🦸🏻#1: 개방성 (Open-Endedness), 그리고 AI 에이전트

글을 시작하며

AI 에이전트. 에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflow). 자율 에이전트 (Autonomous Agent). 지능형 에이전트 (Intelligent Agent). 디지털 에이전트 (Digital Agent). 스마트 에이전트 (Smart Agent). 코파일럿. AI 페르소나 (AI Persona). AI 어시스턴트 (AI Assistant).

‘에이전트’라는 주제가 지금 너무 뜨겁기도 하고 개념 자체가 광범위해서, 용어를 잘 정의하기가 어려운 것 같습니다. 게다가, 머신러닝에서 ‘에이전트’의 개념이 오늘날 AI 판에서 ‘에이전트’가 의미하는 것과는 사뭇 다르죠. 앞으로 튜링 포스트 코리아에서 연재할 ‘에이전트 시스템’ 시리즈에서는, 가능한 범위에서 이런 몇 가지 중요한 용어를 선택하고 정리하면서 이야기를 풀어 나갈까 합니다.

이 시리즈에서는 에이전트의 이론적 프레임웍부터 실제 적용 방향, 현재의 상태부터 미래의 전망과 잠재력, 관련된 정책이나 로드맵 등 우리가 알아야 할 에이전트의 모든 것을 다뤄보는 걸 목표로 합니다.

에이전트로 가는 길의 끝에 AGI (Artificial General Intelligence)가 있을지 어떨지는 알 수 없지만, 한 번 열린 마음으로 같이 이 여정을 출발해 보시죠!

‘AI 에이전트’ 시리즈의 첫 번째 글인 이번 글의 목차는 아래와 같습니다:

• ‘AI 에이전트’의 맥락에서 ‘개방성 (Open-Endedness)’이 왜 중요할까?

• 역사적 맥락: AI에서 ‘개방성’이란 개념이 어떻게 만들어져 왔나

• 오늘날 ‘개방성’이라는 말이 의미하는 것

• ‘개방성’의 약속: ‘생성 (Generation)’에서 ‘창조 (Creation)’로

• 다양한 도메인에서의 시사점

• ‘개방형 AI’를 달성하기 위해 극복해야 할 도전 과제

• 맺으며

• 보너스 : 자료 소스

‘AI 에이전트’의 맥락에서 ‘개방성 (Open-Endedness)’이 왜 중요할까?

아주 간단하게 표현하자면, ‘개방형 (Open-Ended)’ 시스템은 ‘엄밀하게 정해진 경계’가 없는 시스템이니까, 애당초 프로그래밍되거나 예상했던 것 밖의 새로운 아이디어나 해결책 등을 만들어낼 수 있는 잠재력을 내재적으로 가지고 있는 시스템이라고 하겠습니다. 고정된 제약 조건에서 벗어나서, 시스템 내에서 지속적인 탐색, 발견, 심지어 전략과 행동의 진화까지도 가능하다는 것이죠. AI에서도 ‘개방성’은 창의성, 혁신 문제 해결의 한계를 뛰어넘는데 아주 중요하고, 특히 AI 시스템이 복잡 다단한 현실 세계로 점점 더 들어오면서 그 중요성은 계속해서 커질 수 밖에 없습니다.

그래서 ‘한정된 결과나 목표를 설정하지 않는다’는 점이 개방형 시스템을 기존의 모델과 차별화하는 요소겠죠. 대신, 새로운 데이터, 새로운 시나리오가 등장하면서 진화, 적응해서 기존의 방식으로 접근하거나 탐색하기 어려웠던 해결책을 발견할 수 있습니다. 바로 미지의 세계를 탐구하고 스스로 가능성을 재정의하는 이런 능력이, 현재 에이전트 시스템 분야에서 일어나고 있는 핵심적인 혁신에 맞닿아 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다. 친구와 동료 분들에게도 뉴스레터 추천해 주세요!

1  이 글에서 ‘개방성’이라는 개념이 생기고 발전한 마일스톤을 모두 언급하는 것은 아님을 알려드립니다.