AI Agent는 무엇이고 이점과 위험은 무엇인가?

 

I. AI 에이전트란 무엇인가?

• AI 에이전트(AI Agent)는 인간처럼 스스로 문제를 해결하고 목표를 달성할 수 있는 SW로, 가트너에 따르면 ‘에이전트’라는 용어는 AI 모델에만 국한되지 않음. 소프트웨어 프로그램이나 다른 컴퓨팅 개체 또는 로봇일 수도 있음.
• 독립적이면서도 상호 작용하는 여러 에이전트를 결합하여 각각 환경을 인식하고 특정 행동을 수행하는 멀티 에이전트 시스템도 구축할 수 있다고 함.

       챗봇에 자율성을 더하다 ··· ‘AI 에이전트’의 이점과 위험 요소

챗봇에 자율성을 더하다 ··· ‘AI 에이전트’의 이점과 위험 요소

 

• 주어진 환경에서 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고, 그 데이터를 분석하여 적절한 행동을 취하는 능력을 가짐. 쉽게 말해서, AI 에이전트는 특정한 문제를 해결하기 위해 스스로 판단하고 행동할 수 있는 인공지능.
• 예1) 자율 주행차가 주행 중에 교통 상황을 분석하고, 장애물을 피하거나 속도를 줄이는 행동을 하는 P/G는 AI 에이전트
• 예2) 게임에서 스스로 적을 찾고 공격하는 캐릭터도 AI 에이전트의 한 사례.

DALL-E가 그린 AI Agent

---

II. AI 에이전트의 종류

AI 에이전트는 그 역할과 행동 방식에 따라 몇 가지로 분류됨

1. 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agent)
   단순 반사 에이전트는 주어진 입력에 즉각적인 반응을 보임. 센서가 주변 환경을 인식하면 그에 맞는 행동을 즉시 실행하는 방식이나 과거의 정보를 기억하거나 학습하는 능력은 없음. 온도에 따라 에어컨 강도를 자동으로 조절하는 시스템처럼 간단한 반응을 보이는 것.
   
   
2. 목표 기반 에이전트 (Goal-Based Agent)
   목표 기반 에이전트는 특정한 목표를 달성하기 위해 행동함. 현재 상황을 분석하고 목표에 도달하기 위한 최적의 경로를 선택하는데, 자율주행차가 목적지에 도착하기 위해 도로 상태와 교통 상황을 고려하며 운전하는 것이 그 예시.
   
   
3. 유틸리티 기반 에이전트 (Utility-Based Agent)
   유틸리티 기반 에이전트는 목표를 달성하는 여러 경로 중에서 가장 효율적인 방법을 선택함. 단순히 목표에 도달하는 것뿐만 아니라, 어떤 방법이 가장 효과적이고 유리한지 판단할 수 있음. 스마트폰이 배터리 소모를 최소화하면서 앱을 실행하는 것도 유틸리티 기반 에이전트로 볼 수 있음.
   
   
4. 학습 에이전트 (Learning Agent)
   학습 에이전트는 경험을 통해 스스로 학습하는 능력을 가짐. 이 에이전트는 주어진 환경에서 데이터를 분석하고, 그 데이터를 바탕으로 스스로 개선해 나감. 음성 비서가 주인의 어투/습관을 학습하며 점점 더 개선되는 것도 학습 에이전트의 한 종류.
   
   
5. 다중 에이전트 시스템 (Multi-Agent System)
   다중 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하거나 경쟁하면서 문제를 해결하는 시스템을 말함. 여러 로봇이 협력해서 물건을 운반하거나, 온라인 게임에서 여러 캐릭터가 서로 상호작용하면서 문제를 해결하는 것도 이에 해당함.

---

III. AI 에이전트의 이점

1. 효율성 향상
   반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 자동으로 처리할 수 있음. 고객 서비스/데이터 처리에서 실시간으로 문제를 해결하고 필요한 정보를 제공함으로써 사람의 업무 부담을 줄일 수 있음. 이는 기업이 비용을 절감하고 전반적인 생산성을 향상시키는 데 도움을 줌.
   
   
2. 24시간 가동 가능
   피로를 느끼지 않고, 24시간 내내 동작할 수 있음. 예를 들어, 콜센터나 채팅봇처럼 고객이 언제든지 서비스를 받을 수 있도록 지원하는 업무에 적합함. 이를 통해 고객 서비스 수준이 향상되고, 고객 만족도가 높아질 수 있음.
   *이런게 제대로 동작하는 시기에는 hallucination은 없겠지... 없을까?
   
   
3. 대규모 데이터 처리 및 분석
   방대한 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖기에 금융/의료 분야에서 큰 도움이 될 수 있음. 실시간 글로벌 시장 분석을 통해 Biz. 의사결정에 필요한 통찰력을 제공하거나, 각종 의료 기록/영상을 분석해 진단/수술에 도움을 줄 수 있음.
   
   
4. 맞춤형 서비스 제공
   개인의 행동과 선호를 학습해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있음. 사용자 맞춤형 추천 알고리즘을 통해 쇼핑/콘텐츠 추천, 스마트홈 관리 등에서 주인의 성향/선호에 맞는 서비스를 제공 가능함.
   
   
5. 위험이 있는 작업에서 대체 가능
   사람 대신 위험한 환경에서 작업할 수 있기에, 건설 현장에서의 위험한 작업이나, 우주/심해 탐사 등 인간이 접근하기 어려운 곳에서도 AI 에이전트를 활용해 안전하고 정확하게 작업을 수행할 수 있음.

---

IV. AI 에이전트의 위험

1. 일자리 감소
   단순하고 반복적인 작업을 자동화하기에 많은 직업에서 인간의 Role을 대체할 가능성 존재. 제조업/對고객 서비스/물류 등의 분야에서 AI 에이전트가 인간을 대체해 실업률이 증가하는 등의 사회적 문제가 발생할 수 있음.
   
   
2. 데이터 프라이버시 문제
   대량의 데이터를 수집하고 분석하는 강점을 가지나, 개인의 행동/선호를 적재/분석하는 과정에서 데이터가 유출될 위험이 있음. 개인정보 보호에 대한 우려에 대해서는 관련해 국제적인 정책과 규제를 강화해야 할 필요성 존재.
   
   
3. 의사결정에서의 편향성
   학습된 데이터에 의존하기 때문에, 학습 데이터가 오염/편향되었다면 AI의 의사결정 역시 잘못될 가능성이 있음. 인사/채용 시스템에서 AI가 특정 성별이나 인종에 대해 편향된 결정을 내릴 경우 문제가 발생하는 상황 등이 그 예시.
   
   
4. 보안 위험
   해킹 등의 사이버 공격에 취약할 수 있음. AI 에이전트가 중요한 인프라나 데이터를 제어하고 있을 때 보안 취약점이 악용되면 국가/기업/사회에 심각한 피해가 발생할 수 있음. 극단적으로 자율주행차의 AI 시스템이 사람을 해치도록 해킹된다면?
   
   
5. 통제 불가능성
   고도로 자율적인 AI 에이전트가 인간의 통제에서 벗어날 경우, 예상치 못한 방식으로 행동할 가능성이 있음. 특히 AGI(인공 일반 지능)가 현실화될 경우, 스스로 발전하고 인간의 통제를 넘어서 행동하는 위험이 발생할 수 있음.

2024.10.19 - [IT] - AGI는 무엇이고 AI와의 차이점은 무엇인가?