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. 즉, 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%가 2025년에 에이전트 AI 프로젝트를 시작할 것이라고 한다.

리서치 회사 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 15%가 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 Anthropic은 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 AI가 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 ChatGPT에 "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 은 CSIRO에서 근무하며 다양한 정부 및 산업 고객으로부터 연구개발 자금을 지원받는다.