AI 에이전트와 사회 변화

변화를 맞이할 준비, AI 에이전트의 이해로부터 시작된다
AI는 이제 단순한 대화형 챗봇을 넘어 목표 달성을 위한 행동을 하는 ‘합리적 에이전트’로 나아가고 있다. AI는 단순히 인간의 지적 능력을 흉내 내는 것이 아니라 주어진 제약 내에서 최적의 해결책을 찾아 행동하는 합리적 기계로 발전 중이다. 내비게이션 시스템처럼 주어진 목표를 최적화하는 사례는 이미 실생활에 널리 적용되고 있다. AI는 기업의 생산성 향상과 경영 과학에 도입되어 조선업과 건설업의 생산 계획 최적화, 공정 관리 등을 성공적으로 수행해 왔다.
특히 챗GPT 등 대화형 AI는 인간과의 상호작용을 통해 더 복잡한 작업을 효율적으로 처리하는 능력을 보여 주고 있다. 이제 AI는 대화를 넘어 인간의 목표를 설정하고 자율적으로 행동하는 에이전트로 진화하고 있으며, 이 과정에서 인간의 역할은 AI와의 협업 능력과 지식 활용에 더욱 중점을 두게 될 것이다. AI 에이전트는 앞으로 다양한 분야에서 인간의 파트너로 자리 잡아 새로운 경제적 가치와 기회를 창출할 것이다. 이 책은 AI 에이전트의 작동 원리와 사회적 영향을 설명하고, AI가 불러올 변화에 어떻게 대비할지에 대한 통찰을 제공한다.

AI 에이전트의 작동 원리와 사회적 영향을 설명하며, 다가올 변화를 대비하는 방법을 제시한다. AI 에이전트는 인간의 목표를 설정하고 자율적으로 행동하며, 조선업, 건설업 등 다양한 분야에서 생산성 향상을 이끌고 있다. 챗GPT와 같은 대화형 AI는 인간과 상호작용해 더 복잡한 작업을 수행하며, 앞으로 인간의 협력 파트너로서 경제적 가치와 기회를 창출할 것이다.

이경전
2003년부터 경희대학교 경영대학에서 교수(경영학과, 빅데이터응용학과, 첨단기술비즈니스학과)로 재직 중이며, 한국연구재단 중점연구소 빅데이터연구센터 소장을 맡고 있다. 2017년 한국지능정보시스템학회 회장을 지냈고, 현재 한국경영정보학회 AI연구회 회장, 한국경영연구원(KMDI) AI비즈니스응용연구회 회장으로 재임 중이다. 카이스트(KAIST)에서 경영과학 학사·석사·박사 학위를, 서울대학교에서 행정학 석박사를 수료했으며, 카네기멜론대학(Carnegie Mellon University), UC 버클리(Berkeley), 매사추세츠공과대학(MIT)에서 초빙 과학자·교수로 활동했다. 주요 저서로는 『버튼터치하트』(2018) 등이 있으며, 미국인공지능학회(AAAI)로부터 네 차례(1995, 1997, 2020, 2024년) 혁신적 인공지능 응용상(IAAI Award)을 수상했고, 전자정부유공자 대통령 표창을 수상했다. 『AI Magazine』에 세 편의 논문을 발표하는 등 국내외 저널에 100편 이상의 논문을 발표했고, 다양한 공공기관과 기업의 자문 교수로도 활동 중이다.

챗지피티로 촉발된 생성형 인공지능의 교육적 활용

01 자동 평가 시스템과 생성형 인공지능
02 자동 문제 생성과 생성형 인공지능
03 생성형 인공지능 기반 챗봇
04 교육과 학습에 정렬된 언어 모델
05 대형 언어 모델 기반의 에이전트
06 생성형 인공지능으로 자동화된 교수 설계
07 창의성 촉진의 도구로서의 생성형 인공지능
08 영상 생성 인공지능의 교육적 활용
09 생성형 인공지능 기반 로보틱스의 교육적 활용
10 생성형 인공지능의 윤리적 활용

현재의 AI 시스템은 행동하는가? 움직이는가? 아직은 행동하기보다 인식하는 시스템이고, 예측하는 시스템이고, 생성하는 시스템에 불과하다. 그래서 어쩌면 진정한 지능을 가진 시스템이 아니라고까지 할 수 있다. 현재의 AI 시스템은 인식·예측·생성하고, 인간이 행동을 하고 있다. 그런데, 본서에서 논의하는 AI 에이전트는 이제 본격적으로 행동하는 인공지능 시스템에 대해서 논의하고자 하는 것이다. 그런데, 다시 한번 강조할 것은 이 모든 AI 시스템은 아직 생각하는 시스템은 아니라는 점이다. 생각과는 상관이 없는 것이다.
－01_“지능, 인공지능, AI 에이전트” 중에서

멀티에이전트간의 기본적인 협업과 소통을 위한 프로토콜으로 계약망(contract net) 프로토콜이 있는데, 에이전트들 사이에 작업을 할당하고 수행하는 협상을 돕는다. 에이전트들은 작업 제안을 받고, 가장 적합한 에이전트가 그 작업을 수행하도록 선택되는 형태다. 전자 상거래(Lee et al., 2000), 가상 생산(Lee et al., 2004), 공급 체인 관리(Xu et al., 2024) 등에 응용 가능성이 모색되어 왔고, 챗지피티의 등장으로 이제 그 실현이 가까워졌다.
－04_“AI 에이전트 구현 방법: 동향과 역사” 중에서

오픈에이아이가 초지능으로 가는 5단계에서 박사학위자 수준보다 더 발전해 사람 대신 행동을 하는 3단계를 AI 에이전트로 보는 반면, 딥마인드는 인공 일반 지능으로 가는 5단계의 최종 단계를 AI 에이전트로 보는 차이를 보여 준다는 것이 흥미로우나, 양사 모두 AI 에이전트를 챗지피티 이후의 AI 발전 단계로 본다는 공통점이 있다고 할 수 있다.
－06_“인간과 AI 에이전트 간의 바람직한 상호 작용” 중에서

초거대 AI 전쟁에 참여하는 기업이나 국가는 세계 최우수급 AI 인재 확보, AI 학습과 추론에 사용될 반도체 기술과 실제 물량 확보, 이를 뒷받침할 자본, 그리고 학습과 운용에 사용될 데이터를 확보해야 한다. 가장 시급한 것이 데이터 확보다. 현재까지 초거대 AI는 주로 인터넷에 공개된 텍스트나 이미지 데이터를 가지고 만들어졌다. 그 과정에서 게티이미지나 신문사의 데이터가 섞여 들어가기도 한 것이다.
－09_“AI 에이전트 경제를 위한 제도” 중에서