AI 에이전트의 진정한 가치와 자율성: 필요한 것과 주의해야 할 것

최근 IT 분야에서 AI 에이전트에 대한 관심이 급증하고 있습니다.

나만 해도 나만의 에이전트를 만들고 싶다는 생각을 하고 있죠. 하지만 과연 정말로 “에이전트”로서 효과적인 경험을 제공하는 서비스가 있는지 의문입니다. 이번 글에서는 AI 에이전트의 핵심 특성과 중요성을 중점적으로 살펴보겠습니다.

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AI 에이전트를 정의하려는 시도는 학계와 산업계 모두에서 여러 가지로 이루어지고 있습니다. 하지만, 일관된 기준이 없는데요.

대신에 기능에 기반한 스펙트럼 접근 방식을 사용하는 것이 효과적입니다. 이 접근 방식은 AI 시스템의 발전 가능성을 보다 잘 이해하고 평가하며 의사소통하는 데 유익합니다.

여행 계획 사례를 통해 이러한 에이전트 행동이 어떻게 실제로 구현될 수 있는지 살펴보시죠. 다양한 기능에서 대부분의 실제 응용 프로그램은 “기본”과 “고급” 으로 나눠서 이야기 해 볼 수 있습니다.

1. 지각(Perception): 환경을 인식하고 해석하는 능력

- 기본: 텍스트 입력을 통해 여행 선호도를 이해
- 고급: 여러 데이터 스트림을 통합, 해석하여 과거 여행 기록과 같은 패턴 식별
- 예를 들어, 향상된 지각 능력을 가진 에이전트는 자동차가 필요 없는 목적지에 대한 선호를 식별하고 미래 제안에 반영할 수 있음

2. 상호작용(Interactivity): 운영 환경과 효율적으로 상호작용하는 능력

3. 지속성(Persistence): 장기적인 사용자 기억 및 상호작용 업데이트 기능

4. 반응성(Reactivity): 환경 변화에 신속하게 대응하는 능력

- 기본: 사용자가 수동으로 새로운 환율을 입력할 때 여행 비용 추정치 업데이트
- 고급: 여러 데이터 스트림을 실시간으로 모니터링하여 여행 일정 및 비용 추정치를 능동적으로 조정

5. 능동성(Proactivity): 필요나 문제를 예상하고 관련 정보를 제공하는 능력

6. 자율성(Autonomy): 독립적으로 결정하고 작동할 수 있는 능력

에이전트와 어시스턴트의 차이에 대해 다음과 같이 구분할 수 있습니다.

AI 에이전트는 최소 다섯 가지 이상의 기능을 보여주며, 정해진 도메인 내에서 상당한 자율성을 보입니다. 반면, AI 어시스턴트는 주로 사용자자 원하는 요청 수행에 초점을 맞추며 제한된 자율성만 가집니다.

예를 들어, 아이로봇의 ‘로봇청소기’는 실제 에이전트에 가까운 반면, ChatGPT는 강력한 어시스턴트로 사용자를 돕는(?) 의도를 가지고 만들어 졌습니다.

두 범주 모두 지각, 상호작용, 지속성을 포함한 기본적인 기능을 필요로 하며 사용자인 우리들의 문제 해결에 중점을 둡니다.

많은 기업들이 AI 솔루션을 “에이전트”로 마케팅하지만, 실제로는 보편적인 인식과 지속성을 위한 데이터 기반이 부족하여 성과가 미미한 경우가 많습니다.

로봇 청소기나 자율 주행차의 성공은 우수한 데이터와 지속적인 연구가 뒷받침되었습니다. 그러므로 기업들은 사용자 요구에 맞춰 문제를 정의하고 필요한 AI 기능을 명확히 했습니다. 실제로 가치 있는 문제 해결을 우선으로 할 수 있었습니다.

전반적으로 AI 시스템의 가치는 그것이 “진정한” 에이전트인지 여부가 아니라 사용자 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는지에 달려 있습니다.

AI 기술을 도입할 때 가장 중요한 것은 사용자의 문제 해결에 직접적인 가치를 제공하는 것입니다. 이를 통해 보다 정교한 기능을 위한 기초를 다질 수 있습니다.