AI 에이전트 - 기회, 도전 과제, 그리고 일상에 미치는 영향

1 day ago 2

"AI 에이전트"는 최근 18개월 동안 기술 실험에서 주류로 급격히 발전했으며, 초기 사용자들은 비용 절감, 시간 단축, 생산성 향상 등의 놀라운 결과를 보고함
이러한 혁신은 복잡한 작업 자동화의 근본적인 변화를 제공하지만, 여전히 한계와 도전 과제, 해결되지 않은 질문들이 존재

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 도구, 메모리, 기타 AI 시스템을 사용하여 복잡한 작업을 계획, 조정, 실행하는 소프트웨어 시스템
인간처럼 목표를 세우고 이를 달성하기 위한 작은 단계로 나누어 실행하는 방식으로 작동
대규모 언어 모델(LLMs)과 생성 AI(gen AI)의 발전 덕분에 지능, 도구, 메모리를 활용하여 계획, 실행, 평가, 반복을 통해 목표 달성 가능

간단한 AI 에이전트 시스템

친구의 질문: "최적의 날씨를 가진 여행지에 최저가 항공권을 제공하는 앱이 가능할까?"
- 이는 기존 코드로도 가능하지만, AI 에이전트는 자연어를 활용한 더 흥미로운 접근 방식 제공
자연어를 활용한 여행 추천 예제:
1. 사용자 선호사항 수집: 사용자의 날씨 선호도와 출발지 정보를 자연어로 입력. LLM은 입력 내용을 해석하여 필요한 도구를 파악하고 작업 수행 방법 결정
2. 목적지 찾기: "find_destinations" 도구를 사용해 지난 12개월 동안 200개 도시의 날씨 데이터를 기반으로 선호도에 맞는 여행지 검색
3. 항공편 검색: 목적지의 항공편 데이터와 가격 정보 검색
4. 추천 생성: 단계 2와 3의 데이터를 종합해 자연어로 최종 추천 결과 생성

고급 AI 에이전트 시스템

강력해진 LLM 덕분에 AI 에이전트는 더 복잡한 작업도 처리 가능
주요 사용 사례:
- 소프트웨어 개발: 소프트웨어를 빌드하고 유지 관리하는 AI 에이전트. Devin, Cursor, Replit, GitHub Copilot(이제 180만명의 구독자 보유) 등
- 고객 서비스: 고객 요청을 처리하는 AI 에이전트. Klarna AI는 700명의 직원 업무를 대체하며 2024년에 $40m의 비용을 절감함
- 판매 및 마케팅: 영업 잠재 고객 발굴 및 마케팅을 자동화하는 AI 에이전트. KFC, Taco Bell의 생성형 AI 마케팅으로 소비자 참여도가 두 자릿수로 증가함

기회의 영역

다양한 스타트업이 AI 에이전트를 활용한 혁신적인 제품 개발 중
애플리케이션 예시:
- 의료: OpenClinic – 의사를 지원하는 시스템
- 로봇 교육: innate – 로봇 훈련 플랫폼
- 개인 도우미: Khoj – 사용자의 두 번째 두뇌 역할
- 실내 디자인: Rastro – 개인 맞춤형 인테리어 디자이너 역할
- 성공 사례: HappyRobot
  - 물류 회사에서 전화 통화 및 커뮤니케이션 자동화
  - 고객 50+이상을 보유하고 이미 가시적인 혜택을 받고 있음. 평균 통화 시간 50% 단축, 운영 비용 1/3 절감
툴링 사례
- 노코드 에이전트 빌드: Gumloop – 코드 작성 없이 AI 에이전트를 빌드
- 전화 결제 시스템: Protegee – 에이전트를 통한 안전한 전화 결제 지원
- 보안 테스트: "레드팀" AI 에이전트를 활용하여 시스템의 보안성과 정렬성을 자동으로 스트레스 테스트

현재의 한계

AI 에이전트에 대한 기대감이 높지만, 현재의 한계를 인식하고 현실적인 기대를 설정하는 것이 중요
일부 문제는 가까운 미래에 해결될 수 있지만, 장기적으로 지속될 가능성도 있음
기술적 한계: LLM의 신뢰성 문제, 긴 목표 계획 어려움, 오류 누적 가능성
- AI 에이전트의 두뇌인 대규모 언어 모델(LLMs)은 신뢰성 문제를 겪음
- "환각(hallucination)" 현상: 사실이 아닌 정보를 생성
- 장기적인 목표 계획 및 추론 능력 부족
- 다중 작업 연결 시 오류가 누적될 위험
  - 예: 단계별 정확도가 90%인 10단계 프로세스는 최종적으로 35%의 신뢰도만 달성 (90%^10)
운영상의 도전 과제: 데이터 통합 및 보안 문제, 민감 정보 관리의 어려움
- 다른 소프트웨어와의 상호작용, 민감한 정보 관리, 자율적 결정(예: 결제 실행) 등은 높은 통합 및 보안 요구 사항을 동반
- 데이터 프라이버시 및 보안 문제
- 이러한 시스템을 지원하는 연결 구조와 안전장치가 아직 미흡
사회적 신뢰: 신뢰 부족, 직업 감소와 같은 영향으로 대규모 채택 지연 가능성
- 사회 전반이 AI 에이전트를 신뢰하고 대규모로 채택하기까지 시간이 소요될 것으로 예상
- 신뢰성과 안전성 문제 외에도, AI로 인한 일자리 감소 및 작업 방식의 혼란 우려
- 일부 영역에서 완전한 자동화가 가능하더라도 반드시 바람직하지 않을 수 있음

열린 질문

AI 에이전트는 경제를 변혁할 잠재력을 가지고 있으나, 이 시스템들이 더욱 지능적이고 널리 사용될수록 여러 미해결 질문에 직면하게 됨

기술적 질문:
- 고성능 전문 AI와 일반 AI 중 어느 쪽으로 발전할 것인가?
- 확률적 성격의 LLM 대신 결정론적 시스템이 필요한가?
- 성능 평가 기준은 인간과 동등해야 하는가, 아니면 더 나아야 하는가?
인간 및 고용에 미치는 영향:
- 인간의 개입이 어느 정도 필요하며, 어디에서 덜 중요한가?
- AI 에이전트는 고용과 글로벌 노동 시장에 어떤 영향을 미칠 것인가?
비즈니스 모델 및 상업적 문제:
- 작업 단위별, 시간 단위별, 생성된 가치 단위별로 가격 책정?
- AI 에이전트를 통해 이전에는 불가능했던 새로운 창의적 작업 가능성?
규제 및 위험 관리:
- AI 에이전트 시스템의 규제 방안은 무엇인가?
- 시스템이 잘못되어 손해를 끼쳤을 때 책임은 누구에게 있는가?

열린 질문들

AI 에이전트는 경제를 변혁할 잠재력을 가지고 있으나, 이 시스템들이 더욱 지능적이고 널리 사용될수록 여러 미해결 질문에 직면하게 됨
기술적 질문
- 미래는 특정 분야에 특화된 AI 에이전트 중심일까, 아니면 고성능 범용 에이전트 시스템이 가능할까?
- 확률적 특성을 가진 LLM을 계속 사용할 것인가, 아니면 더 결정론적인 계획 시스템이 필요한가?
- 성능을 평가할 때 어떤 기준을 사용해야 하는가? 인간과 동등한 성능 또는 그 이상의 기준?
인간과 노동에 미치는 영향
- 인간의 개입이 얼마나 필요하고, 어디에서 중요하지 않을까?
- AI 에이전트가 고용과 글로벌 노동 시장에 미칠 영향은 무엇인가?
비즈니스 모델 및 상업적 문제
- AI 에이전트 제품의 가격 책정은 어떻게 해야 할까? 작업 단위, 시간 단위, 생성된 가치 단위 중 무엇이 적합할까?
- AI 에이전트를 통해 이전에는 불가능했던 창의적인 작업에는 어떤 것들이 있을까?
  - 예: 에이전트 시스템을 활용해 수천 개의 제품 리뷰를 합성하는 작업 등 인간이 할 수 없던 일을 가능하게 만듦
규제 및 위험 관리
- 에이전트 시스템은 어떻게 규제해야 할까? 프라이버시와 보안 문제는 어떻게 해결할 것인가?
- 에이전트 시스템이 잘못되어 피해를 초래했을 경우 책임은 누구에게 있는가?
이외에도 탐구해야 할 질문들이 많음
지금은 기술을 직접 경험해봐야함
- AI 에이전트가 업무와 여가를 개선할 수 있는 방법과 과대광고와 현실을 구분하며 미래를 구체적으로 상상해 볼 것을 권장