에이전트(AI)는 사용자의 질문에 답하는 챗봇을 넘어서
새로운 가능성을 제시하고 있습니다.
AI 에이전트는
상황에 따른 맥락을 이해하고
사용자의 일상 속 다양한 일을 능동적으로 자동화하는 것을
목표로 하는 유능한 개인 비서 서비스로 정의할 수 있습니다.
아직 본격적인 AI 에이전트의 등장은 이뤄지지 않았지만,
구글이나 오픈AI가 선보이고 있는 GPT-4와 같은 기술이 등장하면서
AI 에이전트의 시대가 머지않았다는 기대감이 커지고 있습니다.
AI 관련 기업들도 기존의 챗봇에 비해
사용자의 일상을 능동적으로 자동화하는 데
초점을 맞춘 AI 에이전트에 많은 관심을 보이고 있습니다.
하지만 실생활에서 사용할 수 있는 수준의
AI 에이전트를 만들기 위해서는
여전히 많은 과제가 남아 있습니다.
1. AI 에이전트란 무엇인가?
KAIST 김재철AI대학원 교수이자
트웰브랩스 최고 과학자인 서민준 교수는
AI 에이전트를
AI 기반 개인 비서 서비스로
정의할 수 있다고 설명합니다.
영화 '아이언맨'에 나오는
자비스와 같은 개인 비서를 AI 에이전트로 칭하면서,
사용자의 다양한 요구에
적절히 대응하는 것을 목표로 하고 있습니다.
2. 현재 AI 에이전트 기술의 한계점과 과제
서 교수는 현재 AI 에이전트 기술의
주요 한계점으로 다음을 꼽습니다.
맥락 이해의 한계
AI 에이전트는 사람과의 상호작용을 통해
쌓이는 맥락을 바탕으로 효율화가 이뤄져야 합니다.
하지만 현재 AI 시스템에서는 맥락의 길이에 대한 한계가 있으며,
텍스트 외에도 여러 요소들의 결합으로
이뤄지는 모든 맥락을 파악하기는 어렵습니다.
추론 능력의 한계
AI의 추론 능력은 사람에 비해 한참 뒤처지고 있으며,
이는 일반화하거나 새로운 것을 배우는 능력이
떨어진다는 것을 의미합니다.
이 한계점을 극복하기 위해서는
더 나은 품질의 데이터가 필요하지만,
이를 모으는 것은 쉽지 않습니다.
3. 기술적 개선을 위한 방안
서 교수는 AI 에이전트 구현을 위해
다음과 같은 기술적 개선이
필요하다고 언급합니다.
맥락 파악을 위한 학습 방법 개선
현재 언어 모델은 다음에 올 단어를
예측하는 방식으로 동작합니다.
이를 특화된 맥락에 맞춰
AI 에이전트를 만들기 위해서는
사람과 유사한 학습 방법을 개발해야 합니다.
4. 향후 발전 방향
향후 5~10년 동안 AI 에이전트 구현을 위한
주목할 만한 기술로는 다음을 꼽을 수 있습니다
오픈소스와 데이터의 중요성 강화
AI 모델의 성능 향상을 위해
다양한 데이터를 수집하고 확보하는 작업이
더욱 중요해질 것입니다.
전용 AI 칩 개발
현재 AI 모델들이 주로 사용하는
GPGPU(General–Purpose computing on Graphics Processing Units)의 한계를
극복하기 위해 특정 부분에 최적화된 AI 칩이
개발될 것입니다.
5. AI 에이전트 기술이 가져다 줄 일상생활의 변화
AI 에이전트 기술의 발전은 궁극적으로 로봇 기술과 결합되어,
노동력 부족 문제를 해결하거나
사람들의 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
이와 같은 발전은 노령화와 인구 감소 등의 문제를
겪고 있는 많은 나라들에게 큰 도움이 될 수 있을 것입니다.