Dimitri De Jonghe

Dimitri De Jonghe, 어렵지 않아요 블록체인·AI를 이어 만든 사람이 궁금할 때

1. 디미트리 데 용어는 어떤 사람인가요?

디미트리 데 용어(Dimitri De Jonghe)는 블록체인 인프라(여러 컴퓨터가 데이터를 나눠 저장하고 서로 확인하는 기술의 바탕 설비), 머신러닝(컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 규칙을 배우는 기술), 디지털 아트가 만나는 지점에서 일해 온 기술자예요. 데이터를 중심에 둔 웹3 프로젝트를 초기에 만든 것으로 알려져 있어요. 여기서 웹3란 특정 회사 한 곳이 아니라 여러 참여자가 나눠서 운영하는 방식의 인터넷을 말해요.

그는 연구(리서치), 제품 개발, 실제 문제를 푸는 응용 엔지니어링을 두루 아우르는 경력을 쌓아 왔어요. 그래서 보통 '공동 창업자'이자 '기술 리더'로 소개되는 경우가 많아요.

지금까지 다뤄 온 일은 블록체인 기반 데이터 시스템, 디지털 미디어(사진·영상 같은 창작물)의 저작권과 권리 관리, 프라이버시(개인정보 보호)와 데이터 주권(내 데이터를 내가 통제할 권리), 그리고 AI가 일하는 흐름을 블록체인 위에서 조율하는 것 등이에요.

2. 무엇을 공부한 사람인가요?

그는 벨기에의 KU Leuven 대학에서 마이크로전자공학(아주 작은 전자 부품과 회로를 다루는 분야)과 머신러닝으로 박사 학위를 받았어요. 그 전에는 마이크로전자공학으로 공학 석사 학위를 먼저 땄고요.

원래는 통계와 머신러닝 기법을 복잡한 기술 문제에 적용하는, 전체 시스템을 크게 보고 생각하는 방식으로 일했어요. 그러다 이후에는 웹3 프로젝트로 활동 무대를 옮겼어요.

웹3 쪽에서는 데이터를 주고받는 일, 그 데이터가 어디서 왔는지 밝히는 출처(provenance) 확인, 누가 접근할 수 있는지 정하는 권한을, 특정 관리자 없이도 프로그램으로 자동 처리할 수 있게 만드는 일을 했어요.

이렇게 보면 쉬워요 · 작은 부품을 다루던 사람이, 이번엔 '데이터가 오가는 규칙'이라는 큰 부품을 설계하기 시작한 셈이에요.

3. 어떤 회사들을 만들고 거쳐 왔나요?

데 용어는 블록체인 기반 데이터 인프라, 그리고 데이터를 사고파는 탈중앙 데이터 마켓(관리자 한 곳 없이 참여자들끼리 데이터를 거래하는 시장)을 만드는 프로젝트인 Ocean Protocol과 BigchainDB의 공동 창업자이자 설계자(아키텍트)로 꼽혀요. 또 디지털 미디어의 출처와 권리를 다룬 블록체인 프로젝트 ascribe에서 초기 작업에 참여했어요.

주요 이력을 정리하면 이래요.

• ascribe: 코어 개발자(2014~2016). 디지털 창작물이 누구 것인지, 어디서 왔는지를 블록체인 위(온체인)에 증명으로 남기는 초기 작업을 했어요.
• BigchainDB: 공동 창업자 겸 비즈니스 애플리케이션 디렉터(2016~2018). 블록체인을 데이터베이스처럼 쓰는 방식의 사업 방향을 맡았어요.
• Ocean Protocol: 공동 창업자 겸 리서치 총괄(2017~2020). 탈중앙 데이터라는 개념의 연구와 제품 방향을 이끌었어요.

지금은 204.ai의 공동 창업자 겸 CTO(최고기술책임자, 2023~현재)로 일하고 있어요. 이 밖에도 Temple Technology 공동 창업자 겸 AI 자문, Nevermined 공동 창업자 겸 자문, Keyko 공동 창업자 겸 디렉터 등의 자리도 맡고 있는 것으로 알려져 있어요.

4. 지금 일하는 204.ai는 뭘 하나요?

204.ai에서 데 용어는 공동 창업자이자 CTO로 소개돼요. 이 스튜디오는 R&D(연구개발)를 중심으로 탈중앙 AI를 파고들어요. 탈중앙 AI란 AI를 특정 회사 한 곳이 독점해 운영하지 않고 여러 참여자가 나눠서 다루는 방식을 말해요.

여기서 특히 강조하는 건 데이터 주권(내 데이터를 내가 통제하는 것), 모델과 에이전트(스스로 판단해 일하는 AI 프로그램) 사이의 조정, 그리고 프라이버시를 지키면서 일을 처리하는 방식이에요. 여기에 더해 생성 시스템(글·그림 같은 걸 만들어내는 AI), 몰입형 경험, 사람과 AI가 주고받는 새로운 인터페이스처럼 아트·디자인을 지향하는 작업도 함께 다뤄요.

한 인터뷰에서 그는 탈중앙 AI를 초기 웹3가 풀려던 데이터 문제의 연장선으로 봤어요. 즉 데이터 권한, 그 결과물이 누구 덕분인지 밝히는 귀속(attribution), 그리고 참여를 유도하는 인센티브 설계가 AI를 만들고 세상에 내놓는 과정에 어떻게 영향을 주는지 이야기했어요.

5. 그가 집중하는 관심 분야는 무엇인가요?

데 용어의 작업은 다음 네 가지 주제에 모여 있어요.

• 데이터 주권: 개인이나 조직이 자기 데이터, 그리고 그 데이터로 만들어진 결과물에 누가 접근할지 스스로 정할 수 있게 해 주는 도구와 구조(아키텍처)를 만드는 일이에요.

• 탈중앙 조정: 관리자 한 명에게 기대지 않고도, 여러 에이전트나 서비스가 서로 협력할 수 있게 하는 방법(메커니즘)이에요.

• 프라이버시와 권리: 데이터와 창작물의 비밀을 지키고, 그것이 누구 소유이며 어떻게 써도 되는지를 분명히 하려는 접근이에요.

• AI와 아트의 결합: 뭔가를 만들어내는 생성 시스템과 몰입형 인터페이스를 실험하면서, 기술 연구개발과 창작을 하나로 묶는 작업이에요.

6. 이 일은 왜 중요하고, 무엇이 어렵나요?

그의 작업은 업계의 한 흐름과 맞닿아 있어요. AI 시스템을, 확인할 수 있는 데이터 출처와 프로그램으로 다룰 수 있는 권한, 그리고 투명한 인센티브에 연결하려는 흐름이에요.

이 흐름은 여러 관심사와 겹쳐요. 데이터를 사고파는 마켓플레이스, 블록체인 위에서 신원과 자격을 증명하는 일(온체인 신원·자격 증명), 디지털 콘텐츠의 권리를 관리하는 프로젝트, 그리고 정산·조정·감사(누가 무엇을 했는지 나중에 검증하는 것)를 위해 블록체인을 쓰는 에이전트 기반 시스템 같은 것들이죠.

다만 이 영역에는 실무와 정책 양쪽에서 풀어야 할 숙제도 있어요. 먼저 프라이버시를 지키는 구조는 쓰기 불편하지 않게 만들기가 어려워요. 또 나라와 지역(관할권)마다 다른 데이터 규제는 데이터를 어떻게 나누고 돈을 벌지에 영향을 줘요. 게다가 AI를 학습시킨 데이터가 무엇이고, 사용 허가(라이선스)를 받았는지, 그 공을 누구에게 돌려야 하는지(귀속)가 불분명한 경우가 많아서, 권리를 어떻게 관리할지도 여전히 논쟁거리예요.

이렇게 보면 쉬워요 · 좋은 재료로 요리를 파는 건 좋은데, '이 재료가 어디서 왔고 팔아도 되는지'가 흐릿하면 계속 시비가 붙는 것과 비슷해요.