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사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 보험 청구를 위해 보험회사 콜센터에 전화를 걸었다. 어김없이 자동응답 시스템으로 연결되어 나의 해당사항에 맞는 ‘최종 목적지’를 찾아 끊임없이 선택번호를 눌러야 하는 작업(이 과정이 맞는지도 확실치 않지만)을 반복해야 한다.
나의 궁금 사항을 속 시원하게 해결해주는 상담원과 통화하기 위해서는 엄청난 인내가 필요하다. 모든 상담원이 서비스 중이라 대기해야 한단다.
기다리다 지쳐 전화통화를 중단해버린다. 누구나 해보았을 되풀이하고 싶지 않은 경험이다. 왕짜증!
이 업무를 인간 상담원처럼 원활하게 해결해줄 수 있는 ‘대리인’이 있다. 바로 ‘AI 에이전트(AI Agents)’다.
• AI 에이전트, 2025년 기술 분야에서 가장 파괴적인 힘 발휘할 것
이 대리인은 생성형 AI(Generative AI)보다 더 똑똑하다.
기존의 생성형 AI 시스템과 달리 대리인은 사용자 입력에만 반응하지 않는다. 대신 보험금 청구와 같은 복잡한 문제를 처음부터 끝까지 처리할 수 있다.
여기에는 보험금 청구의 텍스트, 이미지 및 PDF 문서를 이해하고, 고객 데이터베이스에서 정보를 검색하고, 보험 약관과 사례를 비교하고, 고객에게 질문하고, 며칠이 걸리더라도 맥락을 잃지 않고 응답을 기다리는 것이 포함된다(Medium, 2024.12.28.).
AI가 모든 것을 올바르게 처리하고 있는지 사람이 확인할 필요 없이 대리인이 자율적으로 이 작업을 수행한다.
AI 업계 그리고 관련 전문가들은 AI, 생성형 AI의 다음 단계의 화두로 ‘AI 에이전트’를 꼽는다. 빌 게이츠를 비롯해 구글의 순다르 피차이, 엔비디아의 젠슨 황, OpenAI의 샘 알트만 등의 CEO들도 AI 에이전트의 성장에 큰 기대를 걸고 있다.
최첨단 생성형 AI 기술을 기반으로 하는 AI 에이전트는 2025년 기술 분야에서 가장 파괴적인 힘을 발휘할 것으로 예상한다.
• AI 에이전트는 생성형 AI의 더 뛰어난 버전, 스스로 새로운 콘텐츠 생성할 수 있어..
AI 에이전트는 환경을 인식하고, 결정을 내리고, 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 취하도록 설계된 자율 또는 반자율 소프트웨어 시스템이다. 독립적으로 작동해 작업을 완료하고, 경험을 통해 학습하고, 행동을 조정할 수 있는 프로그램이라고 생각하면 된다.
AI 에이전트는 생성형 AI의 더 뛰어난 버전이라고 할 수 있다. 두 기술 모두 LLM(대형언어모델)을 기본 모델로 사용하지만, 생성형 AI는 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성한다.
반면 에이전트 시스템은 콘텐츠를 생성할 뿐만 아니라 환경으로부터 얻은 정보를 기반으로 대응조치를 취할 수 있다. 따라서 이 모든 것이 본질적으로 생성형 AI보다 한 단계 더 발전한 것이라고 전문가들은 말한다.
• AI 에이전트의 특성 – 자율성, 목표 지향적 행동, 환경 인식 등
그렇다면 AI 에이전트는 어떤 특성을 갖고 있는가?
첫째, 자율성이다. 사람의 지속적인 개입 없이 독립적으로 작동하고 의사 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 AI 에이전트는 긴급성과 내용에 따라 자동으로 고객 서비스 티켓의 우선순위를 정하고 응답할 수 있다.
둘째, 목표 지향적 행동이다. 프로세스 최적화, 문제 해결, 작업 완료 등 특정 목표를 향해 작업한다. 트레이딩 에이전트는 위험을 관리하면서 포트폴리오 수익을 극대화하는 것을 목표로 할 수 있다.
셋째, 환경 인식이다. 데이터 피드, 센서 또는 사용자 상호 작용과 같은 다양한 입력을 통해 작동 환경을 감지하고 해석할 수 있다.
넷째, 적응성이다. 경험을 통해 학습하고 새로운 정보나 변화하는 상황에 따라 행동을 수정할 수 있다.
다섯째, 반응성이다. 실시간으로 환경 변화에 대응할 수 있음을 의미한다.
사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 이러한 자율 시스템은 산업을 혁신하고 워크플로우를 재정의하며 생산성을 향상시킬 준비가 되어 있다.
이 시리즈를 통해 AI 에이전트가 어떤 활동을 벌이고 어떤 역할을 할지 살펴보겠다.
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