=추천= (https://www.gatesnotes.com) AI는 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꾸려고 합니다 ...[2023-11-14]

 

 

https://www.gatesnotes.com/AI-agents

 

 

 

에이전트의 미래

 

AI는 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꾸려고 합니다

 

 

그리고 소프트웨어 산업을 뒤엎습니다.

 

 

 

빌 게이츠| 2023년 11월 09일  12 분간 읽기

 

 

 

 

저는 Paul Allen과 제가 Microsoft를 시작했을 때와 마찬가지로 지금도 여전히 소프트웨어를 사랑합니다. 그러나 그 이후로 수십 년 동안 많이 개선되었음에도 불구하고 소프트웨어는 여러 면에서 여전히 매우 멍청합니다.

 

컴퓨터에서 작업을 수행하려면 기기에 사용할 앱을 알려줘야 합니다. Microsoft Word 및 Google 문서도구를 사용하여 비즈니스 제안서 초안을 작성할 수 있지만 이메일 보내기, 셀카 공유, 데이터 분석, 파티 예약, 영화 티켓 구매에는 도움이 되지 않습니다. 그리고 최고의 사이트조차도 귀하의 업무, 개인 생활, 관심사 및 관계에 대한 불완전한 이해와 이 정보를 사용하여 귀하를 위해 작업을 수행할 수 있는 능력이 제한적입니다. 그것은 오늘날 친한 친구나 개인 비서와 같은 다른 인간과 함께만 가능한 종류의 일입니다.

 

앞으로 5년 안에 이 상황은 완전히 바뀔 것입니다. 다른 작업에 다른 앱을 사용할 필요가 없습니다. 일상 언어로 장치에 무엇을 하고 싶은지 말하기만 하면 됩니다. 그리고 얼마나 많은 정보를 공유하기로 선택했는지에 따라 소프트웨어는 귀하의 삶에 대한 풍부한 이해를 가질 것이기 때문에 개인적으로 응답할 수 있습니다. 가까운 미래에는 온라인에 있는 모든 사람이 오늘날의 기술을 훨씬 능가하는 인공 지능으로 구동되는 개인 비서를 가질 수 있게 될 것입니다.

 

자연어에 응답하고 사용자에 대한 지식을 기반으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 이러한 유형의 소프트웨어를 에이전트라고 합니다. 저는 거의 30년 동안 에이전트에 대해 생각해왔고 1995년에 출간한 책 The Road Ahead에서 에이전트에 대해 썼지만, AI의 발전으로 최근에야 실용화되었습니다.

 

에이전트는 모든 사람이 컴퓨터와 상호 작용하는 방식만 바꾸는 것이 아닙니다. 그들은 또한 소프트웨어 산업을 뒤엎을 것이며, 우리가 명령을 입력하는 것에서 아이콘을 탭하는 것으로 바뀐 이래로 컴퓨팅에 가장 큰 혁명을 가져올 것입니다.

 

 

 

모두를 위한 개인 비서

 

일부 비평가들은 소프트웨어 회사들이 이전에도 이런 종류의 것을 제공했지만 사용자들이 이를 정확히 수용하지 않았다고 지적했습니다. (사람들은 여전히 Microsoft Office에 포함되었다가 나중에 삭제한 디지털 비서인 Clippy에 대해 농담합니다.) 사람들이 에이전트를 사용하는 이유는 무엇입니까?

 

대답은 그들이 극적으로 더 나아질 것이라는 것입니다. 그들과 미묘한 대화를 나눌 수 있습니다. 그것들은 훨씬 더 개인화될 것이며 편지 쓰기와 같은 비교적 간단한 작업에 국한되지 않을 것입니다. Clippy는 회전식 전화기가 모바일 장치와 공유하는 것처럼 에이전트와 공통점이 많습니다.

 

원하는 경우 에이전트가 모든 활동을 도와드릴 수 있습니다. 온라인 상호 작용 및 실제 위치를 추적할 수 있는 권한을 통해 귀하가 참여하는 사람, 장소 및 활동에 대한 강력한 이해를 개발할 수 있습니다. 개인 및 직장 관계, 취미, 선호도 및 일정을 얻을 수 있습니다. 어떤 일을 돕거나 결정을 내리도록 요청하기 위해 개입하는 방법과 시기를 선택할 수 있습니다.

 

"Clippy는 에이전트가 아니라 봇이었습니다."

 

에이전트가 가져올 극적인 변화를 확인하기 위해 현재 사용 가능한 AI 도구와 비교해 보겠습니다. 이들 중 대부분은 봇입니다. 하나의 앱으로 제한되며 일반적으로 특정 단어를 작성하거나 도움을 요청할 때만 개입합니다. 그들은 당신이 한 번에 그것들을 어떻게 사용하는지 기억하지 못하기 때문에 더 나아지거나 당신의 선호도를 배우지 않습니다. Clippy는 에이전트가 아니라 봇이었습니다.

 

상담원이 더 똑똑해졌습니다. 그들은 능동적이며, 당신이 요청하기 전에 제안을 할 수 있습니다. 응용 프로그램 전반에 걸쳐 작업을 수행합니다. 그들은 당신의 활동을 기억하고 당신의 행동의 의도와 패턴을 인식하기 때문에 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 이 정보를 바탕으로 그들은 항상 최종 결정을 내리지만 필요하다고 생각되는 것을 제공하겠다고 제안합니다.

 

여행을 계획하고 싶다고 상상해 보십시오. 여행 봇은 예산에 맞는 호텔을 식별합니다. 여행사는 귀하가 연중 언제 여행할 것인지 알 수 있으며, 귀하가 항상 새로운 목적지를 시도하는지 또는 같은 장소로 반복적으로 돌아가는 것을 좋아하는지에 대한 지식을 기반으로 위치를 제안할 수 있습니다. 질문을 받으면 관심사와 모험 성향에 따라 할 일을 추천하고 즐길 수 있는 레스토랑 유형을 예약합니다. 오늘날 이러한 종류의 고도로 개인화된 계획을 원한다면 여행사에 비용을 지불하고 원하는 것을 말하는 데 시간을 할애해야 합니다.

 

AI 에이전트의 가장 흥미로운 영향은 오늘날 대부분의 사람들에게 너무 비싼 서비스를 민주화하는 방식입니다. 그들은 특히 의료, 교육, 생산성, 엔터테인먼트 및 쇼핑의 네 가지 영역에서 큰 영향을 미칠 것입니다.

 

 

 

의료

 

오늘날 의료 분야에서 AI의 주요 역할은 관리 작업을 돕는 것입니다. 예를 들어, Abridge, Nuance DAX 및 Nabla Copilot은 진료 중에 오디오를 캡처한 다음 의사가 검토할 수 있도록 메모를 작성할 수 있습니다.

 

진정한 변화는 에이전트가 환자가 기본적인 분류를 수행하고, 건강 문제를 다루는 방법에 대한 조언을 얻고, 치료를 받아야 하는지 여부를 결정하는 데 도움을 줄 수 있을 때 올 것입니다. 이러한 에이전트는 또한 의료 종사자가 결정을 내리고 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. (이미 글래스 헬스(Glass Health)와 같은 앱은 환자 요약을 분석하고 의사가 고려할 수 있는 진단을 제안할 수 있다.) 환자와 의료 종사자를 돕는 것은 많은 사람들이 의사를 전혀 만나지 못하는 가난한 나라의 사람들에게 특히 유익할 것입니다.

 

이러한 임상의-에이전트는 일을 제대로 하는 것이 삶과 죽음의 문제이기 때문에 다른 사람들보다 롤아웃하는 속도가 느릴 것입니다. 사람들은 보건 요원들이 완벽하지 않고 실수를 할 수 있을지라도 전반적으로 유익하다는 증거를 볼 필요가 있다. 물론 사람에게도 실수가 있고, 의료 서비스를 받을 수 없는 것도 문제입니다.

 

"정신 건강 치료가 필요한 미군 퇴역 군인의 절반은 정신 건강 치료를 받지 못하고 있습니다."

 

정신 건강 관리는 상담원이 거의 모든 사람이 이용할 수 있도록 하는 서비스의 또 다른 예입니다. 오늘날, 매주 치료를 받는 것은 사치처럼 느껴진다. 그러나 충족되지 않은 수요가 많고, 치료의 혜택을 받을 수 있는 많은 사람들이 치료를 받을 수 없습니다. 예를 들어, 랜드연구소(RAND)는 정신 건강 치료가 필요한 모든 미군 퇴역 군인의 절반이 정신 건강 치료를 받지 못한다는 사실을 발견했다.

 

정신 건강에 대해 잘 훈련된 AI 에이전트는 치료를 훨씬 더 저렴하고 쉽게 받을 수 있도록 할 것입니다. Wysa와 Youper는 여기에서 초기 챗봇 중 두 가지입니다. 그러나 에이전트는 훨씬 더 깊이 들어갈 것입니다. 정신 건강 상담사와 충분한 정보를 공유하기로 선택하면, 정신 건강 상담사는 여러분의 인생사와 관계를 이해하게 될 것입니다. 필요할 때 사용할 수 있으며 결코 조급해하지 않을 것입니다. 심지어 당신의 허락을 받아 스마트 워치를 통해 치료에 대한 신체적 반응을 모니터링하고(예: 상사와 문제에 대해 이야기할 때 심장이 뛰기 시작하는 경우) 인간 치료사를 만나야 할 때를 제안할 수도 있습니다.

 

 

 

교육

 

수십 년 동안 저는 소프트웨어가 교사의 업무를 더 쉽게 만들고 학생들의 학습을 도울 수 있는 모든 방법에 대해 흥분해 왔습니다. 교사를 대체하지는 않겠지만 학생을 위해 업무를 개인화하고 교사를 서류 작업 및 기타 작업에서 해방시켜 업무의 가장 중요한 부분에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 등 교사의 업무를 보완할 것입니다. 이러한 변화는 마침내 극적인 방식으로 일어나기 시작했습니다.

 

현재 최첨단은 Khan Academy에서 만든 텍스트 기반 봇인 Khanmigo입니다. 학생들에게 수학, 과학 및 인문학을 가르칠 수 있습니다(예: 2차 공식을 설명하고 연습할 수학 문제를 만들 수 있음). 또한 교사가 수업 계획을 작성하는 것과 같은 일을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 저는 오랫동안 Sal Khan의 팬이자 지지자였으며 최근에는 그를 팟캐스트에 초대해 교육과 AI에 대해 이야기했습니다.

 

그러나 텍스트 기반 봇은 첫 번째 물결에 불과하며, 상담원은 더 많은 학습 기회를 열어줄 것입니다.

 

예를 들어, 교실 공부를 보충하기 위해 학생과 일대일로 일하는 튜터에게 비용을 지불할 수 있는 가정은 거의 없습니다. 에이전트가 튜터를 효과적으로 만드는 요소를 포착할 수 있다면 원하는 모든 사람을 위해 이 보충 교육을 잠금 해제할 수 있습니다. 튜터링 에이전트가 아이가 마인크래프트와 테일러 스위프트를 좋아한다는 것을 알면 마인크래프트를 사용하여 모양의 부피와 면적을 계산하는 방법을 가르치고 테일러의 가사를 사용하여 스토리텔링과 운율 체계에 대해 가르칩니다. 예를 들어 그래픽과 사운드를 통해 훨씬 더 풍부한 경험을 할 수 있으며 오늘날의 텍스트 기반 교사보다 더 개인화될 것입니다.

 

 

 

생산력

 

이 분야에는 이미 많은 경쟁이 있습니다. Microsoft는 Copilot을 Word, Excel, Outlook 및 기타 서비스의 일부로 만들고 있습니다. Google은 Bard 및 생산성 도구를 사용하여 Assistant와 유사한 작업을 수행하고 있습니다. 이러한 부조종사는 작성된 문서를 슬라이드 데크로 변환하고, 자연어를 사용하여 스프레드시트에 대한 질문에 답변하고, 각 사람의 관점을 나타내면서 이메일 스레드를 요약하는 등 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

 

상담원은 더 많은 일을 할 수 있습니다. 하나를 갖는 것은 다양한 작업을 돕고 원하는 경우 독립적으로 수행하는 데 전념하는 사람을 갖는 것과 같습니다. 사업에 대한 아이디어가 있는 경우 에이전트가 사업 계획을 작성하고, 프레젠테이션을 만들고, 제품이 어떻게 생겼는지에 대한 이미지를 생성하는 데 도움을 줄 것입니다. 기업은 직원이 직접 상담하고 모든 회의에 참여하여 질문에 답변할 수 있도록 에이전트를 제공할 수 있습니다.

 

"친구가 방금 수술을 받았다면 에이전트가 꽃을 보내주겠다고 제안하고 주문할 수 있습니다."

 

사무실에서 일하든 그렇지 않든, 에이전트는 오늘날 개인 비서가 경영진을 지원하는 것과 같은 방식으로 귀하를 도울 수 있습니다. 친구가 방금 수술을 받았다면 에이전트가 꽃을 보내주겠다고 제안하고 당신을 위해 꽃을 주문할 수 있습니다. 옛 대학 룸메이트를 만나고 싶다고 말하면 에이전트와 협력하여 함께 모일 시간을 찾고 도착하기 직전에 큰 자녀가 지역 대학에서 대학을 막 시작했다는 것을 상기시켜 줄 것입니다.

 

 

 

엔터테인먼트 및 쇼핑

 

이미 AI는 새 TV를 선택하고 영화, 책, 프로그램 및 팟캐스트를 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 내가 투자한 회사는 최근에 Pix를 출시했는데, 이 회사는 질문("어떤 로버트 레드포드 영화를 좋아하고 어디서 볼 수 있습니까?")을 한 다음 과거에 좋아했던 것을 기반으로 추천할 수 있습니다. Spotify에는 선호도에 따라 노래를 재생할 뿐만 아니라 말을 걸고 이름을 부를 수도 있는 AI 기반 DJ가 있습니다.

 

상담원은 단순히 추천만 하지 않습니다. 그들은 당신이 그것들에 따라 행동하는 데 도움이 될 것입니다. 카메라를 구매하고 싶다면 에이전트가 모든 리뷰를 읽고, 요약하고, 추천하고, 결정을 내린 후 주문하도록 해야 합니다. 에이전트에게 Star Wars를 시청하고 싶다고 말하면 올바른 스트리밍 서비스에 가입했는지 여부를 알 수 있으며 그렇지 않은 경우 가입을 제안합니다. 그리고 당신이 무엇을 원하는지 모를 경우, 맞춤형 제안을 한 다음 선택한 영화나 쇼를 재생하는 방법을 알아낼 것입니다.

 

또한 관심사에 맞는 뉴스와 엔터테인먼트를 얻을 수 있습니다. 질문하는 모든 주제에 대한 맞춤형 팟캐스트를 만드는 CurioAI는 앞으로 다가올 일을 엿볼 수 있습니다.

 

 

 

기술 산업의 충격파

 

요컨대, 에이전트는 거의 모든 활동과 삶의 모든 영역에서 도움을 줄 수 있습니다. 소프트웨어 비즈니스와 사회에 미치는 영향은 엄청날 것입니다.

 

컴퓨팅 업계에서는 플랫폼, 즉 앱과 서비스의 기반이 되는 기술에 대해 이야기합니다. Android, iOS 및 Windows는 모두 플랫폼입니다. 에이전트는 다음 플랫폼이 될 것입니다.

 

"새로운 앱이나 서비스를 만들려면 상담원에게 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다."

 

새 앱이나 서비스를 만들기 위해 코드를 작성하거나 그래픽 디자인을 수행하는 방법을 알 필요가 없습니다. 상담원에게 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다. 코드를 작성하고, 앱의 모양과 느낌을 디자인하고, 로고를 만들고, 앱을 온라인 상점에 게시할 수 있습니다. 이번 주 OpenAI의 GPT 출시는 개발자가 아닌 사람도 자신의 어시스턴트를 쉽게 만들고 공유할 수 있는 미래를 엿볼 수 있습니다.

 

에이전트는 소프트웨어 사용 방식과 작성 방식에도 영향을 미칩니다. 검색 사이트는 정보를 찾고 요약하는 데 더 효과적이기 때문에 검색 사이트를 대체합니다. 그들은 당신에게 가장 적합한 가격을 찾을 것이고 단지 몇 개의 공급 업체에 국한되지 않을 것이기 때문에 많은 전자 상거래 사이트를 대체 할 것입니다. 워드 프로세서, 스프레드시트 및 기타 생산성 앱을 대체할 것입니다. 검색 광고, 광고를 통한 소셜 네트워킹, 쇼핑, 생산성 소프트웨어 등 오늘날 분리되어 있는 비즈니스가 하나의 비즈니스가 될 것입니다.

 

저는 어떤 한 회사가 에이전트 비즈니스를 지배할 것이라고 생각하지 않으며, 다양한 AI 엔진을 사용할 수 있을 것입니다. 오늘날 상담원은 워드 프로세서 및 스프레드시트와 같은 다른 소프트웨어에 내장되어 있지만 결국에는 자체적으로 운영될 것입니다. 일부 에이전트는 무료로 사용할 수 있지만(광고의 지원을 받음) 대부분의 에이전트에 대해 비용을 지불하게 될 것이므로 회사는 에이전트가 광고주가 아닌 귀하를 대신하여 일하도록 인센티브를 갖게 됩니다. 올해만 해도 AI를 개발하기 시작한 기업의 수가 지표가 된다면 경쟁이 이례적으로 치열해질 것이며, 이로 인해 에이전트는 매우 저렴해질 것입니다.

 

그러나 필자가 설명하는 정교한 에이전트가 현실이 되기 전에 우리는 기술과 이를 어떻게 사용할 것인지에 대한 여러 가지 질문에 직면해야 합니다. AI가 제기하는 문제에 대해 이전에 글을 썼으므로 여기서는 특히 에이전트에 초점을 맞추겠습니다.

 

 

 

기술적 과제

 

에이전트의 데이터 구조가 어떻게 생겼는지 아직 아무도 파악하지 못했습니다. 개인 에이전트를 만들려면 관심사와 관계의 모든 뉘앙스를 포착하고 개인 정보를 유지하면서 정보를 빠르게 기억할 수 있는 새로운 유형의 데이터베이스가 필요합니다. 우리는 이미 기계 학습 모델에서 생성된 데이터를 저장하는 데 더 적합할 수 있는 벡터 데이터베이스와 같은 새로운 정보 저장 방법을 보고 있습니다.

 

또 다른 미해결 질문은 사람들이 얼마나 많은 에이전트와 상호 작용할 것인지에 대한 것입니다. 개인 에이전트는 치료사 에이전트 및 수학 튜터와 분리됩니까? 만약 그렇다면, 언제 그들이 서로 협력하기를 원하고 언제 차선에 머물러야 합니까?

 

"상담원이 체크인해야 하는 경우 상담원이 전화를 걸거나 휴대전화에 표시됩니다."

 

에이전트와 어떻게 상호 작용할 것인가? 기업들은 앱, 안경, 펜던트, 핀, 심지어 홀로그램까지 다양한 옵션을 탐색하고 있습니다. 이 모든 것이 가능하지만, 인간-에이전트 상호 작용의 첫 번째 큰 돌파구는 이어폰이 될 것이라고 생각합니다. 상담원이 체크인해야 하는 경우 상담원이 사용자에게 말하거나 전화기에 표시됩니다. ("항공편이 지연되었습니다. 기다리시겠습니까, 아니면 재예약을 도와드릴까요?") 원하는 경우 귀로 들어오는 소리를 모니터링하고 배경 소음을 차단하거나, 듣기 어려운 음성을 증폭하거나, 억양이 강한 사람을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하여 귀를 향상시킵니다.

 

다른 도전 과제도 있습니다. 상담원이 서로 대화할 수 있는 표준 프로토콜은 아직 없습니다. 에이전트가 모든 사람에게 저렴하도록 비용을 낮춰야 합니다. 올바른 답변을 제공하는 방식으로 에이전트에게 메시지를 표시하는 것이 더 쉬워야 합니다. 특히 정확성이 매우 중요한 건강과 같은 영역에서 환각을 예방하고, 에이전트가 편견으로 인해 사람들에게 해를 끼치지 않도록 해야 합니다. 그리고 우리는 상담원이 해서는 안 되는 일을 할 수 있기를 원하지 않습니다. (나는 불량 요원에 대해 걱정하기보다는 악의적인 목적으로 요원을 사용하는 인간 범죄자에 대해 걱정합니다.)

 

 

 

개인 정보 보호 및 기타 중요한 질문

 

이 모든 것이 합쳐짐에 따라 온라인 개인 정보 보호 및 보안 문제는 이전보다 훨씬 더 시급해질 것입니다. 상담원이 액세스할 수 있는 정보를 결정할 수 있어야 하므로 선택한 사람 및 회사와만 데이터를 공유할 수 있습니다.

 

하지만 에이전트와 공유하는 데이터의 소유자는 누구이며, 데이터가 적절하게 사용되고 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 아무도 치료사 에이전트에게 말한 것과 관련된 광고를 받고 싶어하지 않습니다. 법 집행 기관이 귀하의 대리인을 귀하에게 불리한 증거로 사용할 수 있습니까? 귀하의 대리인은 귀하 또는 다른 사람에게 해로울 수 있는 일을 언제 거부합니까? 에이전트에 내장된 값은 누가 선택하나요?

 

상담원이 얼마나 많은 정보를 공유해야 하는지에 대한 질문도 있습니다. 친구를 만나고 싶다고 가정해보자: 에이전트가 자신의 친구와 이야기할 때 "오, 그녀는 화요일에 다른 친구를 만나고 있는데 당신을 포함시키고 싶지 않아"라고 말하는 것을 원하지 않습니다. 그리고 에이전트가 업무용 이메일 작성을 도와주는 경우 귀하에 대한 개인 정보나 이전 직장의 독점 데이터를 사용해서는 안 된다는 것을 알아야 합니다.

 

이러한 질문 중 상당수는 이미 기술 업계와 입법자들의 최우선 관심사입니다. 저는 최근 척 슈머(Chuck Schumer) 상원의원이 주최하고 많은 미국 상원의원들이 참석한 다른 기술 리더들과 함께 AI에 관한 포럼에 참여했습니다. 우리는 이런저런 문제들에 대한 생각을 나누었고 국회의원들이 강력한 법안을 채택해야 할 필요성에 대해 이야기했습니다.

 

그러나 다른 문제들은 기업과 정부가 결정하지 않을 것이다. 예를 들어, 에이전트는 우리가 친구 및 가족과 상호 작용하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘날, 당신은 누군가의 생일과 같은 삶에 대한 세부 사항을 기억함으로써 당신이 그들에게 관심이 있다는 것을 보여줄 수 있습니다. 그러나 그들이 당신의 에이전트가 당신에게 그것에 대해 상기시키고 꽃을 보내는 것을 돌볼 가능성이 있다는 것을 알게 될 때, 그것이 그들에게 의미가 있을까요?

 

먼 미래에는 요원들이 인간에게 목적에 대한 심오한 질문에 직면하도록 강요할 수도 있습니다. 에이전트가 너무 좋아져서 모든 사람이 거의 일하지 않고도 높은 삶의 질을 누릴 수 있다고 상상해 보십시오. 그런 미래에는 사람들이 시간을 어떻게 사용할까요? 에이전트가 모든 답을 가지고 있을 때 교육을 받고 싶어하는 사람이 있을까요? 대부분의 사람들이 많은 자유 시간을 가질 때 안전하고 번영하는 사회를 가질 수 있습니까?

 

하지만 아직 갈 길이 멉니다. 그동안 요원들이 오고 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 온라인과 오프라인에서 우리가 삶을 살아가는 방식을 완전히 바꿀 것입니다.