2023년 11월 9일 GatesNotes의 THE FUTURE OF AGENTS를 해석한 기사입니다.

 

▲ https://www.gatesnotes.com/AI-agents  © 길잡이뉴스

저는 폴 앨런과 함께 Microsoft를 창업했을 때와 마찬가지로 지금도 여전히 소프트웨어를 사랑합니다. 하지만 그 후 수십 년 동안 소프트웨어가 많이 개선되긴 했지만, 여러 면에서 소프트웨어는 여전히 멍청한 존재입니다.

 

컴퓨터에서 어떤 작업을 하려면 어떤 앱을 사용할지 디바이스에 알려줘야 합니다. 비즈니스 제안서 초안을 작성하는 데는 Microsoft Word와 Google 문서 도구를 사용할 수 있지만 이메일을 보내거나, 셀카를 공유하거나, 데이터를 분석하거나, 파티 일정을 잡거나, 영화 티켓을 구매하는 데는 도움이 되지 않습니다. 그리고 아무리 좋은 사이트라도 사용자의 업무, 개인 생활, 관심사, 인간관계에 대한 이해가 불완전하고, 이러한 정보를 활용하여 사용자를 위한 작업을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 이러한 기능은 친한 친구나 개인 비서와 같은 다른 사람만이 할 수 있는 일입니다.

 

앞으로 5년 안에 완전히 바뀔 것입니다. 작업마다 다른 앱을 사용할 필요가 없습니다. 일상적인 언어로 하고 싶은 일을 기기에 말하기만 하면 됩니다. 그리고 사용자가 얼마나 많은 정보를 공유하느냐에 따라 소프트웨어는 사용자의 삶에 대한 풍부한 이해를 바탕으로 맞춤형으로 대응할 수 있게 될 것입니다. 가까운 미래에는 온라인에 접속하는 사람이라면 누구나 오늘날의 기술을 훨씬 뛰어넘는 인공지능 기반의 개인 비서를 가질 수 있게 될 것입니다.

 

자연어에 반응하고 사용자에 대한 지식을 바탕으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 이러한 유형의 소프트웨어를 에이전트라고 합니다. 저는 거의 30년 동안 에이전트에 대해 생각해왔고 1995년 저서인 '앞으로의 길'에서도 이에 대해 썼지만, AI의 발전으로 인해 최근에야 실용화되기 시작했습니다.

 

에이전트는 모든 사람이 컴퓨터와 상호작용하는 방식만 바꿀 것이 아닙니다. 또한 에이전트는 소프트웨어 산업을 뒤흔들어 명령을 입력하는 방식에서 아이콘을 탭하는 방식으로 바뀐 이후 가장 큰 컴퓨팅 혁명을 가져올 것입니다.

 

모두를 위한 개인 비서

 

일부 비평가들은 소프트웨어 회사들이 이전에도 이런 종류의 서비스를 제공했지만 사용자들이 이를 받아들이지 않았다고 지적했습니다. (사람들은 Microsoft Office에 포함되었다가 나중에 삭제된 디지털 비서인 Clippy에 대해 여전히 농담을 하곤 합니다.) 사람들이 에이전트를 사용하는 이유는 무엇일까요?

 

정답은 훨씬 더 나아질 것이기 때문입니다. 상담원과 섬세한 대화를 나눌 수 있게 될 것입니다. 훨씬 더 개인화되고, 편지 쓰기와 같은 비교적 단순한 작업에만 국한되지 않을 것입니다. 클리피는 로터리 폰과 모바일 기기의 공통점만큼이나 상담원과 많은 공통점을 가지고 있습니다.

 

고객이 원할 경우 상담원이 고객의 모든 활동을 도와줄 수 있습니다. 온라인 상호 작용과 실제 위치를 추적할 수 있는 권한을 부여받으면, 클리피는 여러분이 참여하는 사람, 장소, 활동에 대한 강력한 이해를 갖게 됩니다. 개인 및 업무 관계, 취미, 선호도, 일정을 파악할 수 있습니다. 그리고 언제 어떻게 개입하여 도움을 주거나 결정을 요구할지 선택할 수 있습니다.

 

"클리피는 에이전트(agent)가 아니라 봇(bot)이었습니다.“

 

에이전트가 가져올 극적인 변화를 알아보기 위해 현재 사용 가능한 AI 도구와 비교해 보겠습니다. 이들 대부분은 봇입니다. 봇은 하나의 앱으로 제한되어 있으며 일반적으로 사용자가 특정 단어를 입력하거나 도움을 요청할 때만 개입합니다. 봇은 사용자가 매번 어떻게 사용하는지 기억하지 못하기 때문에 더 나은 기능을 제공하거나 사용자의 선호도를 학습하지 못합니다. 클리피는 에이전트가 아닌 봇이었습니다.

 

에이전트는 더 똑똑합니다. 에이전트는 사용자가 요청하기 전에 제안을 할 수 있는 능동적인 존재입니다. 여러 애플리케이션에서 작업을 수행합니다. 에이전트는 사용자의 활동을 기억하고 행동의 의도와 패턴을 인식하기 때문에 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 최종 결정은 항상 사용자가 내리지만 이러한 정보를 바탕으로 사용자에게 필요하다고 생각되는 것을 제안합니다.

 

여행을 계획하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 여행 봇이 예산에 맞는 호텔을 찾아줍니다. 에이전트는 사용자가 여행할 시기를 파악하고, 항상 새로운 여행지를 시도하는지 아니면 같은 장소를 반복해서 방문하는 것을 좋아하는지에 대한 지식을 바탕으로 장소를 추천할 수 있습니다. 사용자의 관심사와 모험 성향에 따라 할 만한 일을 추천해주고, 사용자가 좋아할 만한 레스토랑의 예약을 대행해줍니다. 지금과 같은 고도로 개인화된 여행 계획을 원한다면 여행사에 돈을 지불하고 원하는 것을 설명하는 데 시간을 투자해야 합니다.

 

AI 에이전트가 미칠 수 있는 가장 흥미로운 점은 대부분의 사람들이 이용하기에는 너무 비싼 서비스를 대중화할 수 있다는 점입니다. 특히 의료, 교육, 생산성, 엔터테인먼트 및 쇼핑의 네 가지 영역에서 큰 영향력을 발휘할 것입니다.

 

건강 관리

 

오늘날 의료 분야에서 AI의 주요 역할은 관리 업무를 지원하는 것입니다. 예를 들어 Abridge, Nuance DAX, Nabla Copilot은 진료 중에 오디오를 캡처한 다음 의사가 검토할 수 있도록 메모를 작성할 수 있습니다.

 

진정한 변화는 상담원이 환자가 기본적인 분류를 수행하는 것을 돕고, 건강 문제에 대처하는 방법에 대한 조언을 얻고, 치료가 필요한지 여부를 결정할 수 있을 때 이루어질 것입니다. 또한 이러한 에이전트는 의료진의 의사 결정과 생산성 향상에도 도움이 될 것입니다. (이미 Glass Health와 같은 앱은 환자 요약을 분석하고 의사가 고려해야 할 진단을 제안할 수 있습니다.) 환자와 의료 종사자를 돕는 것은 특히 의사의 진찰을 전혀 받지 못하는 가난한 나라의 사람들에게 큰 도움이 될 것입니다.

 

이러한 임상의사 에이전트들은 제대로 된 치료를 받는 것이 삶과 죽음의 문제이기 때문에 다른 에이전트들보다 더 느리게 출시될 것입니다. 사람들은 의료 에이전트가 완벽하지 않고 실수를 하더라도 전반적으로 유익하다는 증거를 볼 필요가 있습니다. 물론 인간도 실수를 할 수 있고, 의료 서비스를 받지 못하는 것도 문제입니다.

 

"정신 건강 관리가 필요한 미군 퇴역 군인 중 절반이 치료를 받지 못하고 있습니다.“

 

정신 건강 치료는 에이전트가 거의 모든 사람에게 제공할 수 있는 서비스의 또 다른 예입니다. 오늘날 매주 치료 세션은 사치처럼 보입니다. 하지만 충족되지 않은 수요가 많고, 치료의 혜택을 받을 수 있는 많은 사람들이 치료를 받지 못하고 있습니다. 예를 들어, RAND는 정신 건강 치료가 필요한 미군 퇴역 군인 중 절반이 치료를 받지 못한다는 사실을 발견했습니다.

 

정신건강에 대해 잘 훈련된 AI 에이전트를 활용하면 훨씬 더 저렴하고 쉽게 치료를 받을 수 있습니다. Wysa와 Youper는 초기 챗봇 중 하나입니다. 하지만 상담원은 훨씬 더 깊숙이 들어갈 것입니다. 정신 건강 상담사와 충분한 정보를 공유하기로 선택하면 상담사는 여러분의 인생사와 인간관계를 이해할 수 있습니다. 필요할 때 이용 가능하며 결코 조급해할 이유가 없습니다. 심지어 상사와의 문제에 대해 이야기할 때 심장이 뛰기 시작하는 등 스마트 시계를 통해 치료에 대한 신체적 반응을 모니터링하고 언제 인간 치료사를 만나야 하는지 제안할 수도 있습니다.

 

교육

 

저는 수십 년 동안 소프트웨어가 교사의 업무를 더 쉽게 만들고 학생들의 학습을 도울 수 있는 모든 방법에 대해 흥분해 왔습니다. 소프트웨어가 교사를 대체하는 것은 아니지만, 학생을 위한 맞춤형 교육을 제공하고 교사들이 서류 작업과 기타 업무에서 벗어나 가장 중요한 부분에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 교사의 업무를 보완할 것입니다. 이러한 변화는 마침내 극적인 방식으로 일어나기 시작했습니다.

 

현재 가장 최신의 기술은 칸 아카데미에서 만든 텍스트 기반 봇인 칸미고입니다. 이 봇은 학생들에게 수학, 과학, 인문학 과외를 할 수 있는데, 예를 들어 이차 공식을 설명하고 연습할 수 있는 수학 문제를 만들 수 있습니다. 또한 교사가 수업 계획서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 저는 오랫동안 살 칸의 팬이자 지지자였으며, 최근에는 제 팟캐스트에 그를 초대해 교육과 AI에 대해 이야기를 나눴습니다.

 

하지만 텍스트 기반 봇은 첫 번째 물결에 불과하며, 에이전트는 더 많은 학습 기회를 열어줄 것입니다. 예를 들어, 학생과 일대일로 수업 과제를 보충하기 위해 과외 선생님에게 돈을 지불할 수 있는 가정은 거의 없습니다. 에이전트가 과외의 효과를 파악할 수 있다면 원하는 모든 사람에게 이러한 보충 교육을 제공할 수 있습니다. 과외 상담원이 학생이 마인크래프트와 테일러 스위프트를 좋아한다는 사실을 알게 되면 마인크래프트를 통해 도형의 부피와 넓이 계산을 가르치고, 테일러의 가사를 통해 스토리텔링과 운율 구성을 가르칠 수 있습니다. 예를 들어, 그래픽과 사운드 등 훨씬 더 풍부하고 오늘날의 텍스트 기반 튜터보다 더 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

 

생산성

 

이 분야에서는 이미 많은 경쟁이 벌어지고 있습니다. Microsoft는 코파일럿을 워드, 엑셀, 아웃룩 및 기타 서비스의 일부로 제공하고 있습니다. 구글도 Assistant with Bard와 생산성 도구로 비슷한 일을 하고 있습니다. 이러한 코파일럿은 서면 문서를 슬라이드 자료로 변환하고, 자연어를 사용하여 스프레드시트에 대한 질문에 답하고, 각 사람의 관점을 대변하면서 이메일 스레드를 요약하는 등 많은 일을 할 수 있습니다.

 

에이전트는 더 많은 일을 할 수 있습니다. 에이전트가 있으면 다양한 업무를 전담하여 도와주는 사람이 있는 것과 같으며, 원할 경우 독립적으로 업무를 수행할 수도 있습니다. 사업 아이디어가 있다면 에이전트가 사업 계획서를 작성하고, 프레젠테이션을 만들고, 제품이 어떻게 생겼는지 이미지를 생성하는 데 도움을 줄 것입니다. 회사에서는 직원들이 직접 상담할 수 있도록 에이전트를 배치하고 모든 회의에 참여하여 질문에 답할 수 있도록 할 수 있습니다.

 

"친구가 수술을 받았다면 에이전트가 꽃을 보내주겠다고 제안하고 꽃을 주문할 수 있습니다."

 

사무실에서 일하든 아니든, 오늘날 개인 비서가 경영진을 지원하는 것과 같은 방식으로 에이전트가 여러분을 도울 수 있습니다. 친구가 막 수술을 받았다면 에이전트가 꽃을 보내겠다고 제안하고 대신 주문할 수 있습니다. 대학 시절 룸메이트와 만나고 싶다고 말하면 에이전트와 협력하여 만날 수 있는 시간을 찾아주고, 도착하기 직전에 룸메이트의 큰 아이가 지역 대학에서 막 대학을 시작했음을 알려줄 것입니다.

 

엔터테인먼트 및 쇼핑

 

이미 AI는 새 TV를 고르고 영화, 책, 프로그램, 팟캐스트를 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로 제가 투자한 회사인 Pix는 최근에 "어떤 로버트 레드포드 영화를 좋아할까?"라고 질문하면 과거에 좋아했던 영화를 기반으로 추천해 주는 서비스를 출시했습니다. Spotify에는 사용자의 선호도에 따라 노래를 재생할 뿐만 아니라 대화하고 이름을 부를 수도 있는 AI 기반 DJ가 있습니다.

 

에이전트는 단순히 추천을 하는 데 그치지 않고 사용자가 추천에 따라 행동할 수 있도록 도와줍니다. 카메라를 구매하려는 경우 에이전트가 모든 리뷰를 읽고 요약한 후 추천을 하고, 결정을 내린 후 주문하도록 할 수 있습니다. 에이전트에게 스타워즈를 시청하고 싶다고 말하면 에이전트가 적합한 스트리밍 서비스에 가입되어 있는지 확인하고 가입되어 있지 않은 경우 가입을 제안합니다. 또한 어떤 영화를 보고 싶은지 모르면 맞춤형 제안을 한 다음 선택한 영화나 프로그램을 재생하는 방법을 알아냅니다.

또한 관심사에 맞게 맞춤화된 뉴스와 엔터테인먼트도 받아볼 수 있습니다. 사용자가 원하는 주제에 대해 맞춤형 팟캐스트를 생성하는 CurioAI는 앞으로 어떤 기능이 추가될지 미리 엿볼 수 있는 기능입니다.

 

기술 업계의 충격파

 

요컨대, 에이전트는 거의 모든 활동과 삶의 모든 영역에서 도움을 줄 수 있게 될 것입니다. 소프트웨어 비즈니스와 사회에 미칠 파급 효과는 엄청날 것입니다.

 

컴퓨팅 업계에서는 앱과 서비스의 기반이 되는 기술인 플랫폼에 대해 이야기합니다. Android, iOS, Windows는 모두 플랫폼입니다. 에이전트는 차세대 플랫폼이 될 것입니다.

 

"새로운 앱이나 서비스를 만들려면 에이전트에게 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다.“

 

새로운 앱이나 서비스를 만들기 위해 코드를 작성하거나 그래픽 디자인을 할 필요가 없습니다. 에이전트에게 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다. 에이전트는 코드를 작성하고, 앱의 모양과 느낌을 디자인하고, 로고를 만들고, 온라인 스토어에 앱을 게시할 수 있습니다. 이번 주에 출시되는 OpenAI의 GPT는 개발자가 아닌 사람도 쉽게 자신만의 어시스턴트를 만들고 공유할 수 있는 미래를 엿볼 수 있게 해줍니다.

 

에이전트는 우리가 소프트웨어를 사용하는 방식과 소프트웨어가 작성되는 방식에 영향을 미칠 것입니다. 에이전트는 정보를 더 잘 찾아서 요약해 주기 때문에 검색 사이트를 대체할 것입니다. 에이전트는 최적의 가격을 찾아주고 소수의 공급업체에 국한되지 않기 때문에 많은 전자 상거래 사이트를 대체할 것입니다. 워드 프로세서, 스프레드시트 및 기타 생산성 앱을 대체할 것입니다. 검색 광고, 광고가 포함된 소셜 네트워킹, 쇼핑, 생산성 소프트웨어 등 현재 분리되어 있는 비즈니스가 하나의 비즈니스가 될 것입니다.

 

한 회사가 에이전트 비즈니스를 지배하는 일은 없을 것이며, 다양한 AI 엔진이 등장할 것입니다. 현재 에이전트는 워드 프로세서나 스프레드시트 같은 다른 소프트웨어에 내장되어 있지만 결국에는 독립적으로 작동하게 될 것입니다. 일부 에이전트는 무료로 사용할 수 있지만(광고 지원도 가능) 대부분 비용을 지불하게 될 것입니다. 이는 기업이 광고주가 아니라, 사용자를 대신하는 에이전트의 작업에 대해 인센티브를 갖게 될 것임을 의미합니다. 올해만 해도 AI 작업을 시작한 기업의 수를 보면 경쟁이 치열해져 에이전트 비용이 매우 저렴해질 것입니다.

 

하지만 제가 설명하는 정교한 에이전트가 현실화되기 전에 우리는 이 기술과 이를 어떻게 사용할 것인지에 대한 여러 가지 질문에 직면해야 합니다. 이전에 AI가 제기하는 문제에 대해 글을 쓴 적이 있으므로 여기서는 특히 에이전트에 초점을 맞추겠습니다.

 

기술적 과제

 

에이전트의 데이터 구조가 어떤 모습일지는 아직 아무도 밝혀내지 못했습니다. 개인 에이전트를 만들려면 사용자의 관심사와 관계의 모든 뉘앙스를 포착하고 개인정보를 보호하면서 정보를 빠르게 불러올 수 있는 새로운 유형의 데이터베이스가 필요합니다. 이미 벡터 데이터베이스와 같은 새로운 정보 저장 방식이 머신러닝 모델에서 생성된 데이터를 저장하는 데 더 적합할 수 있다는 사실이 밝혀지고 있습니다.

 

또 다른 미해결 질문은 사람들이 얼마나 많은 에이전트와 상호작용할 것인가에 관한 것입니다. 개인 에이전트가 치료사 에이전트나 수학 과외 선생님과 분리될까요? 그렇다면 언제 서로 협력하고 언제 각자의 영역에 머물러야 할까요?

 

"상담원에게 확인이 필요한 경우 상담원이 말을 걸거나 휴대폰에 표시되도록 하세요.“

 

상담원과 어떤 방식으로 소통할 것인가요? 기업들은 앱, 안경, 펜던트, 핀, 심지어 홀로그램 등 다양한 옵션을 모색하고 있습니다. 이 모든 것이 가능하지만, 저는 인간과 상담원 간의 상호작용에서 가장 큰 돌파구는 이어버드(earbuds)가 될 것이라고 생각합니다. 상담원이 체크인을 해야 하는 경우, 상담원이 사용자에게 말을 걸거나 휴대폰에 표시될 것입니다. ("항공편이 지연되고 있습니다. 기다리시겠습니까, 아니면 재예약을 도와드릴까요?") 고객이 원하면 귀로 들어오는 소리를 모니터링하여 배경 소음을 차단하고, 잘 들리지 않는 음성을 증폭하거나, 억양이 심한 사람이 말하는 것을 더 잘 알아들을 수 있도록 음질을 개선할 수 있습니다.

 

다른 문제도 있습니다. 상담원들이 서로 대화할 수 있는 표준 프로토콜이 아직 없습니다. 모든 사람이 상담원을 이용할 수 있도록 비용을 낮춰야 합니다. 상담원에게 정답을 얻을 수 있는 방식으로 더 쉽게 질문할 수 있어야 합니다. 특히 건강처럼 정확성이 매우 중요한 분야에서는 상담원이 편견으로 인해 사람들에게 해를 끼치지 않도록 해야 합니다. 그리고 상담원이 해서는 안 되는 일을 하는 것도 원하지 않습니다. (저는 불량 에이전트보다는 악의적인 목적으로 에이전트를 이용하는 범죄자가 더 걱정됩니다.)

 

 

개인정보 보호 및 기타 중요한 문제

 

이 모든 것이 합쳐지면서 온라인 개인정보 보호 및 보안 문제는 지금보다 훨씬 더 시급한 문제가 될 것입니다. 상담원이 어떤 정보에 액세스할 수 있는지 결정할 수 있어야 원하는 사람 및 회사에만 데이터를 공유할 수 있습니다.

 

하지만 상담원과 공유하는 데이터의 소유권은 누구에게 있으며, 데이터가 적절하게 사용되고 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 상담사 에이전트에게 말한 내용과 관련된 광고를 받고 싶어하지 않습니다. 법 집행 기관이 귀하의 대리인을 귀하에 대한 증거로 사용할 수 있습니까? 귀하의 대리인은 귀하나 다른 사람에게 해를 끼칠 수 있는 일을 언제 거부합니까? 에이전트에 내장된 가치는 누가 선택합니까?

 

에이전트가 얼마나 많은 정보를 공유해야 하는지에 대한 질문도 있습니다. 친구를 만나고 싶다고 가정해 봅시다: 상담원이 그 친구와 대화할 때 "아, 화요일에 다른 친구를 만나서 당신을 포함시키고 싶지 않대요."라고 말하는 것은 원치 않을 것입니다. 또한 에이전트가 업무용 이메일 작성을 도와주는 경우에는 사용자에 대한 개인 정보나 이전 직장에서의 독점 데이터를 사용해서는 안 된다는 점을 에이전트도 알아야 합니다.

 

이러한 질문 중 상당수는 이미 기술 업계와 입법자들이 가장 중요하게 생각하는 주제입니다. 저는 최근 척 슈머 상원의원이 주최하고 많은 미국 상원의원들이 참석한 AI 관련 포럼에 다른 기술 리더들과 함께 참여했습니다. 우리는 이러한 문제와 다른 문제에 대한 아이디어를 공유하고 의원들이 강력한 법안을 채택해야 할 필요성에 대해 이야기했습니다.

 

하지만 다른 문제들은 기업과 정부가 결정할 수 있는 문제가 아닙니다. 예를 들어, 에이전트는 우리가 친구 및 가족과 소통하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘날에는 상대방의 생일과 같은 사소한 일상을 기억함으로써 상대방에게 관심을 갖고 있다는 것을 보여줄 수 있습니다. 하지만 상담원이 이를 기억하고 꽃을 보내주었다는 사실을 상대방이 알게 된다면 그다지 의미 있게 느껴질까요?

 

먼 미래에는 에이전트가 인간으로 하여금 목적에 대한 심오한 질문에 직면하게 할지도 모릅니다. 에이전트가 너무 뛰어나서 모든 사람이 거의 일하지 않고도 높은 삶의 질을 누릴 수 있게 된다고 상상해 보세요. 그런 미래에서 사람들은 시간을 어떻게 보낼까요? 상담원이 모든 답을 알고 있는데도 교육을 받으려는 사람이 있을까요? 대부분의 사람들이 자유 시간이 많은데도 안전하고 번영하는 사회가 될 수 있을까요?

 

하지만 우리는 아직 그런 시점에 이르지 못했습니다. 그 사이 에이전트가 등장하고 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 에이전트는 온라인과 오프라인에서 우리의 생활 방식을 완전히 바꿀 것입니다.

 

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