​ChatGPT와 ai도구 같은 인공지능 챗봇과의 상호작용은 재미있고 때로는 유용할 수 있지만, 다음 단계의 일상적인 인공지능은 질문에 답하는 것을 넘어 AI 에이전트가 사용자를 대신해 작업을 수행합니다. ​OpenAI, 마이크로소프트, 구글, Salesforce를 비롯한 주요 기술 기업들은 최근 AI 에이전트를 출시했거나 출시 계획을 발표했습니다. 이들은 이러한 혁신이 의료, 로봇 공학, 게임 및 기타 비즈니스에서 사용되는 시스템의 기반이 되는 기술 및 관리 프로세스에 새로운 효율성을 가져올 것이라고 주장합니다. ​AI 에이전트란?간단한 AI 에이전트는 이메일을 통해 전송된 표준 질문에 답하도록 학습시킬 수 있으며, 더 진보된 에이전트는 대륙 횡단 출장을 위한 항공권 및 호텔 티켓을 예약할 수 있습니다. ​Image by Simon from Pixabay​구글은 최근 기자들에게 화면의 텍스트와 이미지를 추론할 수 있는 크롬용 브라우저 ai도구 확장 프로그램인 프로젝트 마리너를 시연했습니다. ​이 시연에서 에이전트는 식료품 체인 웹사이트의 장바구니에 물건을 추가하여 식사 계획을 세우고 특정 재료가 없는 경우 대체품을 찾도록 도와주기도 했습니다. 구매를 완료하려면 여전히 사람이 관여해야 하지만 에이전트는 그 단계까지 필요한 모든 단계를 수행하도록 지시할 수 있습니다. ​어떤 의미에서 여러분은 에이전트입니다. 여러분은 매일 보고, 듣고, 느끼는 것에 반응하여 세상에서 행동을 취합니다. ​그렇다면 AI 에이전트란 정확히 무엇일까요? AI 에이전트는 주어진 환경에 대해 많은 것을 학습한 다음 사람의 간단한 지시에 따라 해당 환경에서 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행할 수 있는 기술 도구입니다. ​규칙 및 목표 스마트 온도 조절기는 매우 간단한 에이전트의 예입니다. 주변 환경을 인식하는 능력은 온도를 알려주는 온도계로 제한됩니다. 실내 ai도구 온도가 일정 수준 이하로 내려가면 스마트 온도 조절기는 난방을 높이는 방식으로 대응합니다. ​​오늘날의 AI 에이전트의 친숙한 전신은 룸바(Roomba)입니다. 예를 들어 로봇 청소기는 카펫이 깔린 거실의 모양과 카펫에 얼마나 많은 먼지가 있는지 학습합니다. 그런 다음 해당 정보를 기반으로 조치를 취합니다. 몇 분 후 카펫이 깨끗해집니다. ​스마트 온도조절기는 AI 연구자들이 단순 반사 에이전트라고 부르는 것의 예입니다. 이 에이전트는 결정을 내리지만 그 결정은 단순하며 에이전트가 그 순간에 인지하는 것에만 기반합니다. ​로봇 청소기는 접근 가능한 모든 바닥을 청소하는 단 하나의 목표를 가진 목표 기반 에이전트입니다. 언제 회전할지, 언제 브러시를 올리거나 내릴지, 언제 충전 베이스로 돌아갈지 등 모든 결정은 이 목표를 위해 이루어집니다. ​목표 기반 에이전트는 필요한 수단을 ai도구 통해 목표를 달성하는 것만으로 성공합니다. 그러나 목표는 다양한 방법으로 달성할 수 있으며, 그중 일부는 다른 방법보다 더 바람직하거나 덜 바람직할 수 있습니다. ​오늘날의 많은 AI 에이전트는 유틸리티 기반이므로 목표를 달성하는 방법에 더 많은 고려를 합니다. ​이들은 진행 방법을 결정하기 전에 가능한 각 접근 방식의 위험과 이점을 비교합니다. 또한 서로 충돌하는 목표를 고려하고 어떤 목표를 달성하는 것이 더 중요한지 결정할 수 있습니다. ​그들은 사용자의 고유한 선호도를 고려한 작업을 선택함으로써 목표 기반 에이전트를 뛰어넘습니다.​의사 결정, 행동 취하기 ​기술 회사에서 AI 에이전트라고 할 때는 챗봇이나 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 말하는 것이 아닙니다. ​웹사이트에서 기본적인 고객 서비스를 제공하는 챗봇은 엄밀히 말해 AI 에이전트이지만, 챗봇의 인식과 행동은 ai도구 제한적입니다. 챗봇 에이전트는 사용자가 입력하는 단어를 인식할 수 있지만, 사용자에게 정확하거나 유익한 답변을 제공하는 텍스트로 응답하는 것이 유일한 조치입니다. ​AI 기업들이 언급하는 AI 에이전트는 사용하는 사람과 회사를 대신하여 조치를 취할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델보다 크게 발전한 것입니다. ​OpenAI는 에이전트가 곧 개인이나 기업이 진행 상황이나 결과를 확인할 필요 없이 며칠 또는 몇 주 동안 독립적으로 실행하도록 맡기는 도구가 될 것이라고 말합니다. ​OpenAI와 구글 딥마인드의 연구원들은 에이전트가 다양한 영역과 작업에서 인간의 능력을 뛰어넘는 AI, 즉 인공 일반 지능 또는 '강력한ɺI로 가는 또 다른 단계라고 말합니다.​오늘날 사람들이 사용하는 인공지능 시스템은 좁은 의미의 인공지능 또는 '약한'인공지능으로 간주됩니다. 시스템은 체스와 같은 ai도구 한 가지 영역에 능숙할 수 있지만, 바둑 게임에 던져 놓으면 AI가 어떻게 작동해야 할지 모를 수 있습니다. ​인공 일반 지능 시스템은 새로운 영역을 본 적이 없더라도 한 영역에서 다른 영역으로 자신의 기술을 더 잘 이전할 수 있을 것입니다. 위험을 감수할 가치가 있을까요? AI 에이전트가 인간의 업무 방식을 혁신할 준비가 되어 있을까요? 이는 기술 기업이 에이전트가 자신에게 할당된 작업을 수행할 뿐만 아니라 새로운 과제와 예상치 못한 장애물이 발생했을 때 이를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있음을 증명할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. ​또한 AI 에이전트의 활용도는 잠재적으로 민감한 데이터에 대한 접근을 기꺼이 허용하는 사람들의 의지에 따라 달라질 것입니다. 에이전트의 업무에 따라 인터넷 브라우저, 이메일, ai도구 캘린더 및 주어진 업무와 관련된 기타 앱이나 시스템에 액세스해야 할 수도 있습니다. ​이러한 도구가 보편화됨에 따라 사람들은 얼마나 많은 데이터를 공유할지 고려해야 합니다. ​Image by Pete Linforth from Pixabay​AI 에이전트의 시스템이 침해되면 사용자의 생활과 금융에 관한 개인 정보가 악의적인 사람의 손에 넘어갈 수 있습니다. 에이전트가 사용자의 수고를 덜어준다면 이러한 위험을 감수할 수 있을까요? ​AI 에이전트가 잘못된 선택을 하거나 사용자가 동의하지 않는 선택을 하면 어떻게 될까요? 현재 AI 에이전트 개발자들은 최종 결정을 내리기 전에 사람들이 에이전트의 작업을 확인할 수 있는 기회를 제공함으로써 인간을 계속 참여시키고 있습니다. ​프로젝트 마리너의 예에서 구글은 에이전트가 최종 구매를 수행하거나 사이트의 서비스 약관 계약을 수락하지 못하도록 합니다. 이 시스템은 사용자에게 ai도구 계속 정보를 제공함으로써 사용자가 동의하지 않는 에이전트의 선택에 대해 철회할 수 있는 기회를 제공합니다. ​다른 AI 시스템과 마찬가지로 AI 에이전트도 편견의 영향을 받습니다. 이러한 편견은 에이전트가 처음에 학습된 데이터, 알고리즘 자체 또는 에이전트의 결과물이 사용되는 방식에서 비롯될 수 있습니다. 결정이 실행되기 전에 사람이 검토하도록 함으로써 편견을 줄이는 한 가지 방법은 사람을 계속 참여시키는 것입니다. ​이러한 질문에 대한 답에 따라 AI 에이전트의 인기가 결정될 것이며, 사람들이 사용하기 시작하면 AI 회사가 에이전트를 얼마나 개선할 수 있는지에 따라 달라질 수 있습니다.​​;​​관련 포스팅인공지능은 거의 모든 활동과 삶의 모든 영역에서 도움을 줄 수 있게 될 것입니다. 소프트웨어 비즈니스와 ...​최근 캐나다 밴쿠버에서 열린 신경정보처리시스템(NeurIPS) 2024 컨퍼런스에서 강연을 한 OpenAI의 ai도구 ...​