 자동화 시스템이 처리하기 어려운 사례를 보완하고, 많은 사용자가 분산된 형태로 검증에 참여할 수 있도록 설계됐습니다.

하지만 인간 검증자가 참여한다고 해서 모든 오류나 부정 인증을 완전히 방지할 수 있는 것은 아닙니다.

작업자의 실수나 부정행위, 인증 자료의 조작 가능성 등은 별도로 관리해야 합니다.

세 번째는 검증 결과의 활용입니다.

Pi Network는 KYC를 통해 확인된 사용자 신원을 향후 다양한 애플리케이션에서 실제 인간의 참여 여부를 확인하는 데 활용할 가능성을 제시하고 있습니다.

예를 들어 특정 서비스에서 한 사람이 여러 계정으로 참여하는 문제를 줄이거나, 실제 사용자에게만 보상을 지급하는 구조를 만드는 데 이용할 수 있습니다.

다만 이를 위해서는 신원 확인 결과를 외부 서비스가 안전하게 이용할 수 있는 기술과 명확한 개인정보 처리 기준이 필요합니다.

1,600만 명의 KYC 사용자와 5억 2,600만 건의 검증 작업

Pi Network가 당시 강조한 경쟁력 가운데 하나는 이미 구축한 사용자 네트워크의 규모였습니다.

원문에서는 Pi Network가 200개 이상의 국가와 지역에서 1,600만 명 이상의 사용자를 신원 인증했다고 설명합니다.

당시 다른 Pi 관련 발표에서는 KYC 인증 완료자가 1,800만 명 이상이라는 수치도 소개됐습니다.

이처럼 발표 시점과 집계 기준에 따라 수치가 다를 수 있으므로, 특정 숫자를 현재의 정확한 실시간 인증 인원으로 받아들이기보다 당시 프로젝트가 공개한 규모로 이해하는 것이 적절합니다.

또 Pi Network는 100만 명 이상의 KYC 검증 참여자가 누적 5억 2,600만 건 이상의 검증 작업을 수행했다고 설명했습니다.

이 숫자는 특히 AI 전략과 연결되면서 관심을 받았습니다.

다만 5억 2,600만 건을 AI 모델 학습이나 데이터 라벨링 작업으로 이해해서는 안 됩니다.

이는 Pi Network의 기존 KYC 시스템에서 수행된 신원 검증 관련 작업입니다.

Pi 측이 강조하는 것은 작업의 종류보다 시스템 운영 경험입니다.

여러 국가에 분산된 이용자에게 작은 단위의 작업을 배분하고, 결과를 수집하며, 기여에 따라 보상을 지급하는 과정을 대규모로 운영했다는 점입니다.

이러한 구조는 향후 AI 데이터 검증과 모델 평가, 인간 피드백 작업에도 응용할 가능성이 있습니다.

예를 들어 AI 기업이 생성된 답변의 품질을 평가하는 업무를 요청하면 신원이 확인된 Pi 사용자에게 작업을 분배하는 형태를 생각할 수 있습니다.

그러나 KYC를 완료한 사람이라고 해서 곧바로 전문적인 AI 평가를 수행할 수 있는 것은 아닙니다.

작업자의 언어 능력과 전문성, 평가 정확도, 작업 이력 등을 별도로 확인해야 합니다.

따라서 대규모 검증 사용자 기반은 AI 분야로 확장할 수 있는 잠재적인 자산이지만, 실제 AI 기업이 사용할 수 있는 완성된 인력 플랫폼과는 구분해야 합니다.

개인정보 보호는 Pi 신원 전략의 핵심 과제

코칼리스의 패널에서 중요한 부분은 실제 인간임을 증명하는 것만이 아니었습니다.

개인정보를 과도하게 공개하지 않고 이러한 검증을 수행할 수 있는지가 핵심 질문이었습니다.

일반적인 KYC에서는 이용자가 신분증과 얼굴 사진 등 민감한 개인정보를 제출할 수 있습니다.

이런 자료는 한번 유출되면 비밀번호처럼 간단하게 변경하기 어렵기 때문에 높은 수준의 보호가 필요합니다.

Pi Network 역시 KYC 과정에서 신원 확인 자료를 처리합니다.

따라서 Pi가 개인정보를 전혀 수집하지 않거나 민감한 자료를 사용하지 않는다고 설명하는 것은 정확하지 않습니다.

중요한 것은 수집된 정보를 어떻게 보호하고, 어떤 목적으로 사용하며, 외부 애플리케이션에 어느 범위까지 공개하는가입니다.

예를 들어 이용자가 특정 서비스에서 실제 사람임을 증명하려는 경우 이름과 주소, 신분증 번호를 모두 전달할 필요는 없을 수 있습니다.

해당 이용자가 신원 인증을 완료한 실제 사람이라는 사실만 전달할 수 있다면 개인정보 노출을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이러한 방향은 선택적 정보 공개와 영지식증명 같은 개인정보 보호 기술의 활용 가능성과도 연결됩니다.

다만 Pi Network가 모든 신원 검증 결과를 이러한 방식으로 외부에 제공하고 있다고 단정할 수는 없습니다.

실제 기술 구현과 공개 범위, 접근 권한 등은 별도의 확인이 필요합니다.

또 다른 과제는 인증된 계정의 도용과 양도입니다.

처음 계정을 만든 사람이 실제 사람이라는 사실이 확인됐더라도 이후 다른 사람이 계정을 구매하거나 탈취할 수 있다면 인간성 증명의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.

따라서 장기적으로는 최초 KYC뿐 아니라 계정의 지속적인 안전성과 실제 사용자와의 연결 여부를 관리하는 기술도 중요합니다.

결국 인간성 증명 시스템의 경쟁력은 인증 인원뿐 아니라 정확도와 개인정보 보호, 계정 보안, 실제 서비스에서의 활용성까지 종합적으로 평가해야 합니다.

프로토콜 23과 인간성 증명 전략은 어떻게 연결될까

Consensus 2026이 개최된 2026년 5월 당시 Pi Network는 연속적인 프로토콜 업그레이드도 추진하고 있었습니다.

특히 프로토콜 23은 스마트 계약과 개발자 생태계 확대에 중요한 기술적 기반이 될 것으로 기대를 모았습니다.

원문에서는 2026년 5월 15일을 노드 운영자의 프로토콜 23 업그레이드 마감 시점으로 언급합니다.

프로토콜 23이 주목받은 이유는 향후 블록체인 애플리케이션에서 보다 다양한 기능을 구현할 수 있는 기술적 기반과 연결됐기 때문입니다.

스마트 계약 기능이 확대되면 단순한 토큰 전송을 넘어 일정한 조건에 따라 거래를 실행하거나 보상을 지급하는 프로그램을 구현할 수 있습니다.

이러한 기능이 인간성 증명 시스템과 결합된다면 새로운 서비스 모델을 생각해 볼 수 있습니다.

예를 들어 거버넌스에서 한 사람이 여러 계정을 이용해 투표하는 문제를 줄이는 구조를 만들 수 있습니다.

또 특정 보상을 검증된 실제 사용자에게만 지급하거나, AI 데이터 평가에 참여한 사람에게 조건에 따라 자동으로 보상을 지급하는 서비스도 가능할 수 있습니다.

탈중앙화 애플리케이션에서 봇과 실제 이용자를 구별하는 기능 역시 잠재적인 활용 사례입니다.

하지만 중요한 구분이 있습니다.

프로토콜 23으로 노드를 업그레이드하는 것과 이러한 기능이 실제 메인넷에서 정식으로 활성화되는 것은 동일한 개념이 아닙니다.

프로토콜의 기술적 지원만으로 자동으로 인간성 증명 기반 스마트 계약이나 모든 DeFi 서비스가 완성되는 것은 아닙니다.

개발자 도구와 신원 인증 연동 방식, 스마트 계약 보안, 개인정보 처리 체계 등이 별도로 준비돼야 합니다.

또 모든 DeFi 서비스에서 KYC 인증을 필수로 요구하는 방식이 적절한지도 별도의 문제입니다.

인간성 증명과 탈중앙화 금융의 개방성 사이에는 설계상 균형이 필요하기 때문입니다.

따라서 당시 프로토콜 23은 Pi의 신원 인증 기술을 실제 온체인 서비스와 결합할 가능성을 넓히는 기반으로 볼 수 있지만, 계획된 활용 사례가 모두 구현됐다는 의미로 해석하는 것은 적절하지 않습니다.

AI 시대의 신원 인프라가 PI 토큰 가치로 이어지려면

2026년 5월 6일에는 Pi Network의 또 다른 공동창립자인 청디아오 판이 Consensus 2026에서 Web3와 AI, 블록체인의 실질적인 활용 가능성을 강조했습니다.

다음 날 코칼리스는 인간성 증명과 개인정보 보호라는 보다 기술적인 문제를 중심으로 발표에 참여했습니다.

두 발표는 서로 다른 관점에서 Pi Network의 장기 전략을 설명한 것으로 볼 수 있습니다.

청디아오 판은 토큰이 단기적인 투기나 자금 조달보다 실제 사용자 참여와 서비스 성장을 지원해야 한다는 방향을 강조했습니다.

코칼리스는 AI 시대에 실제 사람을 검증할 수 있는 시스템이 왜 중요한지를 설명하는 데 초점을 맞췄습니다.

이 두 전략이 실제로 연결된다면 Pi Network는 신원이 확인된 이용자가 다양한 디지털 작업과 서비스에 참여하고, PI가 그 과정에서 결제나 보상 수단으로 활용되는 구조를 추구할 수 있습니다.

하지만 이러한 비전이 PI 토큰 가격 상승으로 자동 연결되는 것은 아닙니다.

원문에서는 당시 PI 가격이 약 0.1744달러였고 시가총액은 약 18억 2,000만 달러였다고 소개합니다.

이는 2026년 5월 당시의 시장 수치이며 현재 가격을 의미하지 않습니다.

또 컨퍼런스 발표나 사용자 수 증가만으로 토큰 가격의 방향을 예측하기는 어렵습니다.

실질적인 토큰 수요가 발생하려면 외부 기업과 사용자가 PI를 필요로 하는 경제 활동이 만들어져야 합니다.

예를 들어 AI 기업이 Pi의 검증된 인적 네트워크를 이용하기 위해 비용을 지불하고, 해당 비용이 PI 결제로 연결된다면 새로운 사용처가 생길 수 있습니다.

반대로 프로젝트가 기존에 보유한 PI를 참여 보상으로 배분하는 방식에 그친다면 새로운 외부 수요가 충분히 발생하지 않을 수도 있습니다.

따라서 장기적인 성과를 평가하려면 KYC 인증 인원이나 커뮤니티 규모보다 실제 유료 서비스 이용량과 외부 기업의 채택 여부를 함께 봐야 합니다.

또 AI 작업을 위해 참여하는 실제 사용자 수, 반복적으로 발생하는 작업량, 작업 품질, 기업의 재이용률도 중요한 지표가 될 수 있습니다.

Pi Network가 강조한 42만 개 이상의 노드 인프라도 마찬가지입니다.

노드가 존재한다는 사실과 실제로 상업적인 AI 컴퓨팅 작업을 수행하고 수익을 만들어낸다는 것은 서로 다른 단계입니다.

따라서 신원 검증 인프라와 노드 네트워크가 PI 토큰의 실질적인 경제 활동으로 연결되는지를 확인할 필요가 있습니다.

결국 니콜라스 코칼리스의 Consensus 2026 패널이 전달한 핵심 메시지는 AI가 발전할수록 실제 사람을 확인할 수 있는 디지털 신원 기술의 중요성이 커질 수 있다는 것이었습니다.

Pi Network는 자신들이 구축한 KYC 사용자 기반과 인간 참여형 검증 시스템을 이러한 문제에 대응할 수 있는 자산으로 제시했습니다.

다만 대규모 KYC 실적과 글로벌 사용자 네트워크가 존재한다는 사실만으로 기술적 우위나 상용화 성공이 보장되지는 않습니다.

앞으로 중요한 것은 해당 신원 인프라가 실제 외부 서비스에서 얼마나 안전하고 효율적으로 사용되는지입니다.

개인정보를 보호하면서 봇과 중복 계정을 줄일 수 있는지, 개발자가 쉽게 연동할 수 있는지, 기업이 비용을 지불할 만큼 실질적인 가치를 제공하는지가 장기적인 경쟁력을 결정할 수 있습니다.

Pi Network의 인간성 증명 전략이 성공하기 위해서는 ‘많은 사람을 인증했다’는 성과를 넘어 ‘검증된 사람의 참여가 실제 서비스에서 어떤 가치를 만드는가’를 입증해야 합니다.

이것이 Consensus 2026에서 제시된 비전이 장기적인 생태계 성장으로 이어질 수 있을지를 판단하는 핵심 기준이라고 볼 수 있습니다.