인공지능 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꿀 것

AI is about to completely change how you use computers | 빌 게이츠

나는 폴 앨런과 마이크로소프트를 시작했을 때처럼 지금도 여전히 소프트웨어를 사랑한다.

그러나, 그 후 수십 년 동안 많이 발전했지만 여러 면에서 아직도 꽤 답답하다.

컴퓨터로 어떤 일을 하려면 당신의 디바이스에 어떤 앱을 사용할지 알려 주어야 한다. 

사업제안서 초안을 작성할 때 마이크로소프트 워드와 구글의 문서 도구들을 사용할 수 있지만 워드나 구글 문서가

이메일을 보내고 셀카 사진을 공유하거나 데이터를 분석하거나 파티 일정을 잡거나 영화 티켓을 구매하는 데에는 사용할 수 없다.

그리고 아무리 좋은 사이트라도 사용자의 업무, 개인 생활, 관심사, 인간관계에

대한 이해가 불완전하며 이러한 정보를 사용하여 업무를 수행하기에는 한계가 있다. 

친한 친구나 개인 비서 같은 사람만이 할 수 있는 일이다.

앞으로 5년 안에 이 모든 것이 완전히 바뀔 것이다. 업무마다 다른 앱을 사용할 필요가 없을 것이다.

일상적인 언어로 하고 싶은 업무를 디바이스에 말만 하면 될 것이다.

그리고 당신이 선택한 정보를 얼마나 많이 공유하는가에 따라 소프트웨어는 사용자인

당신의 삶에 대한 풍부한 이해를 바탕으로 개인 맞춤형으로 대응할 수 있게 될 것이다.

가까운 미래에 온라인에 접속하면 누구나 오늘날의 기술을 훨씬 뛰어넘는 인공지능 기반 개인 비서를 가질 수 있게 될 것이다. 

자연어에 반응하여 사용자에 대한 지식을 바탕으로 다양한 업무를 수행할 수 있는 이러한 유형의 소프트웨어를 에이전트라고 한다.

나는 거의 30년 동안 에이전트에 대해 생각해 왔고 1995년 나의 저서 “The Road Ahead”에서도

https://www.gatesnotes.com/The-Road-Ahead-after-25-years

 이 길에 대해 말했으나 AI의 발전으로 최근에야 실용화되기 시작했다.

에이전트는 모든 사람이 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 바꿀 것이다. 

또한 소프웨어 산업을 뒤흔들 것이다. 

업무 지시를 입력하는 방식에서 아이콘을 택하는 방식으로 바뀐 이래 가장 큰 컴퓨팅 혁명을 가져올 것이다.

모든 이에게 개인 어시스턴트

소프트웨어 회사들이 이 전에도 이런 기능을 제공하였으나 사용자들이 이를 받아들이지 않았다고 지적하는 비평도 있다. (사람들은 마이크로오피스에 넣었다가 나중에 없앤 디지털 어시스턴트 Clippy에 대해 지금도 조롱하기도 한다)

사람들은 왜 에이전트를 사용할 것인가?

답은 바로 획기적으로 개선될 것이기 때문이다. 

사용자는 에이전트와 미묘한 차이를 대화로 나눌 수 있다. 

에이전트는 훨씬 더 개별화되고 문서작성 같은 비교적 단순한 업무에만 제한되어 사용되지 않을 것이다. 

Clippy와 에이전트는 공통점이 있지만 다이얼 전화와 모바일 폰 만큼의 차이가 있다.

에이전트는 사용자인 당신이 원하는 경우 당신의 모든 활동을 도와줄 것이다. 

에이전트에게 온라인상의 상호 작용과 실제 위치를 추적할 수 있는 권한을 부여하면 당신이 만나는 사람, 장소와 참여하는 활동에 대한 이해가 폭넓게 확대될 것이다. 

에이전트는 당신과 업무 간의 관계, 취미, 선호도, 일정을 파악할 수 있을 것이다. 

당신은 언제 어떻게 어떤 일에 도움을 받거나 의사결정을 요청할지 선택할 수 있을 것이다.

“Clippy는 에이전트가 아니라 봇 이었다”

인공지능 에이전트가 가져올 극적인 변화를 알아보기 위해 현재 사용 가능한 AI툴과 비교해 보자. 

이것들 대부분은 봇이다. 

봇은 하나의 앱으로 제한되어 있으며 일반적으로 특정 단어를 입력하거나 도움을 요청할 때만 반응한다. 

봇들은 당신이 매번 그들을 어떻게 사용하는지 기억할 수 없어 더 나은 기능을 제공하거나 당신의 선호도를 학습하지 못한다. Clippy는 봇이지 에이전트가 아니었다.

에이전트는 더 스마트하다. 에이전트는 당신이 요청하기 전에 제안할 수 있는 선행적인 존재다. 

여러 앱들을 오가며 작업을 수행한다. 에이전트는 당신의 활동을 기억하고 행동 의도와 패턴을 인식하기 때문에 시간이 지날수록 개선된다. 

이러한 정보를 바탕으로 최종 의사결정은 항상 사용자인 당신이 결정해야 하지만 당신에게 필요하다고 에이전트가 생각하는 것을 제공한다.

당신이 여행을 계획을 세우고 싶다고 가정해 보자. 여행 봇은 당신의 예산에 맞는 호텔을 찾을 것이다. 

에이전트는 당신의 여행 시기를 알고 있으며 항상 새로운 곳을 가고싶어 하는지 아니면 같은

장소를 반복해서 방문하는 것을 좋아하는지에 대한 지식을 바탕으로 여행지를 제안할 것이다.

또한, 당신의 관심사와 모험 성향에 따라 즐길 만한 것들을 추천하고 당신이 좋아할 만한 레스토랑 예약을 해줄 것이다. 

현재 이와 같은 고도로 개별화된 여행 계획을 원한다면 여행사 직원에게 많은 돈을 지불하고 원하는 것을 설명하는데 시간을 투자해야 한다.

미래에 AI 에이전트에 기대되는 가장 흥미로운 점은 많은 사람들에게 지금 고가의 서비스가 일반 대중화될 것이라는 점이다.

 특히, 헬스케어, 교육, 생산성, 엔터테인먼트 및 쇼핑의 네 영역에서 큰 변화가 일어날 것이다.

헬스케어

오늘날 헬스케어 분야에서 AI의 주요 역할은 관리나 행정업무를 지원하는 것이다.

예를 들면 Abridge, Nuance DAX, Nabla Copilot은 진료 내용을 오디오로 캡처한 후 의사가 리뷰하며 메모할 수 있도록 돕는다.

인공지능 에이전트가 환자들에게 기본적인 중증도 판단과 건강 문제에 대처하는 방법에 대한 조언,

그리고 치료가 필요한지를 결정하는 일을 도울 수 있게 되면 정말로 변화가 일어날 것이다.

이러한 에이전트는 의료진의 의사결정과 생산성 향상에도 도움이 될 것이다. 

(이미 Glass Health 같은 앱은 환자 진료 내용을 분석하고 요약하여 의사가 생각해야 할 진단에 도움이 되는 제안할 수 있다)

환자와 의료 종사자를 돕는 에이전트가 지원하는 일들은 특히 의사의 진료를 제대로 받지 못하는 나라의 가난한 사람들에게 큰 도움이 될 것이다.

그러나, 이러한 임상 에이전트는 출시가 다른 보다 더 늦어질 것이다. 그 이유는 생사의 문제를 좌우하는 치료가 될 것이기 때문이다. 

사람들은 의료 에이전트가 완벽하지 않으며 실수를 할 수도 있지만 전반적으로 유익하다는 것을 인식할 필요가 있다. 

물론 인간이 실수할 수 있는 것도 문제이지만, 의료 서비스를 이용할 수 없는 것도 문제이다.

“정신건강 치료가 필요한 미군 퇴역군인 중 반이 치료받지 못하고 있다.”

인공지능 에이전트를 이용하여 모든 사람이 가상적으로 이용하게 될 서비스의 또 다른 예는 정신건강 치료 분야이다.

오늘날 주간 테라피(심리치료) 세션은 사치처럼 보인다. 그러나, 수요가 충족되지 않아 혜택을 받지 못하는 사람들이 많이 있다. 

RAND에 의하면 

https://www.rand.org/health-care/projects/navigating-mental-health-care-for-veterans/barriers-to-care.html

정신건강 치료가 필요한 미군 퇴역군인 중 반이나 되는 사람들이 치료받지 못하고 있다는 사실이 밝혀졌다.

정신건강에 대해 잘 훈련된 AI 에이전트를 사용하면 훨씬 쉽고 저렴하게 치료받을 수 있다. 

초기의 챗봇으로 Wysa와 Youper가 있다. 

그러나, 에이전트는 훨씬 더 깊이 파고 들어갈 것이다. 

만일 당신이 정신건강 상담 에이전트와 정보공유를 결정한다면 에이전트는 당신의 생활사와 인간관계를 이해할 수 있다. 

필요할 때 바로 이용할 수 있으며 서두를 필요가 없다. 더욱이 상사와 문제를 이야기할 때 심장이 뛰기 시작하는 것 같은

현상을 스마트 워치를 통해 치료에 대한 신체적 반응을 모니터링하고 언제 사람인 치료사의 치료를 받아야 하는지 상담받을 수도 있다.

교육

나는 수십 년 동안 소프트웨어로 교사의 업무를 편리하게 하고 학생들의 학습을 도울 수 있는 모든 방법에 관심을 가지고 생각해 왔다.

소프트웨어가 교사를 대체하지는 못하지만, 학생을 위한 맞춤형 수업을 할 수 있고 서류 작업을 비롯한 기타 잡무에서

벗어나 보다 더 중요한 일에 시간을 할애할 수 있도록 교사의 업무를 보완할 수 있을 것이다.

이러한 변화가 마침내 극적인 방식으로 일어나기 시작했다.

현재 가장 최신의 기술은 칸 아카데미에서 만든 텍스트 기반 봇 khanmigo 이다. (https://www.khanacademy.org/khan-labs)

예를 들면 2차 방정식 공식을 설명하고 연습할 수 있는 수학 문제 등 과학, 인문학 분야에서 학생을 지도할 수 있다.

수업계획서 작성 같은 교사들의 업무에도 도움을 줄 수 있다. 나는 오랫동안 살 칸의 팬이자 지지자였으며

최근에는 나의 팟캐스트에 그를 초대해 교육과 AI에 관한 이야기를 나누었다.

텍스트 기반 봇은 첫 번째 변화의 물결에 불과하다. 에이전트는 더 많은 학습 기회를 열어줄 것이다.

예를 들면 학생과 1:1로 수업과제를 보충하기 위해 고액을 지불하며 과외 선생님을 모시기 쉽지 않다.

에이전트가 과외의 효과를 파악할 수 있다면 원하는 모든 사람들에게 보충 학습을 제공할 수 있다.

예를 들어 학생이 Minecraft와 Taylor Swift를 좋아한다는 사실을 에이전트가 알면 Minercraft를 활용하여 도형의 부피와 면적 계산에

대해 가르치고 Taylor의 가사를 이용하여 스토리텔링과 운율 구성에 대해 가르칠 수 있다.

현재의 텍스트 기반 튜터보다 그래픽과 음향 등으로 더 다양하고 개별화된 경험이 될 것이다.

생산성

이 분야에서는 이미 심한 경쟁이 일어나고 있다. 

마이크로 소프트는 코파일럿을 워드, 엑셀, 아웃륵 및 기타 서비스의 일부로 만들고 있다.

https://learn.microsoft.com/en-us/office365/servicedescriptions/office-365-platform-service-description/microsoft-365-copilot

구글도 어시스턴트 위드 바드 같은 도구로 생산성 향상을 위해 비슷한 일을 하고 있다.

https://blog.google/products/assistant/google-assistant-bard-generative-ai/

코파일럿은 서면 문서를 슬라이드 자료로 변환하고, 자연어를 사용하여 스프레트시트에 대한 질문에 답하고 각 사람의 관점과 이메일 스레드를 요약하는 등 많은 업무를 쉽게 할 수 있도록 도와준다. 

에이전트는 더 많은 일을 할 수 있다. 에이전트가 있으면 다양한 업무 전담 도우미를 두고 있는 것과 같으며 원하면 독립적으로 업무를 수행할 수도 있다.

비즈니스 관련 아이디어가 있으면 에이전트가 사업계획과 제안서 작성을 돕고 제품이 어떠한 모양인지 이미지를 생성하는 일까지 도움을 줄 것이다.

회사에서는 직원들이 에이전트에게 직접 상담하도록 할 수 있으며 모든 회의에 일부 구성요소로 참여시켜 질문에 답하게 할 수 있다.

“친구가 입원하면 에이전트가 꽃을 보낼 것을 제안하고 주문도 대신 할 수 있다”

사무 업무 지원뿐 아니라 경영자의 비서들이 업무를 보조하는 것 같은 방식으로 에이전트는 사용자인 당신의 일을 도울 수 있다.

 당신의 친구가 막 수술받았다면 당신의 에이전트가 꽃을 보내야 한다고 제안하고 대신 꽃을 주문할 수 있을 것이다.

옛날 대학 시절 룸메이트와 만나고 싶다고 말하면 에이전트가 만날 수 있는 시간을 찾아주고 도착하기

전에 룸메이트의 큰아이가 최근 지역 대학에 막 입학하였다는 소식도 귀뜸하여 줄 것이다.

인터테인먼트 및 쇼핑

이미 AI는 TV 프로그램을 선택하고 영화, 책, 팟캐스트를 추천하는 일에 도움을 주고 있다.

내가 투자한 회사 Likewise는 최근에 Pix를 출시했는데, “내가 로버트 레드포드 영화 좋아하는데 어디서 볼 수 있나?” 라고

질문하면 과거에 좋아했던 영화를 기반으로 추천해주는 서비스이다.

Spotify에는 AI 기반 DJ 기능이 있다. 당신의 취향에 따라 노래를 재생할 뿐 아니라 대화하고 이름으로 요청할 수 있다.

https://newsroom.spotify.com/2023-02-22/spotify-debuts-a-new-ai-dj-right-in-your-pocket/

에이전트는 단순히 추천만 하는 것이 아니라 당신이 추천에 따라 행동할 수 있도록 도와준다.

예를 들어 카메라를 구매하려는 경우 에이전트가 모든 리뷰를 읽고 요약한 후 추천해주며 구매하고 싶으면 주문까지 대행해 준다.

에이전트에게 스타워즈를 시청하고 싶다고 말하면 적합한 스트리밍 서비스에 가입되어 있는지 확인하고 가입되어 있지 않다면 가입을 제안한다. 

그리고 어떤 영화를 보고 싶은지 모르면 맞춤형 제안을 한 다음 선택한 영화나 프로그램을 재생하는 방법을 알려준다.

또한 관심사에 맞게 맞춤화된 뉴스와 인터테인먼트도 받아볼 수 있다. 

당신이 요청하는 모든 주제에 대해 맞춤형 팟캐스트를 생성하는 Curio AI에서 앞으로 출시될 기능을 미리 엿볼 수 있다.

https://curio.io/rio/signup

Tech 산업의 충격파

간단히 말해 에이전트는 우리의 거의 모든 활동과 삶의 영역에서 도움을 줄 것이다. 

소프트웨어 비즈니스와 사회에 미치는 파급효과는 엄청날 것이다.

컴퓨팅업계에서 앱과 서비스의 기반 기술인 플랫폼과 관련된 이야기를 많이 한다.

안드로이드, iOS, Windows는 모두 플랫폼이다. 인공지능 에이전트는 차세대 플랫폼이 될 것이다.

“새로운 앱이나 서비스를 만들려면 에이전트에게 원하는 것을 말하기만 하면 된다.”

새로운 앱이나 서비스를 만들기 위해 코드를 작성하거나 그래픽을 디자인할 필요가 없다. 

에이전트에게 원하는 것을 말하면 된다. 에이전트가 코드를 작성하고 앱의 모양과 느낌을 디자인하고 로고를 만들고 온라인 스토어에 앱을 올릴 수 있다.

OpenAI의 GPT는 개발자가 아닌 사람에게도 쉽게 자신만의 어시스턴트를 만들고 공유할 수 있는 미래를 엿볼 수 있게 해준다.

에이전트는 소프트웨어 사용 방식과 작성 방식에 영향을 미칠 것이다. 

에이전트는 정보를 찾아 잘 요약해 주기 때문에 검색 사이트를 대체할 것이다. 

에이전트는 최적의 가격을 찾아주고 그것이 소수의 공급업체에만 국한된 것이 아니기 때문에 많은 전자상거래 사이트를 대체할 것이다. 

워드프로세서, 스프레드시트 및 기타 앱의 생산성을 대체할 것이다. 

검색광고, 광고가 포함된 소셜 네트워킹, 쇼핑, 생산성 소프트웨어 등 현재 분리되어있는 비즈니스가 하나로 될 것이다.

어느 한 회사가 에이전트 비즈니스를 지배하는 일은 없을 것이며 다양한 AI 엔진이 등장할 것이다. 

현재 에이전트는 워드프로세서나 스프레드시트 같은 다른 소프트웨어에 내장되어 있지만 독립적으로 작동하게 될 것이다. 

일부 에이전트는 무료로 사용할 수 있고 광고로 지원될 것이지만 대다수 에이전트 사용에 비용을 지불하게 될 것이다.

이것은 기업이 광고주가 아닌 사용자를 대신하여 에이전트를 작동시키는 주도권을 가지게 된다는 것을 의미한다. 

최근에 AI를 도입하기 시작한 기업의 수를 보면 알 수 있듯이 경쟁이 치열해져 에이전트의 비용은 저렴해질 것이다.

그러나, 내가 주장하는 정교한 에이전트가 현실화되기 전에 우리는 이 기술과 이것을 어떻게 사용할 것인지에 대한 여러 질문에 직면하게 될 것이다. 

이 전에 AI에 의해 제기되는 문제에 대해 글을 기고한 적이 있으므로 여기서는 주로 에이전트에 초점을 맞춘다. 

기술적 과제

에이전트의 데이터 구조가 어떤 모습일지는 아직 아무도 밝혀내지 못하고 있다. 

개인 에이전트를 만들려면 사용자의 관심사와 관련자의 모든 정보를 알아내고

개인정보를 보호하면서 정보를 빠르게 불러올 수 있는 새로운 유형의 데이터베이스가 필요하다. 

벡터 데이터베이스 같은 새로운 정보 저장 방식이 머신러닝 모델에 의해 생성된 데이터를 저장하는데 더 적합할 수 있다.

또 다른 미해결 문제는 사람들이 얼마나 많은 에이전트와 상호작용을 할 것인가에 관한 것이다. 

개인 에이전트를 치료 상담 에이전트나 수학의 과외 선생님과 분리할 것인가?. 그렇다면 언제 서로 협력하고 언제까지 각각의 영역에 머물러 있어야 하는가?

“당신의 에이전트가 당신에게 확인이 필요할 경우 전화를 걸거나 당신의 휴대폰에 표시될 것이다”

에이전트와 어떤 방식으로 소통할 것인가? 

기업들은 앱, 안경, 펜던트, 핀, 홀로그램 등 다양한 옵션을 모색하고 있다. 

나는 이 모든 것이 가능성은 있지만 사람과 에이전트 사이의 상호작용에 있어서 가장 큰 돌파구로 이어버드(earbuds)가 될 것으로 생각한다. 

에이전트가 당신에게 확인이 필요한 경우 당신에게 말을 걸거나 휴대폰에 표시될 것이다.

(“당신의 항공편이 지연되었습니다. 기다리겠습니까, 아니면 재예약을 도와드릴까요?”)

당신이 원할 경우 귀에 들어오는 소리를 모니터링하여 배경 소음을 차단하고 잘 들리지

않는 소리를 증폭하거나 억양이 심한 사람의 말을 더 잘 알아들을 수 있도록 음질을 개선할 수 있다.

다른 문제도 있다. 에이전트들 간에 서로 대화할 수 있는 표준 프로토콜이 아직 없다. 

누구나 에이전트를 이용할 수 있도록 비용을 내려야 한다. 

에이전트에게 지시하는 방법이 쉬워야 당신에게 보다 더 정확한 답을 알려줄 것이다. 

우리는 환각(hallucinations)을 방어해야 한다. 특히 헬스케어 같은 정확성이

매우 중요한 분야에서는 에이전트가 내놓은 편견으로 사람들이 피해를 입지 않도록 해야 한다.

그리고, 에이전트가 해서는 않되는 일이 있다.

(악의적인 목적으로 에이전트을 이용하는 범죄자 보다 불량 에이전트가 덜 걱정되긴 하지만) 

개인정보 및 기타 중요 문제에 관한 질문

이 모든 것이 결합되면 온라인 개인 정보보호 및 보안 문제는 지금보다 더 시급한 문제가 될 것이다. 

에이전트가 어떤 정보에 액서스할 수 있는지 정해져야 당신이 원하는 사람과 회사와만 당신의 데이터를 공유할 수 있을 것이다.

그러나, 에이전트와 공유하는 데이터의 소유권은 누구에게 있으며, 데이터가 적절하게 사용되고 있는지 어떻게 확인할 것인가? 

심리치료 에이전트에게 말한 무엇인가와 관련된 광고를 받고 싶은 사람은 아무도 없다.

법 집행 기관에서 당신에게 불리한 당신의 에이전트를 증인으로 사용할 수 있나?

당신의 에이전트는 언제 당신이나 다른 누군가에게 해가 될 수 있는 일일 경우 어느 시점에서 거부할 수 있는가?

누가 에이전트에 내장된 가치를 정하나?

당신의 에이전트가 얼마나 많은 정보를 공유해야 하는가에 관한 문제도 있다. 

당신이 친구를 만나고 싶다고 가정해 보자. 

당신의 에이전트가 당신의 친구들과 대화할 때 다음과 같이 말하기를 원치 않을 것이다. 

“아, 화요일에 다른 친구들을 만나기로 했는데 그녀가 당신을 포함시키고 싶지 않다고 하네요”

또한, 당신의 에이전트가 업무로 이메일 작성을 도와줄 때 당신의 개인 정보나 이전 직장의 사적 자료를 사용하면 않된다는 것을 에이전트도 알아야 할 것이다.

이러한 문제 중 상당수는 이미 기술 업계와 입법자들이 가장 중대하게 생각하는 주제들이다. 

나는 최근 척슈머 상원의원이 주최하고 많은 미국 상원의원들이 참석한 AI관련 포럼에 다른 기술 리더들과 참여하였다. 

우리는 이러한 문제와 또 다른 문제에 대한 아이디어를 공유하고 입법자들이 강력한 법을 입안해야 한다고 주장했다. 

그러나, 기업과 정부에 의해 결정될 수 없는 다른 문제들도 있을 것이다. 

예를 들면 에이전트는 우리가 가족 및 친구들과 상호 작용하는 방식에 영향을 미칠 수 있다.

오늘날 누군가의 생일 같은 섬세한 일을 기억 함으로써 상대방에게 관심이 있다는 것을 보여주곤 한다.

그러나 에이전트가 생일을 당신에게 알려주어 꽃을 보냈다는 사실을 상대방이 알게 되면 그다지 의미가 있을까?

먼 미래에는 에이전트가 인간에게 목적에 대한 심오한 질문을 할지도 모른다. 

에이전트가 아주 똑똑해져 모든 사람이 많은 일을 하지 않아도 높은 삶의 질을 누릴 수 있게 된다고 상상해보자. 

그러한 미래에 사람들은 어떻게 시간을 보내게 될까?

에이전트가 모든 답을 가지고 있는데 어느 누가 교육을 받고 싶어할까?

대다수 사람들에게 자유 시간이 많아지면 사회가 더 안전하고 번영할 수 있을까?

아직 그 시점은 멀리에 있지만 그 안에 에이전트가 등장한다. 

앞으로 몇 년 내에 인공지능 에이전트가 온라인과 오프라인에서 우리의 생활방식을 완전히 바꿀 것이다.

참조 | https://www.gatesnotes.com/AI-agents​