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AI넷

kyc AI법[인공지능 에이전트의 시대] 현실 세계에서 대신하여 인간의 일을 처리한다. AI는 아직 크리스마스 쇼핑을 대신할 수 없지만 내년에는 다를 수 있다. 에이전트는 사람이 손가락 하나 까딱하지 않고도 모든 것을 분류하고 여러 웹사이트를 조정한다.

JM Kim | 기사입력 2024/12/28 [22:00]

kyc AI법[인공지능 에이전트의 시대] 현실 세계에서 대신하여 인간의 일을 처리한다. AI는 아직 크리스마스 쇼핑을 대신할 수 없지만 내년에는 다를 수 있다. 에이전트는 사람이 손가락 하나 까딱하지 않고도 모든 것을 분류하고 여러 웹사이트를 조정한다.

JM Kim | 입력 : 2024/12/28 [22:00]

 

생성 AI에서 AI 에이전트 시대로의 전환: 그 차이점과 AI 에이전트란 무엇인가

 

최근 생성 AI 기술이 눈부시게 발전하면서 우리는 새로운 시대의 문턱에 서 있다. 바로 'AI 에이전트' 시대이다. 생성 AI가 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 창작하는 데 탁월했다면, AI 에이전트는 이러한 능력을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 주체로 진화하고 있다.

 

생성 AI와 AI 에이전트, 무엇이 다를까?

생성 AI는 주어진 프롬프트에 따라 콘텐츠를 생성하는 데 특화되어 있다. 예를 들어, "고양이 그림을 그려줘"라는 요청에 맞춰 고양이 그림을 만들어내는 것. 하지만 AI 에이전트는 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행한다. 마치 인간처럼 생각하고 행동하는 것이다.

 

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인지하고, 정보를 처리하며, 적절한 행동을 취하는 소프트웨어 시스템이다. 즉, AI 에이전트는 마치 게임 속 캐릭터처럼 게임 환경을 인지하고, 목표인 '게임 클리어'를 위해 다양한 행동을 취하는 것이다.

 

AI 에이전트의 특징

  • 자율성: AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 행동할 수 있다.
  • 학습 능력: 환경과 상호작용하면서 지속적으로 학습하고 성장한다.
  • 목표 지향성: 특정 목표를 달성하기 위해 최적의 행동을 선택한다.
  • 환경 인지: 외부 환경의 변화를 감지하고 이에 적응한다.

AI 에이전트 시대가 가져올 변화

AI 에이전트는 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다.

  • 개인 비서: 개인 일정 관리, 정보 검색, 심지어는 쇼핑까지 도와주는 개인 비서 역할을 수행할 수 있다.
  • 고객 서비스: 챗봇을 넘어, 고객의 질문에 능동적으로 답변하고 문제를 해결하는 역할을 수행할 수 있다.
  • 자율주행: 자율주행 자동차는 다양한 환경 변화에 스스로 대응하며 안전하게 운전할 수 있도록 발전할 것이다.
  • 로봇: 로봇은 더욱 복잡한 작업을 수행하고 인간과 더욱 자연스럽게 상호작용할 수 있게 될 것이다.

결론

생성 AI에서 AI 에이전트 시대로의 전환은 단순히 기술의 발전을 넘어, 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. AI 에이전트는 인간의 능력을 확장하고 새로운 가능성을 열어줄 수 있는 강력한 도구가 될 것이다. 하지만 이러한 기술 발전과 함께, AI 에이전트의 윤리적 문제, 사회적 영향 등에 대한 심도 있는 논의가 필요하다.

 

 

[AI 시대, 생성형 AI에서 AI 에이전트로 진화하다]

AI 에이전트의 핵심 개념

AI 에이전트는 단순한 정보제공을 넘어 자율적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템으로 주목받고 있다. 기존의 생성형 AI가 '조언자' 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 '실행자'로서 실제 행동까지 수행할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이다. 

생성형 AI와 AI 에이전트의 주요 차이점

작동 방식의 차이
생성형 AI는 사용자의 질문에 단순 응답하는 수준이었으나, AI 에이전트는 목표를 이해하고 자율적으로 계획을 수립하여 실행한다. 
예를 들어, 저녁 미팅을 위한 레스토랑 추천을 요청했을 때, 생성형 AI는 단순 정보 검색과 추천에 그치지만, AI 에이전트는 참석자의 선호도를 분석하고 예약까지 진행할 수 있다. 

핵심 기능의 발전
AI 에이전트는 다음과 같은 세 가지 핵심 능력을 보유하고 있다. :

  • 추론: 복잡한 문제를 세분화하고 해결 계획을 수립한다
  • 행동: 외부 프로그램과 상호작용하며 실제 작업을 수행한다
  • 메모리 액세스: 이전 대화와 작업 기록을 활용해 맥락에 맞는 의사결정을 한다

비즈니스적 가치

AI 에이전트의 도입으로 기업의 생산성이 기존 대비 2배로 증가할 것으로 예상된다. 특히 반복적인 업무를 자동화하고 데이터 기반의 의사결정을 지원함으로써 비용 절감과 업무 효율성 향상에 크게 기여할 것으로 전망된다. 

미래 전망

오픈AI의 CEO 샘 올트먼은 "AI 에이전트가 AI 기술 발전의 다음 단계이며, 사람들의 삶을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했다. 특히 텍스트 채팅 중심에서 음성과 행동 중심으로 발전하면서, 하나의 AI 에이전트로 모든 요구사항을 해결할 수 있는 새로운 시대가 올 것으로 예측된다.

 

solix.com

 

 

magicaiprompts.com

aiheroes.ai

 

ablearn.kr

 

magicaiprompts.com

blog.mnc.ai

 

skelterlabs.com

 

인공지능 에이전트: 현실 세계에서 대신하여 인간의 일을 처리한다.

 

나는 컴퓨터 과학자이고 크리스마스 쇼핑을 잘하지 못한다. 주말에 AI 시스템이 나를 도울 수 있을지 궁금했다.

ChatGPT에 사촌 조니를 위한 개인화된 선물을 골라서 제 시간에 배송해 달라고 요청하면 될까? 아쉽게도 쾌활한 챗봇은 "구매를 하거나 직접 배송을 처리할 수 없다"라고 말하며 도와주지 못했다.

ChatGPT가 출시된 지 2년 동안, 우리는 일상적인 작업에서 우리를 구해 주겠다고 약속하는 AI 제품과 기능의 물결을 보았다. 하지만 지금까지 선물 쇼핑은 쇼핑 사이트나 앱에 내장된 이상한 챗봇을 제외하고는 그들에게는 불가능한 일이다.

하지만 다음 크리스마스에는 상황이 달라질 수 있다. 많은 전문가가 2025년에 예상하는 한 가지는 AI 에이전트의 등장이다. , 현실 세계에서 여러분을 대신하여 조치를 취할 수 있는 봇이다.

 

에이전트는 이미 여기 와 있다.

AI 에이전트는 산타 옷을 살 수 있는 곳을 제안하는 것 이상을 할 수 있다. 당신을 위해 옷을 사서 집까지 배달할 수 있다.

그리고 "에이전트 AI"에 대한 비전은 AI 에이전트 팀이 함께 일한다는 것이다. 에이전트 팀에 다음과 같은 프롬프트를 제공한다:

올해 크리스마스 저녁을 요리할 것이다. 가장 가까운 Facebook 친구를 찾아서 초대장을 보내고 그중 한 명이 요리사인지 확인하고 칠면조를 가져오라고 하라.

에이전트는 여러분이 손가락 하나 까딱하지 않고도 모든 것을 분류할 것이다. 가장 중요한 것은 AI 에이전트가 여러 웹사이트에서 조정할 수 있어야 한다는 것이다.

사실, 제한된 AI 에이전트가 이미 존재한다. AI 개발업체 Langchain의 보고서에 따르면 설문 조사에 응답한 사람의 51%가 이미 프로덕션에서 AI 에이전트를 사용하고 있다고 한다.

2024년에 벤처 펀드는 AI 에이전트 프로젝트에 약 18억 달러를 투자했다. 딜로이트의 최신 글로벌 예측 보고서에 따르면 생성 AI를 사용하는 회사의 25% 2025년에 에이전트 AI 프로젝트를 시작할 것이라고 한다.

리서치 회사 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 15% AI 에이전트에 의해 내려질 것이라고 예측한다.

 

모든 사람을 위한 에이전트?

소비자를 위한 에이전트도 등장하기 시작했다. 이러한 시스템은 잠재적으로 많은 브라우저 기반 작업(쇼핑 포함)을 자동화할 수 있다.

10월에 인기 있는 Claude 생성 AI 봇을 만든 회사인 Anthropic AI가 사용자의 마우스와 키보드를 인수하여 모든 웹사이트에서 탐색하고 작업을 수행할 수 있는 "컴퓨터 사용" 기능을 출시했다.

교육 전문가 레온 퍼즈는 컴퓨터 사용을 사용하여 학습 관리 시스템을 자동으로 탐색하고 과제 페이지를 열고 과제에 대한 텍스트를 만들고 제출 버튼을 클릭하는 데모를 만들었다. 모든 작업이 단일 텍스트 프롬프트에서 자동으로 수행된다.

최근 Google Deepmind는 자체 버전인 Project Mariner를 출시했는데, 이 버전도 마찬가지로 AI Chrome 브라우저에서 자율적으로 탐색하고 작업을 수행할 수 있도록 한다.

이 두 시스템은 아직 초기 버전이며 Project Mariner는 신뢰할 수 있는 테스터만 사용할 수 있다. 하지만 이는 앞으로 무엇이 나올지 암시한다.

오늘날에는 이 두 도구를 사용하여 크리스마스 쇼핑을 자동화할 수 없다. 적어도 쉽게는 불가능하다. 그렇다면 정말로 유용한 크리스마스 쇼핑 AI 에이전트를 만들려면 무엇이 필요할까?

 

기술은 존재한다.

쇼핑 에이전트의 기술 측면은 비교적 간단하다. 사용자로서 나는 다음과 같은 프롬프트를 제공하고 싶을 수 있다:

영국에 있는 가족에게 사진 선물을 보내라. 휴대전화에서 재미있는 가족 사진을 선택하고, 사진 선물을 제공하는 웹사이트를 검색하고, 각 가족 구성원에게 적합한 선물을 주문하고, 주소록을 사용하여 보낸다.

이를 실행하려면 여러 AI 에이전트가 필요하다. 하나는 사진을 찾고, 하나는 쇼핑 사이트를 찾고, 하나는 선물을 개인화하고, 하나는 선물을 구매하고, 하나는 주소를 찾는 에이전트이다.

컴퓨터 사용, Project Mariner 또는 다른 AI 에이전트 플랫폼을 사용하든, 오늘날 이것이 불가능한 기술적 이유는 없다.

 

신뢰 문제

그러나 AI 에이전트를 유용하게 만드는 데는 두 가지 중요한 장벽이 있다.

첫째, 가장 분명한 것은 신뢰이다. AI 에이전트가 귀하의 신용카드 정보를 가지고 있다고 믿을 수 있을까?

ChatGPT 이후 2년 동안 AI가 발전했음에도 불구하고, AI가 답을 모르기 때문에 그냥 무언가를 만들어내는 환각은 여전히 ​​문제이다.

최근 연구에 따르면 AI 프로그래밍(AI의 가장 인기 있고 가치 있는 활용 사례 중 하나)에서도 코딩 질문에 대한 AI 생성 답변의 52%에 오류가 포함되어 있었다.

AI에서 오류가 하나만 있어도 몰리 이모의 선물을 조 삼촌에게 보낼 수 있다. 그리고 은행 계좌 정보가 유출되지 않고 선물 매칭이 제대로 되지 않는 것과 같은 무해한 오류가 되기를 바란다.

 

에이전트가 알아야 할 사항

두 번째이자 덜 명확한 장벽은 AI 에이전트가 유용하려면 맥락을 이해해야 한다는 것이다. 선물 구매와 같이 비교적 간단한 일에서도 맥락이 전부이다.

나는 어머니가 무엇을 좋아하는지에 대한 수년간의 지식을 가지고 있다. 항상 옳게 대답하지는 못하지만 일반적인 AI 응답보다 훨씬 더 잘 대답할 것이다. 이 지식은 보통 암묵적이며 ChatGPT가 완벽한 선물로 이어지는 풍부한 인간 상호작용 기록에 접근할 수 있는 방법은 없다.

그렇긴 하지만 AI 봇은 이미 사용자에 대한 정보를 기록하고 있다. 이를 증명하려면 ChatGPT "나에 대해 무엇을 알고 있을까?"라고 물어보라. 설정에 따라 답변에 놀랄 수도 있다.

언젠가 우리가 정기적으로 사용하는 AI 시스템이 우리와 우리 가족에 대해 충분히 알게 되어 크리스마스 쇼핑을 완전히 자동화할 수 있을지도 모른다.

하지만 올해는 내가 직접 처리해야 한다.

글쓴이: 존 휘틀 Jon Whittle CSIRO에서 근무하며 다양한 정부 및 산업 고객으로부터 연구개발 자금을 지원받는다.

 

 

 

Amazon은 구현된 AI 에이전트를 개발하기 위해 새로운 사용자 중심 시뮬레이션 플랫폼을 만든다.

 

Amazon은 구현된 AI 에이전트를 개발하기 위해 새로운 사용자 중심 시뮬레이션 플랫폼을 만듭니다.  신용: Gao 외.

AI 기반 로봇은 일반적으로 실제 환경에서 테스트 및 도입되기 전에 시뮬레이션 환경에서 교육을 받는다. 이러한 환경을 통해 개발자는 하드웨어를 구입하고 로봇을 조립한 다음 원격 위치로 가져오거나 배포된 시스템의 실제 안전을 손상시키지 않고도 다양한 로봇과 다양한 시나리오에서 기계학습 기술을 안전하게 테스트할 수 있다.

 

Amazon Alexa AI는 최근 자율 로봇 개발 전문 분야인 구체화된 AI연구를 위해 특별히 새로운 시뮬레이션 플랫폼을 만들었다. Alexa Arena라고 불리는 이 플랫폼은 arXiv 에 사전 게시된 논문에 소개되었으며 GitHub에서 공개적으로 사용할 수 있다.

Arena 플랫폼의 수석 과학자인 Govind Thattai는 Tech Xplore에 "우리의 주요 목표는 차세대 구현 AI 에이전트의 생성을 촉진하기 위해 대화형 구현 AI 프레임워크를 개발하는 것이었습니다."라고 말했다. "최근 몇 년 동안 여러 구현된 AI 시뮬레이션 플랫폼(예: AI2Thor, Habitat, iGibson)이 제안되었다. 이러한 플랫폼은 구현된 에이전트가 개체를 탐색하고 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 장면을 지원하지만 대부분은 인간이 상호 작용하도록 설계되지 않았다. Arena 프레임워크를 공동개발한 Qiaozi Gao는 이렇게 말했다.

사용 가능한 대부분의 시뮬레이션 플랫폼은 인간과 로봇의 상호 작용을 위한 데이터를 수집하는 데 사용자 중심적이지 않기 때문에 개발자는 일반적으로 비용과 시간이 많이 소요되는 실제 실험을 수행해야 하는 경우가 많다. 또는 일부 팀은 인간이 시뮬레이션된 환경과 직접 상호 작용할 수 있도록 하는 계산 도구인 소위 "추론 엔진"을 개발하기로 선택하지만 여기에는 시간과 추가 연구 노력이 필요하다.

Amazon은 구현된 AI 에이전트를 개발하기 위해 새로운 사용자 중심 시뮬레이션 플랫폼을 만듭니다.신용: 가오 외

구현된 에이전트는 안전하고 효과적인 방식으로 다른 에이전트나 인간으로부터 배우고 적응하면서 환경과 지속적으로 상호 작용해야 한다. 현재 시뮬레이션 플랫폼이 작업 분해 및 탐색에 초점을 맞추는 동안 Arena는 협업 로봇의 배치 및 실시간 평가 중에 필연적으로 작용하게 될 누락된 부분을 채우려고 시도한다.

Arena는 EAI 에이전트의 개발 및 평가를 강화할 뿐만 아니라 개발 및 배포 단계 사이의 격차를 해소하기 위해 사용자 중심 기능으로 보강된다. 이는 EAI 개발 및 평가 프로세스에서 인간을 필수 불가결한 부분으로 만듦으로써 이루어진다.

Arena ML 구성 요소 개발자인 Suhaila Shakiah는 "이러한 문제를 해결하기 위해 Alexa Arena를 만들었습니다."라고 말했다. "저희 플랫폼은 로봇 탐색 중 매끄러운 시각 효과, 지속적인 배경 애니메이션 및 사운드, 방 간 탐색을 단순화하는 방의 관점, 인간 사용자를 돕는 장면에 내장된 시각적 힌트와 같은 사용자 중심 기능을 갖춘 프레임워크를 제공한다. 작업 완료를 위한 적절한 지침을 생성합니다. 이러한 기능은 사용성 및 사용자 경험을 향상하여 인간 참여형 AI 개발 및 평가를 가능하게 한다."

Amazon은 구현된 AI 에이전트를 개발하기 위해 새로운 사용자 중심 시뮬레이션 플랫폼을 만듭니다.신용: 가오 외
 

Alexa Arena 플랫폼에서 개발자는 다중 모드 기능을 갖춘 다양한 내장 AI 에이전트를 개발하고 테스트할 수 있다. 이러한 에이전트는 시각적 접지로 알려진 기능인 사용자의 특정 요청을 기반으로 시뮬레이션된 환경의 관련 개체 또는 영역과 상호 작용할 수 있다. 또한 인간-로봇 상호 작용의 중요한 측면인 자연어 사용자 지침을 따르는 방법을 배울 수 있다.

Arena 개발자인 Xiaofeng Gao는 "Alexa Arena는 인간-로봇 상호 작용의 경계를 확장합니다."라고 설명했다. "이것은 대화형 사용자 중심 프레임워크를 제공하여 멀티룸 시뮬레이션 환경 탐색 및 실시간 개체 조작과 관련된 로봇 작업 및 임무를 생성할 수 있다. 게임과 같은 설정에서 사용자는 자연어 대화를 통해 가상 로봇과 상호 작용할 수 있다. 귀중한 피드백을 제공하고 로봇이 작업을 학습하고 완료하도록 돕는다."

기존의 다른 시뮬레이션 플랫폼과 달리 Alexa Arena는 개발자와 최종 사용자 모두를 위해 매우 단순화된 인터페이스를 제공한다. 사용자는 내장된 힌트와 인간-컴퓨터 상호 작용 및 구현된 AI의 경계를 확장하는 기능을 사용하여 시뮬레이션 환경에서 로봇에 대한 특정 작업과 임무를 생성할 수 있다. 이것은 또한 인간 과 로봇의 상호 작용 데이터를 보다 쉽고 효율적으로 수집하는 데 도움이 되는 동시에 다양한 객체와 도구를 사용하여 상호 작용 작업을 효과적으로 수행하도록 로봇을 훈련시킨다.

Amazon은 구현된 AI 에이전트를 개발하기 위해 새로운 사용자 중심 시뮬레이션 플랫폼을 만듭니다.신용: 가오 외

사용자 중심 플랫폼은 곧 전 세계 개발자와 연구원이 고성능 구현 AI에이전트와 스마트 로봇을 개발하는 데 사용할 수 있다. 한편 팀은 새로운 기능과 시뮬레이션 시나리오를 추가하여 Alexa Arena를 더욱 향상시킬 계획이다.

Govind는 "우리는 이제 계속해서 Arena 플랫폼을 개선하여 더 높고 더 나은 런타임 성능, 더 많은 장면, 더 풍부한 개체 컬렉션 및 더 넓은 범위의 상호 작용을 지원할 것입니다."라고 덧붙였다. 이어 "실제 작업을 완료하고 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는 차세대 지능형 로봇을 개발해 일반 AI 분야에 대한 투자도 지속할 것"이라고 말했다.

 

 

 
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