2025-11-04

AI, 어디까지 왔니? 에이전트의 진화부터 자기 발전하는 AI, 그리고 인간의 역할까지

최근 AI 업계는 그야말로 격변의 시대를 맞이하고 있습니다. 단순한 챗봇을 넘어 스스로 목표를 설정하고 행동하는 AI 에이전트의 폭발적인 증가부터, 인간의 지능을 뛰어넘는 **AGI(인공 일반 지능)**를 향한 빅테크 기업들의 치열한 경쟁, 그리고 AI가 스스로 발전하며 인간의 역할을 재정의하는 놀라운 변화까지, AI는 이제 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투하고 있습니다.

1. 자율성을 넘어선 '서비스 제공자' AI 에이전트의 시대

AI 에이전트는 이제 하루에 11,000개씩 생성되고, 올해 백만 개 이상 배포될 것으로 예상될 만큼 빠르게 확산되고 있습니다. 이들은 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 복잡한 AI 워크플로우를 조율하고 사용자를 대신해 다단계 작업을 수행하는 **'서비스 제공자'**로 진화하고 있습니다. 특히 **'Agentic RAG'**와 같은 기술은 에이전트가 능동적으로 데이터를 탐색하고 추론하여 답변을 생성하며, 미래에는 여러 LLM을 연결하여 사용하는 '멀티 LLM' 시대가 도래할 것입니다. 에이전트는 사진, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 추론하여 문제 해결 도구로 변신하며, 심지어 컴퓨터를 직접 조작하고 실험까지 수행하는 **'과학자 AI'**의 가능성까지 보여주고 있습니다. 'Swea-lancer'나 'PaperBench'와 같은 새로운 벤치마크는 AI가 프리랜서 업무나 논문 기반 코드 구현 능력을 얼마나 잘 수행하는지 평가하며 그 잠재력을 입증하고 있습니다.

2. '생각하는 시간'이 성능을 좌우하는 추론 모델의 진화

이제 AI 업계의 핵심 질문은 '추론 모델을 어떻게 만들까'가 아니라, '이 비싼 컴퓨팅 자원을 써서 추론 모델을 언제, 어디에, 어떻게 써야 가장 유의미할까'로 바뀌고 있습니다. 추론 모델은 **'생각하는 시간'**을 늘릴수록 성능이 기하급수적으로 향상될 수 있으며, OpenAI는 모델이 48시간, 심지어 한 달씩 생각하게 만드는 연구를 진행 중입니다. GPT-4.1과 같은 일반 모델과 GPT-5처럼 추론에 특화된 모델을 따로 개발하는 전략도 이러한 흐름을 반영합니다. '테스트 타임 스케일링'과 같은 추론 능력 강화 방법론과 더불어, 알리바바 클라우드의 '파라스케일'처럼 여러 모델을 엮어 쓰는 새로운 시도들이 계속 연구되고 있습니다.

3. 스스로 발전하는 AI, AGI를 향한 가속 페달

구글, 오픈AI, 메타 등 빅테크 기업들은 AGI(인공 일반 지능) 개발에 막대한 투자를 쏟아붓고 있으며, OpenAI CEO 샘 알트만은 2025년 1월에 AGI 구축 방법을 확신한다고 밝히기도 했습니다. 더 나아가 **ASI(초인공지능)**는 스스로를 재설계하고 업그레이드하며 끝없이 똑똑해질 수 있는 개념으로, 상상 이상의 미래를 예고합니다. 특히 놀라운 점은 AI가 자기 발전을 스스로 돕고 있다는 것입니다. TPU 설계, 데이터센터 최적화, 심지어 자기 학습에 필요한 커널 효율성 개선까지 AI가 직접 수행하며, 모델이 스스로 연구 주제를 발상하는 스타트업까지 등장했습니다. 딥마인드는 AI가 스스로 가설을 세우고 문제를 푸는 연구를 진행하며, AI가 세운 가설이 실제 검증된 가설과 일치하는 사례도 보고되고 있습니다. 이는 AGI로 가는 길이 예상보다 훨씬 빠르게 열릴 수 있음을 시사합니다.

4. AI 시대, 인간의 역할과 사회적 영향

AI의 발전은 노동 시장을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 에이전트가 화이트칼라 직업을 대체할 수 있지만, 인간은 AI를 감독하고 훈련하는 역할로 변화할 것입니다. **'Agentic Research'**는 AI가 지루한 연구를 맡고 인간은 혁신과 의사 결정 같은 고부가가치 업무에 집중하는 새로운 협력 모델을 제시합니다. 그러나 AI에 대한 윤리적 문제와 위험성도 간과할 수 없습니다. AI는 자신이 AI임을 밝혀야 한다는 윤리적 요구와 함께, 인간 감독 없는 의사 결정이나 거버넌스 문제 같은 심각한 위험을 내포하고 있습니다. 교육 분야에서도 AI가 고차원적인 인지 작업을 대신하면서, 기초 인지 능력 개발, 평가 방식, 부정 행위 정책 등 근본적인 질문들이 제기되고 있습니다.

일부 전문가들은 AI가 너무 똑똑해지면 인간은 **'AI 바운티 헌터'**처럼 AI의 오류를 찾아내는 역할을 하게 될 수도 있다고 경고합니다. 더 나아가 AI에 대한 과도한 의존이 인간의 순수한 지능을 퇴화시키고, 소수의 천재들만이 AI 분야에서 혁신을 이끌고 나머지는 AI에 갇혀버릴 수 있다는 섬뜩한 관점도 존재합니다. AI는 디지털 앱을 넘어 자율주행차, 로봇, 방어 시스템 등 물리적 세계에도 깊숙이 통합되고 있으며, AI 리더십이 곧 지정학적 리더십으로 이어질 수 있다는 인식도 강해지고 있습니다.

5. AI 개발의 새로운 지형과 미래 전망

AI 개발 비용이 2022년~2024년 사이에 토큰당 99.7%나 떨어져 개인 개발자도 AI를 쉽게 쓰고 제품화할 수 있게 되었습니다. AI 모델 개발은 오픈소스와 클로즈드소스로 나뉘어 경쟁 중이며, 중국이 오픈소스 AI 개발을 주도하고 자국 모델 사용률이 높은 경향을 보입니다. AI 가속기와 같은 하드웨어 발전 또한 AI 기술의 잠재력을 현실화하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

결론적으로, AI는 기술 자체의 놀라운 발전을 넘어 사회, 경제, 윤리 등 전방위적으로 세상을 바꾸고 있습니다. AI의 무한한 기회를 활용하면서도, 치명적인 자율 무기, 편향된 의사 결정, 고용 문제 등 잠재적 위험을 현명하게 관리하고, 인간과 AI가 공존하며 시너지를 낼 수 있는 미래를 설계하는 것이 지금 우리에게 주어진 가장 중요한 과제일 것입니다.

AI, 어디까지 왔니? 에이전트의 진화부터 자기 발전하는 AI, 그리고 인간의 역할까지