AI 에이전트는 사람을 대신해 특정 작업을 수행하는 시스템이다. 우리가 자주 사용하는 AI 스피커나 챗봇 같은 것들도 AI 에이전트로, 우리가 말/글로 명령하면 그 명령을 이해하고 답변을 하거나 일을 대신 처리해 주는 역할을 한다.
2024.10.19 - [IT] - AI Agent는 무엇이고 이점과 위험은 무엇인가?
이 AI 에이전트가 더 똑똑해지려면 LAM과 EAI라는 개념이 중요한데, 이에 대해서 정리해본다.
- LAM (Large Action Model)
AI가 언어(대화 명령/글)를 이해하고, 그 요청에 맞는 행동을 할 수 있도록 만드는 모델임. 그 예로는 AI 스피커에게 "내일 아침 7시에 깨워줘"라고 말하면, AI가 정시에 알람을 맞춰주는 것. - EAI (Embodied Artificial Intelligence)
AI가 물리적인 세계에서 우리처럼 실제로 움직이면서 행동할 수 있게 만드는 개념임. 단순히 말만 듣고 이해하는 게 아니라, AI가 로봇처럼 움직이는 것으로, 로봇 청소기가 집 안을 돌아다니면서 청소하는 것도 EAI의 예시.
I. LAM과 EAI가 결합하면 어떤 변화가 생길까?
1) 스마트 홈 로봇
As-Is
현재 AI 스피커는 LAM 기반으로 동작하고 있어서, 요청에 맞는 정보를 찾아주거나 간단한 명령을 처리함.
예) "불 꺼줘"라고 하면 전등을 끄고, "오늘 날씨 어때?"라고 물으면 날씨 정보를 알려줌.
To-Be(LAM + EAI 결합)
AI 에이전트가 단순히 정보를 주거나 명령을 수행하는 것을 넘어서서 실제로 물리적인 행동을 할 수 있게 됨.
예 1) "거실 청소해 줘" 요청 시 AI가 이를 알아듣고 로봇 청소기를 작동시키거나, 직접 로봇 팔을 이용해 바닥을 청소하는 식으로 행동하게 됨.
예 2) "OO옷 다려줘" 요청 시, 옷이 어디에 있는지 찾은 후 로봇 팔을 이용해 다리미로 옷을 다려줌. 실제로 일을 처리하는 '가사 도우미' 역할을 하게 되는 것.
2) 의료 로봇
As-Is
지금의 의료 AI 시스템도 LAM 기반으로, 주로 진단을 보조하거나 치료 방법을 제시하는 데 도움을 주는 수준.
예) AI가 환자의 영상/데이터를 분석하고, 의사에게 "이 환자는 이런 질병일 가능성이 높다"라고 알려주는 역할 수행.
To-Be(LAM + EAI 결합)
단순히 데이터를 분석하고 결과를 말해주는 것에서 끝나는 게 아니라, 실제 의료 로봇이 EAI를 통해 물리적인 치료도 협업함.
예 1) 수술 로봇이 AI 에이전트의 지시에 따라 환자를 실제로 치료할 수 있게 됨.
예 2) 심정지 상태 시 환자의 상태를 분석하고, 최적의 강도/속도로 지치지 않으면서도 흉부 압박을 가해 심폐소생.
3) 물류 센터 관리 로봇
As-Is
현재 물류 센터에서는 AI가 주로 작업 스케줄을 최적화하거나, 어디에 어떤 물품이 있는지 데이터를 분석하는 데 사용됨. 로봇도 있지만, 주로 사람이 명령을 내리고 로봇은 그에 맞춰 물품을 이동시키는 정도임.
To-Be(LAM + EAI 결합)
AI가 물류 센터 전체를 스스로 관리할 수 있게 될 것으로, LAM을 통해 AI가 명령을 이해하고, EAI가 실제 수행을 해 물품을 처리
예) 센터에 문제가 발생해서 물건이 쌓이거나 할 때, AI가 원인을 찾고 방안을 제시할 뿐만 아니라 직접 문제를 해결하는 상황 가능
이 외에도 AI Teacher, Smart Farm 등 다방면에서 활용될 것으로 기대
II. 인간의 삶에 끼칠 기대효과
1) 일상생활의 편리함
- AI가 말로만 대답하는 게 아니라 직접 일을 처리해 주면, 가사가 편리해질 수밖에 없음. "저녁 메뉴를 OO로 준비해"라고 말하면 LAM과 EAI이 결합된 AI가 냉장고에서 재료를 꺼내 요리를 시작하는 시대가 올 수도 있다는 점.
2) 안전한 작업 환경
- 위험한 상황에서 AI 에이전트가 사람을 대신해 직접 행동할 수 있어. 화재가 난 집에서 AI 로봇이 구조 활동을 하거나, 공장에서 위험한 기계를 대신 다루는 일도 가능해짐. (현재는 사람이 조종을 하거나 한정된 활동만 가능한 수준)
3) 더 나은 학습 경험
- AI 에이전트가 실제로 행동할 수 있으면 어른/아이 무관하게 학생들에게 더 나은 교육 도구로 발전할 수 있음. 과학 실험을 직접 실수 없이 시연해 주거나, 골프/테니스를 배울 때도 AI가 실시간으로 자세를 교정해 주는 등 학습의 질이 높아질 수 있음.
III. 결론
LAM과 EAI가 결합된 AI 에이전트는 단순히 대화만 하는 AI가 아니라, 현실 세계에서 움직이고 문제를 해결해 주는 존재가 됨. 특히 우리 아이들인 잘파 세대가 만날 AI는 현재 수준보다 훨씬 우수한 기능으로서 자리 잡게 될 것임. AI 에이전트의 진화는 인간의 일상생활/ 의료/교육/안전/치안 등 다양한 영역에서 큰 변화를 일으킬 것으로 기대됨.
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