AI 미술 감정기업 아트 레코그니션, 알파스타 투자 유치… 토큰화 신뢰성 보강 시동

AI 미술 감정기업 아트 레코그니션, 알파스타 투자 유치… 토큰화 신뢰성 보강 시동

100만 달러 규모 투자로 심층 학습 및 검증 인프라 고도화 계획… 
기술 한계 극복 위한 규범 표준 필요성 대두

 

아트 레코그니션(Art Recognition) 로고.

 

[AF 에엪 기술융합부] 스위스 취리히에 기반을 둔 인공지능(AI) 미술 감정 기업 아트 레코그니션(Art Recognition)이 2025년 10월 29일, 룩셈부르크 기반의 투자 펀드인 알파스타(Alpha Star)로부터 약 100만 달러 규모의 투자를 유치했다고 공식적으로 발표했다. 회사는 이번 자금 확보를 통해 심층 학습(Deep Learning) 모델을 고도화하고, 방대한 데이터셋을 확장하며, 작품 검증을 위한 외부 검증 체계를 구축하는 데 집중할 계획이라고 밝혔다. 아울러 기관 및 주요 경매사를 대상으로 한 서비스 확대를 목표로 한다. 이러한 움직임은 실물자산 토큰화(RWA) 시장에서 가장 중요한 요소인 '진품 확인' 기술력을 강화하려는 시도로 해석된다.

정교한 AI 기술 기반의 감정 시스템 확대

아트 레코그니션은 2019년 설립되었으며, 최고경영자(CEO)이자 공동 창립자인 카리나 포포비치(Carina Popovici)가 회사를 이끌고 있다. 회사는 CNN(합성곱 신경망)과 SWIN(시프트 윈도우 트랜스포머)과 같은 고도화된 심층 학습 기술을 활용해 작품의 이미지를 분석한다. 이는 인공지능이 작품의 패턴을 인식하고, 특징점을 추출하며, 잠재적인 위조 신호를 정밀하게 산출하는 데 사용되는 핵심적인 방법이다. 현재까지 아트 레코그니션은 500개 이상의 미술작품을 성공적으로 검증했으며, 전 세계 20개국에서 100개 이상의 기관 클라이언트(고객)를 확보하며 활동 영역을 넓혀왔다.

기업은 이미 일부 경매사 및 컬렉션 관리 기관과 시범 사업(파일럿)을 수행했으며, 특히 AI 감정 결과를 온체인 메타데이터(블록체인 상의 작품 정보 기록)와 연동해 토큰화 과정에서 작품의 진위 증빙 자료로 제공하는 방안을 실험 중이다. 이처럼 AI 기술을 블록체인 기반의 소유권 증명과 연결하는 시도는 디지털 자산의 신뢰성을 근본적으로 높이는 데 중요한 기술적 진전이다.

AI 감정의 한계와 제도적 규범 표준 필요성

아트 레코그니션은 AI 결과 자체가 법적 효력을 갖는 감정서나 작품의 절대적 진위 판정을 완전히 대체할 수 없음을 명시했다. 대신, 외부 감정 전문가와의 결합 검증을 필수적으로 수행하고, AI의 판단 과정을 추적하고 이해할 수 있는 설명 가능성(Explainability) 확보를 병행하고 있다고 강조했다.

업계와 학계는 AI 감정의 실무적 유용성을 인정하면서도 다음과 같은 한계점과 과제를 지속적으로 지적했다. 첫째, AI가 학습한 데이터의 대표성 편향 문제와 특정 작가, 시대, 또는 매체에 대한 오차 발생 가능성이다. 둘째, AI 판단 오류 발생 시 법적 책임이 누구에게 귀속되는지(손해배상 책임 주체)에 대한 규정 부재이다. 셋째, AI 감정 결과의 표준화나 공인 인증 체계가 아직 확립되지 않았다는 점이다.

아트 레코그니션은 이러한 시장의 우려를 완화하기 위해 외부 검증 기관의 참여, 모델 감사 기록(Audit Log)의 공개, 그리고 국제 감정 기관과의 파트너십 확대를 통해 기술적 신뢰를 확보하겠다고 밝혔다. 이번 투자는 딜로이트의 제17회 미술 및 금융 콘퍼런스에서 아트 레코그니션이 후원 기관으로 참여함으로써, 기술 신뢰성 강화에 대한 산업 전반의 인식이 변화하고 있음을 간접적으로 반영하는 사례이다.

결론적으로 아트 레코그니션의 이번 투자 유치는 토큰화된 미술품의 신뢰성 향상을 위한 기술적 진전으로 평가받았다. 그러나 AI 감정의 결과를 기반으로 한 '완전한 신뢰 시스템' 구축을 위해서는 기술적 보강과 더불어, 감정의 규범적 표준(검증 기준, 감정서 효력, 데이터 거버넌스)과 법적 및 회계적 합의가 병행되어야 한다는 점이 향후 실물자산 토큰화 시장의 핵심 과제가 될 전망이다.

 

AF 에엪 기술융합부 press@artfr.co.kr
 

 

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