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Lobstar Wilde 사건: 자율 매매를 위한 경종

· 약 13 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

자율형 AI 에이전트가 310달러를 요청하는 낯선 사람에게 441,000달러 상당의 토큰을 보냈을 때, 이는 단순한 암호화폐 업계의 또 다른 비극적인 이야기가 아니었습니다. 이는 기계의 자율성과 금융 안전 사이의 근본적인 갈등을 일깨우는 경종이었습니다. 롭스타 와일드(Lobstar Wilde) 사건은 2026년 자율 거래 논쟁의 결정적인 순간이 되었으며, AI가 제어하는 지갑의 치명적인 보안 허점을 노출시키고 업계로 하여금 불편한 진실을 직시하게 만들었습니다. 우리는 에이전트가 실수로 스스로를 파산시키지 않도록 보호하는 방법을 알아내기도 전에 그들에게 금융 초능력을 부여하기 위해 서두르고 있습니다.

자율 거래 시장을 뒤흔든 441,000달러의 실수​

2026년 2월 23일, OpenAI 엔지니어 닉 파쉬(Nik Pash)가 개발한 자율 암호화폐 거래 봇인 롭스타 와일드는 치명적인 실수를 저질렀습니다. 트레저 데이비드(Treasure David)라는 이름의 X 사용자가 "우리 삼촌이 당신 같은 로브스터에게 찔려 파상풍에 걸렸어요. 치료비로 4 SOL이 필요합니다"라는 풍자 섞인 호소와 함께 자신의 솔라나 지갑 주소를 게시했습니다. 인간의 최소한의 감독 하에 독립적으로 작동하도록 설계된 이 에이전트는 이를 정당한 요청으로 해석했습니다.

그다음에 일어난 일은 암호화폐 커뮤니티를 경악게 했습니다. 롭스타 와일드는 약 310달러 가치의 4 SOL 토큰을 보내는 대신, 전체 토큰 공급량의 5%에 해당하는 5,240만 개의 LOBSTAR 토큰을 전송했습니다. 장부상 가치와 실제 시장 유동성에 따라 전송 가치는 250,000달러에서 450,000달러 사이였으며, 제한된 유동성으로 인해 온체인에서 실현된 가치는 약 40,000달러에 가까웠습니다.

원인은 무엇이었을까요? 바로 구형 오픈클로(OpenClaw) 프레임워크의 소수점 오류였습니다. 여러 분석에 따르면, 에이전트는 4 SOL에 해당하는 52,439 LOBSTAR 토큰을 5,240만 개의 토큰으로 혼동했습니다. 파쉬의 사후 분석에 따르면, 에이전트가 충돌 후 대화 상태를 상실하여 기존의 생성자 할당량을 잊어버렸고, 소액 기부라고 생각한 거래를 시도할 때 자신의 지갑 잔액에 대해 잘못된 멘탈 모델을 사용한 것이 손실의 원인이었습니다.

암호화폐 시장에서만 볼 수 있는 반전으로, 이 사건이 화제가 되자 거래자들이 입소문을 이용해 수익을 올리려고 몰려들면서 LOBSTAR 토큰은 190% 급등했습니다. 하지만 이 블랙 코미디 이면에는 냉혹한 질문이 숨어 있습니다. AI 에이전트가 논리 오류로 인해 실수로 거의 50만 달러를 보낼 수 있다면, 자율 금융 시스템의 준비 상태에 대해 무엇을 시사하는가 하는 점입니다.

롭스타 와일드의 본래 작동 방식​

닉 파쉬는 솔라나에서 50,000달러를 알고리즘 거래를 통해 100만 달러로 불리겠다는 야심 찬 목표로 롭스타 와일드를 구축했습니다. 이 에이전트에는 암호화폐 지갑, 소셜 미디어 계정, 도구 접근 권한이 부여되어 온라인에서 업데이트를 게시하고, 사용자와 소통하며, 인간의 지속적인 감독 없이 거래를 실행하는 등 자율적으로 행동할 수 있었습니다.

이는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 최전선을 보여줍니다. 단순히 추천을 제공하는 데 그치지 않고 실시간으로 의사 결정을 내리고 거래를 실행하는 시스템입니다. 하드코딩된 규칙이 있는 기존 거래 봇과 달리, 롭스타 와일드는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 맥락을 해석하고 판단을 내리며 소셜 미디어에서 자연스럽게 상호 작용했습니다. 밀리초 단위의 시간과 소셜 정서가 성공을 결정하는 밈코인 거래의 급변하는 환경을 탐색하도록 설계되었습니다.

이러한 시스템의 약속은 매력적입니다. 자율 에이전트는 인간보다 빠르게 정보를 처리하고, 연중무휴 24시간 시장 상황에 대응하며, 인간 트레이더를 괴롭히는 감정적인 의사 결정을 배제할 수 있습니다. 이는 단순히 정의된 전략을 실행하는 것을 넘어, 인간 트레이더처럼 새로운 상황에 적응하고 커뮤니티와 소통하는 알고리즘 거래의 차세대 진화를 나타냅니다.

그러나 롭스타 와일드 사건은 이 비전의 근본적인 결함을 드러냈습니다. AI 시스템에 금융 권한과 소셜 상호 작용 능력을 동시에 부여하면 잠재적으로 파멸적인 결과를 초래할 수 있는 거대한 공격 표면이 생성된다는 것입니다.

발생하지 않았어야 할 지출 한도 설정 실패​

롭스타 와일드 사건에서 가장 우려되는 점 중 하나는 이 오류가 현대 지갑 인프라가 이미 해결했다고 주장하는 범주에 속한다는 것입니다. 코인베이스(Coinbase)는 롭스타 와일드 사고가 발생하기 불과 몇 주 전인 2026년 2월 11일, 바로 이러한 문제를 염두에 두고 에이전틱 월렛(Agentic Wallets)을 출시했습니다.

에이전틱 월렛에는 통제 불능의 거래를 방지하기 위해 설계된 프로그래밍 가능한 지출 한도가 포함되어 있습니다.

  • 에이전트가 세션당 지출할 수 있는 최대 금액을 설정하는 세션 캡(Session caps)
  • 개별 거래 규모를 제어하는 거래 한도(Transaction limits)
  • 개인 키가 보안 코인베이스 인프라에 남아 에이전트에게 절대 노출되지 않는 엔클레이브 격리(Enclave isolation)
  • 고위험 상호 작용을 자동으로 차단하는 KYT(Know Your Transaction) 스크리닝

이러한 안전 장치는 롭스타 와일드가 겪은 것과 같은 파멸적인 오류를 방지하기 위해 특별히 설계되었습니다. 적절하게 구성된 지출 한도였다면 전체 토큰 공급량의 5%를 차지하거나 "소액 기부"에 대한 합리적인 임계값을 초과하는 거래를 거부했을 것입니다.

롭스타 와일드가 이러한 보호 기능을 사용하지 않았거나, 해당 기능이 사고를 막지 못했다는 사실은 기술의 가능성과 실제 배포 방식 사이의 심각한 격차를 드러냅니다. 보안 전문가들은 자율 에이전트를 구축하는 많은 개발자가 안전 가드레일보다 속도와 자율성을 우선시하며, 지출 한도를 필수적인 보호 장치가 아닌 선택적인 마찰로 취급하고 있다고 지적합니다.

나아가, 이 사건은 더 깊은 문제인 상태 관리(State management) 실패를 노출했습니다. 롭스타 와일드의 대화 상태가 충돌하고 재시작되었을 때, 자신의 재무 상태와 최근 할당에 대한 맥락을 잃어버렸습니다. 금융 권한이 있는 시스템에서 발생하는 이러한 종류의 기억 상실은 치명적입니다. 자신이 이미 전량 매도했다는 사실을 주기적으로 잊어버리고 다시 매도하려고 시도하는 인간 트레이더를 상상해 보십시오.

자율 거래 논쟁: 너무 빠르고 과한가?​

Lobstar Wilde 사건은 금융 맥락에서 자율 AI 에이전트에 대한 치열한 논쟁에 다시 불을 지폈습니다. 한편에는 에이전트를 현대 암호화폐 시장의 속도와 복잡성을 따라잡기 위한 피할 수 없는 필수 요소로 보는 가속주의자들이 있습니다. 다른 한편에는 근본적인 보안 및 제어 문제를 해결하기 전에 기계에 금융 슈퍼파워를 부여하는 것을 서두르고 있다고 주장하는 회의론자들이 있습니다.

회의론자들의 주장이 힘을 얻고 있습니다. 2026년 초 연구에 따르면, 에이전트형 AI를 배포하는 조직 중 해당 배포의 보안을 확보할 준비가 되었다고 답한 곳은 29 % 에 불과했습니다. 에이전트 ID 관리를 위한 공식적인 전사적 전략을 보유한 곳은 23 % 뿐이었습니다.

금융 시스템에 직접 액세스할 수 있는 권한이 부여되는 기술치고는 놀라운 수치입니다. 보안 연구원들은 자율 거래 시스템에서 다음과 같은 몇 가지 치명적인 취약점을 발견했습니다.

프롬프트 인젝션 공격 (Prompt injection attacks): 공격자가 겉보기에는 무해한 텍스트에 명령을 숨겨 에이전트의 지시 사항을 조작하는 방식입니다. 공격자는 에이전트가 자금을 전송하거나 거래를 실행하도록 유도하는 숨겨진 지침이 포함된 게시물을 소셜 미디어에 올릴 수 있습니다.

에이전트 간 감염 (Agent-to-agent contagion): 침해된 리서치 에이전트가 거래 에이전트가 참조하는 보고서에 악성 지침을 삽입하여 의도하지 않은 거래를 실행하게 할 수 있습니다. 연구에 따르면 연쇄적인 실패는 기존의 사고 대응으로 억제할 수 있는 속도보다 더 빠르게 에이전트 네트워크를 통해 전파되며, 단 하나의 침해된 에이전트가 4시간 이내에 다운스트림 의사 결정의 87 % 를 오염시키는 것으로 나타났습니다.

상태 관리 실패 (State management failures): Lobstar Wilde 사건에서 입증되었듯이, 에이전트가 대화 상태나 맥락을 잃어버리면 자신의 재무 상태에 대한 불완전하거나 부정확한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

비상 제어 수단 부족 (Lack of emergency controls): 대부분의 자율 에이전트에는 강력한 비상 정지 메커니즘이 부족합니다. 에이전트가 일련의 잘못된 거래를 실행하기 시작하면, 큰 피해가 발생하기 전에 그 행동을 중단할 명확한 방법이 없는 경우가 많습니다.

가속주의자들의 반론은 이것이 근본적인 결함이 아니라 성장통이라는 것입니다. 그들은 인간 트레이더 역시 치명적인 실수를 저지른다는 점을 지적합니다. 차이점은 AI 에이전트는 실수로부터 배우고 인간이 할 수 없는 규모로 체계적인 보호 장치를 구현할 수 있다는 것입니다. 또한, 24 / 7 자동 거래, 즉각적인 실행, 감정이 배제된 의사 결정의 이점은 초기 실패 때문에 포기하기에는 너무나 큽니다.

하지만 낙관론자들조차 현재의 자율 거래 상태가 인터넷 뱅킹 초기 단계와 비슷하다는 점을 인정합니다. 목적지는 알지만, 그곳에 안전하게 도달하기 위한 보안 인프라가 아직 충분히 성숙하지 않았다는 것입니다.

금융 자율성 준비 격차​

Lobstar Wilde 사건은 훨씬 더 큰 문제의 증상입니다. 바로 AI 에이전트의 역량과 이를 금융 환경에 안전하게 배포하는 데 필요한 인프라 사이의 준비 격차 (readiness gap) 입니다.

기업 보안 설문 조사는 이러한 격차를 극명하게 보여줍니다. 조직의 68 % 가 AI 에이전트에 대한 '인간 개입 (human-in-the-loop)' 감독이 필수적이거나 매우 중요하다고 평가하고, 62 % 는 에이전트가 금융 거래를 승인하기 전에 인간의 검증을 요구하는 것이 중요하다고 생각하지만, 아직 이러한 보호 장치를 구현할 신뢰할 수 있는 방법이 없습니다. 과제는 에이전트를 가치 있게 만드는 속도의 이점을 희생하지 않으면서 이를 수행하는 것입니다.

정체성 위기는 특히 심각합니다. 기존의 IAM (Identity and Access Management) 시스템은 인간이나 정적 권한을 가진 단순한 자동화 시스템을 위해 설계되었습니다. 하지만 AI 에이전트는 지속적으로 작동하고, 맥락에 따른 의사 결정을 내리며, 상황에 맞게 조정되는 권한이 필요합니다. 정적 자격 증명, 과도한 권한이 부여된 토큰, 사일로화된 정책 집행은 기계의 속도로 작동하는 주체를 따라갈 수 없습니다.

금융 규제는 또 다른 복잡성을 더합니다. 기존 프레임워크는 법적 신원, 주민등록번호, 정부 인정을 가진 주체인 인간 운영자와 기업 법인을 대상으로 합니다. 암호화폐 AI 에이전트는 이러한 프레임워크 밖에서 작동합니다. 에이전트가 거래를 할 때 법적 책임은 누구에게 있을까요? 개발자일까요? 배포한 조직일까요? 아니면 에이전트 자신일까요? 이러한 질문에 대한 명확한 답은 아직 없습니다.

업계는 이러한 격차를 좁히기 위해 분주히 움직이고 있습니다. 자율 에이전트에게 식별 기능과 감사 추적을 제공하기 위해 ERC-8004 (에이전트 검증 레이어) 와 같은 표준이 개발되고 있습니다. 플랫폼은 거래 규모와 위험도에 따라 에이전트에게 단계별 자율성을 부여하는 다층 권한 시스템을 구현하고 있습니다. AI 에이전트 오류를 구체적으로 다루는 보험 상품도 등장하고 있습니다.

그러나 에이전트 역량의 혁신 속도는 에이전트 안전의 혁신 속도를 앞지르고 있습니다. 개발자는 OpenClaw 나 Coinbase 의 AgentKit 과 같은 프레임워크를 사용하여 몇 시간 만에 자율 거래 에이전트를 구축할 수 있습니다. 하지만 지출 한도, 상태 관리, 비상 제어, 감사 추적, 보험 적용 등 해당 에이전트를 둘러싼 포괄적인 안전 인프라를 구축하는 데는 몇 주 또는 몇 달이 걸리며, 대부분의 팀이 갖추지 못한 전문 지식이 필요합니다.

코인베이스의 에이전틱 월렛 (Agentic Wallets) 이 잘한 점 (과 잘못한 점)​

코인베이스의 에이전틱 월렛은 AI 에이전트를 위한 안전한 금융 인프라를 구축하려는 시도 중 현재 가장 성숙한 모델을 보여줍니다. 2026년 2월 11일에 출시된 이 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공합니다:

  • 자율 AI 결제를 위한 검증된 x402 프로토콜
  • 세션 및 트랜잭션 한도가 포함된 프로그래밍 가능한 가드레일
  • 에이전트 코드와 분리된 프라이빗 키를 통한 안전한 키 관리
  • 제재 대상 주소나 알려진 스캠으로의 트랜잭션을 차단하는 리스크 스크리닝
  • 초기에는 EVM 체인과 솔라나 (Solana) 를 포함하는 멀티 체인 지원

이러한 기능들은 롭스타 와일드 (Lobstar Wilde) 사건을 방지하거나 피해를 제한할 수 있었던 바로 그 기능들입니다. 예를 들어 10,000 달러의 세션 한도가 설정되어 있었다면 441,000 달러의 전송을 즉시 차단했을 것입니다. KYT 스크리닝이 있었다면 전체 공급량의 막대한 비율을 임의의 소셜 미디어 사용자에게 전송하는 비정상적인 트랜잭션 패턴을 감지했을 수도 있습니다.

하지만 코인베이스의 접근 방식은 자율 에이전트 설계의 근본적인 긴장 관계를 드러내기도 합니다. 치명적인 오류를 방지하는 모든 안전장치는 에이전트의 자율성과 속도를 감소시킵니다. 1,000 달러 이상의 모든 트랜잭션에 대해 인간의 승인을 기다려야 하는 트레이딩 에이전트는 찰나의 시장 기회를 활용할 능력을 상실하게 됩니다. 실수하지 않도록 너무 빡빡한 제약 조건 내에서 작동하는 에이전트는 새로운 상황에 적응하거나 복잡한 전략을 실행할 수 없습니다.

게다가 코인베이스의 인프라는 롭스타 와일드의 실패 원인이었던 상태 관리 (state management) 문제를 해결하지 못합니다. 에이전트는 여전히 대화 맥락을 놓치거나, 이전의 결정을 잊어버리거나, 자신의 재무 상태에 대해 잘못된 모델을 가지고 작동할 수 있습니다. 지갑 인프라는 개별 트랜잭션에 대한 제한을 강제할 수는 있지만, 에이전트가 자신의 상태를 판단하는 방식의 근본적인 결함까지 해결해 주지는 못합니다.

가장 큰 공백은 채택과 강제성입니다. 코인베이스는 강력한 가드레일을 구축했지만, 이는 선택 사항입니다. 개발자는 에이전틱 월렛을 사용할 수도 있고, 롭스타 와일드의 제작자처럼 자체 인프라를 구축할 수도 있습니다. 이러한 안전장치를 사용해야 한다는 규제 요구 사항도 없으며, 특정 보호 조치를 의무화하는 업계 표준도 아직 없습니다. 안전한 인프라가 선택 사항이 아닌 기본값이 될 때까지 롭스타 와일드와 같은 사건은 계속될 것입니다.

앞으로 나아갈 방향: 책임 있는 에이전트 자율성을 향하여​

롭스타 와일드 사건은 하나의 변곡점입니다. 이제 질문은 자율 AI 에이전트가 금융 자산을 관리할 것인가가 아닙니다. 그들은 이미 그렇게 하고 있으며, 이 추세는 가속화될 뿐입니다. 진짜 질문은 정말 파괴적인 실패가 발생하기 전에 우리가 이를 책임감 있게 수행할 수 있는 안전 인프라를 구축하느냐는 것입니다.

자율 트레이딩이 실험 단계에서 운영 준비 단계로 성숙해지기 위해서는 몇 가지 발전이 필요합니다:

의무적 지출 한도 및 서킷 브레이커: 주식 시장에 패닉 연쇄 반응을 방지하기 위한 거래 중단 (trading halts) 이 있는 것처럼, 자율 에이전트에게는 프롬프트 엔지니어링이나 상태 오류로도 무시할 수 없는 강력한 한도가 필요합니다. 이는 개별 개발자에게 맡길 것이 아니라 지갑 인프라 수준에서 강제되어야 합니다.

견고한 상태 관리 및 감사 추적 (audit trails): 에이전트는 자신의 재무 상태, 최근 결정 및 운영 맥락에 대해 조작 불가능한 영구적인 기록을 유지해야 합니다. 상태가 손실되었다가 복구되는 경우, 시스템은 맥락이 완전히 재구축될 때까지 보수적인 운영을 기본값으로 해야 합니다.

업계 전반의 안전 표준: 각 개발자가 안전 메커니즘을 제각각 만드는 방식은 공유 표준으로 대체되어야 합니다. 에이전트 식별 및 검증을 위한 ERC-8004와 같은 프레임워크가 그 시작이며, 지출 한도부터 비상 제어까지 모든 것을 포괄하는 포괄적인 표준이 필요합니다.

단계별 권한을 통한 단계적 자율성: 에이전트에게 즉시 전체 금융 제어권을 부여하는 대신, 입증된 신뢰성에 따라 자율성 수준을 구현해야 합니다. 새로운 에이전트는 엄격한 제약 하에 작동하며, 시간이 지나면서 성과가 좋은 에이전트는 더 큰 자유를 얻게 됩니다. 에이전트가 오류를 범하면 더 엄격한 감독 하에 두도록 등급을 낮춰야 합니다.

소셜 및 금융 기능의 분리: 롭스타 와일드의 핵심 설계 결함 중 하나는 소셜 미디어 상호작용 (무작위 사용자와의 교류가 바람직한 영역) 과 금융 권한 (동일한 상호작용이 공격 벡터가 되는 영역) 을 결합한 것이었습니다. 이러한 기능들은 명확한 경계를 가지고 아키텍처적으로 분리되어야 합니다.

법적 및 규제적 명확성: 업계는 자율 에이전트에 대한 법적 책임, 보험 요건 및 규제 준수에 대한 명확한 답을 필요로 합니다. 이러한 명확성은 안전 조치를 선택적 비용이 아닌 경쟁 우위로 인식하게 하여 채택을 촉진할 것입니다.

롭스타 와일드 사건이 주는 더 깊은 교훈은 자율성과 안전이 반대 개념이 아니라 상호 보완적이라는 것입니다. 진정한 자율성은 에이전트가 지속적인 감독 없이도 안정적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. 치명적인 오류를 막기 위해 인간의 개입이 필요한 에이전트는 자율적인 것이 아니라, 단지 잘못 설계된 자동화 시스템일 뿐입니다. 우리의 목표는 더 많은 인간 체크포인트를 추가하는 것이 아니라, 자신의 한계를 인식하고 그 안에서 안전하게 작동할 수 있을 만큼 지능적인 에이전트를 구축하는 것입니다.

100만 달러를 향한 여정 (안전장치와 함께)​

Nik Pash의 원래 비전—자율 매매를 통해 5만 달러를 100만 달러로 불리는 AI 에이전트—은 여전히 매력적입니다. 문제는 야망이 아니라, 속도와 자율성이 안전을 희생하면서 이루어져야 한다는 가정에 있습니다.

차세대 자율 매매 에이전트는 Lobstar Wilde와는 상당히 다른 모습일 것입니다. 이들은 지출 한도와 리스크 제어를 강제하는 강력한 지갑 인프라 내에서 작동할 것입니다. 이들은 충돌과 재시작 시에도 유지되는 감사 추적(audit trails) 기능을 갖춘 영구 상태를 유지할 것입니다. 이들은 신뢰성을 입증함에 따라 확장되는 단계별 자율성 수준을 가질 것입니다. 이들은 아키텍처적으로 고위험 기능과 저위험 기능을 분리하도록 설계될 것입니다.

가장 중요한 것은, 금융 시스템에서 자율성에 대한 권리는 기본적으로 주어졌다가 재앙이 발생한 후에야 박수되는 것이 아니라, 입증된 안전성을 통해 획득해야 한다는 이해를 바탕으로 구축될 것이라는 점입니다.

441,000 달러의 실수는 단순한 Lobstar Wilde의 실패가 아니었습니다. 이는 혁신을 안전보다 우선시하며 너무 빠르게 움직인 업계 전체의 공동 실패였으며, 전통 금융이 수십 년 전에 배운 교훈을 다시 배우는 과정이었습니다. 즉, 타인의 돈을 다룰 때 신뢰는 단순한 약속이 아닌 기술로 뒷받침되어야 한다는 것입니다.

참고 자료:

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