김한성 굿프롬프트 대표
▲김한성 굿프롬프트 대표
2024년에는 AI 기술의 새로운 지평이 열리고 있다. 바로 'AI 에이전트'의 등장이다. 이는 단순한 기술진보를 넘어 AI가 우리 삶에 더욱 깊이 관여하게 될 중요한 전환점이 될 것이다. 지금까지의 AI 모델들은 주어진 데이터 안에서만 작동하고 생성하는 한계가 있었다. 하지만 이제는 여러개의 AI 모델과 다른 기능을 가진 시스템을 결합한 '복합 AI 시스템'이 가능해졌다. 더하여 이 시스템은 개인정보와 외부 데이터베이스를 연결해 더 정확하고 맞춤화된 답변을 제공할 수가 있다.
특히 주목할 만한 것은 AI가 이제 시스템의 제어 논리를 담당할 수 있게 되었다는 점이다. 이는 AI가 사람의 지시에 따라 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 스스로 생각하고 판단하며문제를 해결할 때까지의 과정을 반복한다는 의미이다. 빠른 응답이 필요할 때는 신속하게, 복잡한 문제에 직면했을 때는 신중하게 접근하는 등 상황에 따라 유연하게 대응할 수 있는 것이다.
AI 에이전트는 추론, 행동, 기억이라는 세 가지 핵심 특성을 기반으로 작동한다. 추론(Reason)은 AI 에이전트가 복잡한 상황을 스스로 이해하고 분석하여 최적의 결정을 내리는 능력이다.이를 통해 AI 에이전트는 복잡한 문제를 해결하면서 인간에게 중요한 결과물을 제공한다. 행동(Action)은 이러한 추론 결과를 바탕으로 웹 검색, 코드 및 이미지 생성 등 외부 도구를 활용해 해결책을 위한 실제 작업을 수행하는 능력이다. 기억(Memory)은 과거의 경험과 데이터를 바탕으로 학습하며, 지속적으로 성능을 개선하는 능력이다. 이는 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 더욱 정교해지고, 개인화된 경험을 제공한다.
AI 에이전트는 다양한 환경에서 자율적으로 행동할 수 있어 인간의 개입을 최소화한다. 그러나 AI 시스템의 자율성 정도는 문제의 복잡성에 따라 다양할 수 있다. 단순하고 명확한 문제에는 프로그래밍 방식이 더 효율적이지만, 복잡하고 다양한 작업에는 에이전트 방식이 유리하다.앞으로 AI 에이전트는 AI가 여러 도구와 데이터를 활용하여 문제를 체계적으로 접근하면서도,동시에 스스로 생각하고 계획을 세우며 복잡한 문제를 해결하는 능력을 제대로 갖추게 될 것이다. 이는 AI 에이전트가 단순한 자동화 도구에서 벗어나 복잡한 의사결정을 자율적으로 수행하는 새로운 패러다임을 제시하고 있음을 시사한다. AI 에이전트가 다양한 산업 분야에서영향을 미치면서 만들어 가는 구체적인 변화의 모습을 살펴보자.
•자동화된 프롬프트 엔지니어링: 과거에는 사용자가 AI 시스템을 활용하기 위해 복잡한 명령어를 직접 작성해야 했다. 예를 들어, 분석을 요청하려면 명확한 매개변수를 설정하고 데이터를 정리한 후에야 AI가 올바른 결과를 제공할 수 있었다. 그러나 최신 AI 에이전트인Salesforce의 Einstein AI는 사용자 입력을 바탕으로 자동으로 분석을 수행하고, 사용자에게맞춤형 인사이트를 제공한다.•실시간 분석 및 판단: 과거에는 금융 데이터의 실시간 분석이 대부분 인간 분석가들에게 의존했다. 분석가들은 시장 데이터를 수동으로 수집하고 분석한 후에 투자 결정을 내려야 했으며, 이 과정에서 많은 시간이 소요되었다. BlackRock의 AI 시스템인 Aladdin은 실시간으로금융 시장 데이터를 분석하여 투자 포트폴리오를 자동으로 조정한다. 이 시스템은 수천 개의 데이터 포인트를 분석하고, 리스크를 최소화하며, 최적의 투자 전략을 제시함으로써 투자 결정의 정확성과 속도를 크게 향상시킨다.
•멀티모달 AI의 발전: 과거의 AI 시스템은 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 특정 유형의 데이터를 각각 별도로 처리했다. 이를 통합하여 종합적으로 분석하는 것은 매우 어려운 과제였다. 그러나 IBM의 Watson Health는 환자의 텍스트 기록, 의료 영상, 그리고 생체 신호 데이터 등 다양한 데이터(예: 증상 설명, 의료 영상, 심장 소리 등)를 종합적으로 분석하고, 더 정확한 진단을 내릴 수 있다.
•과학적 발견의 가속화: 과거의 과학 연구에서는 데이터 분석, 모델 시뮬레이션, 가설 수립등이 수작업으로 이루어졌으며, 이로 인해 연구 속도가 느리고, 새로운 발견까지 오랜 시간이 걸렸다. 스탠포드 대학의 '2024년 AI 지수 보고서'에 따르면, AI 에이전트는 생명과학 분야에서 유전자 편집 기술을 활용하여 새로운 치료법을 자동으로 제안함으로써 신약 개발 시간을수년에서 몇 달로 단축할 수 있을 것으로 기대한다.
이러한 변화는 AI 에이전트가 여러 도구와 데이터를 활용하여 문제를 체계적으로 접근하는 동시에, 스스로 생각하고 계획을 세워 복잡한 문제를 해결하는 능력(자율적인 인공지능 ,Autonomous AI)을 갖추어 더욱 가속화되면서 우리 사회와 산업 구조에 근본적인 변화를 가져올 것이다. 특히 인간과 AI의 협력 모델에 대한 새로운 패러다임을 제시하고 있다.AI 에이전트가 일으키는 변화에 대비하기 위해 개인과 조직은 필수적인 준비를 해야 한다. AI리터러시를 향상시켜 AI의 작동원리와 한계를 이해하고, 이를 바탕으로 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한 윤리적 판단력 또한 강화해야 한다. AI에이전트의 결정이 항상 옳은 것은 아니며, 그 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제들을 사전에 인지하고 대응할 수 있는 능력이 필요하다. 이를 통해 AI와 인간의 협력을 더욱 효과적으로 만들어갈 수 있을 것이다.
AI 에이전트와의 공존을 통해 우리가 더욱 효율적이고 창의적인 미래를 만들어갈 수 있을지는 아직 지켜봐야 할 문제이다. 오늘날 가장 발전된 조직에서도 중요한 의사결정은 주로 “인간의직감"에 기반하고 있으며, AI를 실질적으로 사용하는 경우는 매우 적다고 한다. 그러나 이러한상황은 변할 것이다. 18-19세기 증기기관, 전기, 조립라인으로 대표하는 기계의 활용으로 제조업, 운송, 농업 분야에 영향을 미쳤던 산업혁명(기계의 활용) 처럼 말이다.육체노동은 기계화되고, 대량 생산체제에 힘입어 생산성은 향상되었다. 사회적으론 도시화, 노동자 계급이 형성되고 경제구조는 농업경제에서 산업경제로 변화하였다. 국제간 무역확대와 함께 지구적 대규모 환경이 오염되었다. 혁신의 속도는 느렸고 인간의 역할은 일부를 제외하고는 기계의 조작자, 관리자였다.
20세기 후반부터 현재에 이르는 지금 우리는 똑같은 잣대로 그 내용을 다시 정보혁명(AI의 활용)으로 채우고 있다. 컴퓨터, 인터넷, 인공지능 기술이 퍼지고 서비스업, 지식산업, 의사결정에 커다란 변화를 맞고 있다. 산업경제에서 지식경제로 변모하면서 정신노동은 자동화되고, 개인화된 맞춤 생산으로 생산성을 도모한다. 정보격차는 커지고 새로운 직업군이 등장한다. 쌓였던 환경문제에 대한 대응을 미룰 수 없다. 혁신은 지수적 성장으로 매우 빠르며 우리는 AI의협력자, 창의적 문제 해결자로 살아야 한다.
AI 에이전트의 등장은 우리 사회와 산업 구조에 근본적인 변화를 예고한다. 자동화된 의사결정, 실시간 분석, 그리고 과학적 발견의 가속화 등 다양한 분야에서 AI 에이전트의 영향력이 확대되고 있다. 이는 산업혁명이 육체노동을 변화시켰듯이, AI가 정신노동의 본질을 변화시키고 있음을 의미한다. 이러한 변화는 기회와 도전을 동시에 가져온다. AI 리터러시 향상과 윤리적 판단력 강화가 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 인간과 AI의 새로운 협력 모델 구축이 필요하다. AI 에이전트시대의 성공적인 진입은 기술 발전만큼이나 우리 사회의 적응력에 달려 있다. 이 변화에 능동적으로 대응하고 준비하는 자세가 우리 모두에게 요구되는 시점이다.
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