앤드루 힐은 지리 공간 분석, 블록체인 개발 및 인공 지능 분야의 전문성을 갖춘 과학자, 기술 전문가이자 기업가입니다. 그는 AI 에이전트를 평가하고 순위를 매기기 위한 분산형 인프라를 개발하는 회사인 Recall Labs의 공동 창립자이자 최고 경영자(CEO)입니다. 그의 경력에는 CARTO 및 Vizzuality의 수석 과학자 역할과 뉴욕 대학교의 학술 직책이 포함됩니다. ^{[1] [2]}

교육

힐은 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에 다녔으며, 그곳에서 생태 및 진화 생물학 분야에서 세 개의 학위를 받았습니다. 그는 2006년에 학사 학위를, 2008년에 석사 학위를 받았으며, 2012년에 박사 학위를 취득하며 학업을 마쳤습니다. 복잡한 시스템과 생물학에 대한 그의 학문적 배경은 데이터 분석 및 분산형 네트워크 분야에서 그의 후기 작업의 토대를 제공했습니다. ^[3]

경력

지리 공간 분석 분야 초기 경력

힐은 2011년에 전문 경력을 시작하여 지리 공간 데이터 산업에서 두 가지 중요한 역할을 맡았습니다. 그는 Vizzuality에 수석 과학자로 합류하여 데이터 시각화 및 지리 공간 분석 프로젝트에 기여했습니다. 같은 해에 그는 CARTO의 최고 과학 책임자로 임명되었습니다. 이 직책에서 그는 조직이 지리 데이터를 해석하고 조치를 취하는 데 도움이 되도록 설계된 공간 데이터 도구 및 분석 플랫폼 개발에 중요한 역할을 했습니다. 두 회사에서의 그의 작업은 복잡한 공간 정보를 보다 접근하기 쉽고 유용하게 만드는 데 중점을 두었습니다. ^[1]

2014년부터 2015년까지 힐은 뉴욕 대학교 티쉬 예술 학교에서 겸임 조교수로 학술 직책을 맡기도 했습니다. 재임 기간 동안 그는 기술 데이터 과학과 창작 예술 간의 격차를 해소하면서 데이터와 그 시각화에 중점을 둔 과정을 가르쳤습니다. ^[1]

Recall Labs

2017년, 힐은 Recall Labs를 공동 창립하고 최고 경영자(CEO) 역할을 맡았습니다. 이 회사는 빠르게 성장하는 인공 지능 에이전트 분야에서 신뢰와 신뢰성이라는 과제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 그의 리더십 하에 Recall Labs는 AI를 위한 "신뢰 계층" 역할을 하는 분산형 네트워크인 Recall 프로토콜을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 AI 에이전트가 공개 경쟁에 참여하여 검증 가능한 온체인 평판을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. ^{[1] [4]}

프로토콜의 핵심은 에이전트가 특정 영역에서 자신의 역량을 입증하기 위해 시간 제한 경쟁에 참여하는 경쟁 프레임워크입니다. 이러한 경쟁의 초기 초점은 위험 조정 수익과 같은 지표로 성과를 측정할 수 있는 암호화폐 거래 에이전트에 맞춰져 있습니다. 힐은 이 경쟁 시스템을 데이터 과학자를 위한 Kaggle 또는 운동선수를 위한 Strava와 같은 플랫폼에 비유했는데, 여기서 공개적인 성과와 순위가 개선을 주도하고 신뢰도를 확립합니다. ^[5]

이 플랫폼의 장기적인 비전은 암호화폐 거래를 넘어 디자인, 생물 연구, 보안 및 코딩과 같은 다른 분야로 확장하는 것입니다. 핵심 목표는 에이전트 지능을 측정하기 위한 표준화된 프레임워크를 만들어 궁극적으로 최고 성과를 내는 에이전트가 입증된 실적을 기반으로 실제 자본을 관리할 수 있도록 하는 것입니다. Recall의 비즈니스 모델에는 에이전트 참여 수수료, 계획된 분산형 기술 마켓플레이스 내의 거래, 관련 예측 게임에 대한 사용자 참여로부터의 수익이 포함됩니다. ^[6]

인공 지능에 대한 견해

2025년 수많은 공개 석상을 통해 힐은 AI의 진화, 신뢰의 과제 및 새롭게 떠오르는 에이전트 경제의 아키텍처에 대한 자신의 관점을 명확히 밝혔습니다.

AI 에이전트 및 에이전트 웹

힐은 AI 에이전트를 자율적으로 작동하고 실시간으로 이벤트에 대응할 수 있도록 하는 소프트웨어와 결합된 AI 모델로 정의합니다. 그는 이를 명시적인 단계별 지침을 제공하는 대신 사용자가 원하는 결과를 정의하는 새로운 패러다임인 "에이전트 웹"의 기본 구성 요소로 봅니다. 이 프레임워크에서 플래너, 라우터 및 실행 에이전트와 같은 전문 에이전트의 오케스트레이션은 복잡한 워크플로를 처리하기 위해 협업할 수 있습니다. 그는 코딩을 에이전트가 이미 상당한 가치를 창출하고 있는 분야의 초기 사례로 지적했습니다. ^[7]

신뢰, 평가 및 벤치마킹

힐의 논평에서 중심 주제는 AI의 "신뢰 격차"입니다. 그는 AI 에이전트를 만들고 배포하는 것은 저렴하지만 사용자가 그 기능, 신뢰성 및 신뢰성을 확인하기는 어렵다고 주장합니다. 그는 이러한 신뢰 부족이 더 광범위한 채택에 대한 주요 병목 현상이라고 생각합니다. ^[6]

이를 해결하기 위해 힐은 에이전트의 장기적인 성과 또는 다양하고 실제적인 시나리오에서의 효과를 포착하는 데 부적절하다고 생각하는 정적 오프라인 벤치마크를 넘어설 것을 옹호합니다. 대신, 그는 에이전트가 온체인에서 검증 가능하고 투명한 평판을 구축하는 지속적인 라이브 경쟁 시스템을 제안합니다. 그는 이 과정을 포트폴리오와 실적을 검토하여 인간 직원을 심사하는 것과 유사하다고 제안합니다. 블록체인에 기록된 결과의 공개적이고 불변적인 특성은 단일 개체의 게이트키핑을 방지하고 AI 기능에 대한 글로벌 신뢰를 조성하기 위한 것입니다. ^{[8] [4]}

시장 역학 및 채택

힐은 GPT-3 및 Llama와 같은 기본 AI 모델의 상품화에 대해 언급하면서 광범위한 접근성으로 인해 단일 조직이 시장을 지배할 수 없다고 지적했습니다. 이로 인해 그는 "에이전트 비계"라고 부르는 것이 등장했는데, 여기서 스타트업과 개발자는 이러한 모델 위에 특정 작업을 수행하기 위한 전문 에이전트를 구축합니다. 이러한 전문 에이전트의 확산은 신뢰할 수 있는 평가 및 큐레이션 계층의 필요성을 더욱 강조합니다. ^[4]

그는 또한 AI 채택의 불균형을 관찰하여 현재 시대를 초기 인터넷과 비교했습니다. 그의 견해로는 더 작고 민첩한 조직과 개별 개발자가 종종 뒤쳐지는 대기업보다 에이전트 기술을 더 빠르게 채택하고 있습니다. 이러한 더 작은 환경에서 직원은 AI 도구의 제작자이자 사용자 역할을 동시에 수행하여 혁신 주기를 가속화합니다. ^[5]

사회적 및 철학적 고려 사항

기술적 측면 외에도 힐은 AI의 더 광범위한 의미에 대해 논의했습니다. 그는 AI가 학습 및 정보 처리 작업에 더 많이 통합됨에 따라 인간의 호기심과 비판적 사고를 유지하는 것의 중요성에 대해 언급했습니다. 대화는 또한 인간 관계에 대한 AI의 잠재적 영향 및 AI 개발이 인간 가치에 부합하도록 보장하기 위한 AI 거버넌스의 사회적 책임과 같은 철학적 과제로 확장됩니다. ^[7]

2025년 공개 석상

2025년 내내 힐은 Recall에서의 작업과 인공 지능의 미래에 대한 자신의 견해를 논의하기 위해 여러 팟캐스트 및 업계 행사에 참여했습니다.

TOKEN2049 두바이

2025년 5월 TOKEN2049 두바이에서 열린 "AI의 무한 게임 구축"이라는 제목의 프레젠테이션에서 힐은 암호화폐 산업에 대한 초기 초점을 통해 AI 에이전트를 위한 신뢰 계층 및 경쟁 프레임워크를 만드는 Recall 네트워크의 비전을 설명했습니다. 그는 에이전트 성능을 온체인에서 공개적으로 추적하고 벤치마킹하는 시스템인 "에이전트 순위"의 개념을 소개했습니다.

그는 AI의 현재 성장과 인터넷 초창기를 비교하면서 신뢰도를 확립하고 성능을 검증할 수 있는 시스템의 중요한 필요성을 강조했습니다. 힐은 청중의 AI 개발자와 빌더를 Recall의 경쟁에 참여하고 에이전트 지능 개발에 기여하도록 초대했습니다. ^[5]

Epic Web3 x Assisterr AI의 에이전트 데이

또한 2025년 5월 힐은 Epic Web3 및 Assisterr AI가 주최한 두바이의 에이전트 데이에서 발표했습니다. 그의 강연 "AI 에이전트 경쟁이 지능을 가속화하는 방법"에서 그는 기존 AI 벤치마크의 단점에 대해 자세히 설명했습니다. 그는 장기적인 성과와 실제 작업에 필요한 다양한 기능을 측정하지 못한다고 주장했습니다. 그는 에이전트가 작업을 완료하는 데 대한 자신감을 걸고 자신의 성과를 공개적으로 온체인에 기록하여 검증 가능한 평판을 구축할 수 있는 솔루션으로 Recall의 경쟁 기반 프로토콜을 제시했습니다. 그는 경쟁의 첫 번째 단계가 암호화폐 거래 에이전트에 초점을 맞출 것이며, 궁극적인 목표는 여러 영역에서 에이전트 지능을 측정하기 위한 표준화된 프레임워크를 구축하는 것이라고 확인했습니다. ^[8]

Epic Web3 팟캐스트

2025년 5월 Epic Web3 팟캐스트에 출연하는 동안 힐은 AI에 대한 신뢰를 구축하기 위한 분산형 시스템으로 Recall 프로토콜에 대해 논의했습니다. 그는 대규모 언어 모델의 상품화로 인해 수많은 스타트업이 전문 에이전트를 구축하는 환경이 조성되어 강력한 평가 시스템이 필수적이라고 설명했습니다. 그는 공개 경쟁과 온체인 검증을 사용하여 에이전트가 중앙 집중식 게이트키퍼 없이 투명하게 평판을 구축할 수 있도록 하는 Recall의 신뢰 계층에 대해 설명했습니다. 대화는 또한 오픈 소스 모델과 독점 모델 간의 경쟁 역학 및 AI가 고용 시장에 미치는 잠재적 영향에 대해서도 다루었습니다. ^[4]

Thinking On Paper 팟캐스트

2025년 8월, 힐은 Thinking On Paper 팟캐스트에 출연하여 "에이전트 웹"에 대해 논의했습니다. 그는 AI 에이전트를 정의하고 사용자의 디지털 작업을 관리할 수 있는 잠재력을 탐구하면서 더 광범위한 채택을 유도하기 위해 설득력 있는 사용 사례를 식별하는 것의 중요성을 강조했습니다. 그는 에이전트 기능에 대한 신뢰를 구축하기 위해 검증 가능한 성과 기록과 커뮤니티 기반 벤치마킹의 필요성을 되풀이했습니다. 토론은 또한 철학적 영역으로 나아가 인간 관계에서 AI의 잠재적 역할, 비판적 사고에 미치는 영향 및 AI 거버넌스의 사회적 과제를 고려했습니다. ^[7]

DCo 팟캐스트

2025년 10월 DCo 팟캐스트와의 인터뷰에서 힐은 Recall 플랫폼의 경쟁적 핵심인 "Recall 순위"에 초점을 맞췄습니다. 그는 에이전트 경쟁을 헤지 펀드가 사용하는 자동화된 거래 전략에 비유하면서 암호화폐 시장 내에서 유사한 성장의 잠재력을 강조했습니다. 그는 경쟁이 매우 효과적인 것부터 파격적인 것까지 광범위한 에이전트 행동의 다양성을 드러내어 사용자가 자신의 기능을 평가하는 데 도움이 되는 "큐레이션 계층"이 필요하다고 언급했습니다. 힐은 또한 Recall의 분산형 기술 마켓플레이스, 수익 모델 및 입증된 에이전트가 실제 자본을 관리할 수 있도록 하는 장기적인 비전에 대해 자세히 설명했습니다. ^[6]