에이전트형 거대 언어 모델(LLM): 새로운 지능의 탄생과 그 미래

에이전트형 LLM은 추론, 행동, 상호작용 능력을 갖춘 새로운 AI로, 의료, 물류, 금융 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 실제 세계에서의 활용에 따른 위험성을 고려하여 윤리적인 개발과 활용이 중요합니다.

최근 AI 연구 분야에서 가장 주목받는 영역 중 하나는 바로 에이전트형 거대 언어 모델(LLM) 입니다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어, 스스로 추론하고 행동하며 주변 환경과 상호작용하는 AI, 바로 에이전트형 LLM이 그 주인공입니다. Aske Plaat 등 6명의 연구자들이 발표한 논문 "Agentic Large Language Models, a survey"는 이러한 에이전트형 LLM의 발전 현황과 미래에 대한 심도있는 분석을 제공합니다.

3가지 핵심 축: 추론, 행동, 상호작용

논문은 에이전트형 LLM을 (1) 추론, (2) 행동, (3) 상호작용 이라는 세 가지 핵심 축으로 나누어 분석합니다. 첫 번째 축인 추론은 의사결정 개선을 위한 추론, 반성, 정보 검색 능력 향상에 초점을 맞춥니다. 두 번째 축인 행동은 에이전트가 유용한 조력자로서 기능하기 위한 행동 모델, 로봇 및 도구 활용에 초점을 맞춥니다. 마지막으로 세 번째 축인 상호작용은 다중 에이전트 시스템을 통해 협업적 과제 해결 및 사회적 행동 연구를 목표로 합니다.

흥미로운 점은 이 세 가지 축이 서로 밀접하게 연관되어 있다는 점입니다. 예를 들어, 정보 검색 능력은 도구 사용을 가능하게 하고, 자기 반성은 다중 에이전트 간의 협업을 향상시키며, 추론 능력은 모든 영역에 도움이 됩니다.

혁신의 가능성과 위험성

에이전트형 LLM은 의료 진단, 물류, 금융 시장 분석 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 특히, 자기 반성적인 에이전트들이 서로 역할을 수행하고 상호 작용하면서 과학 연구 과정 자체를 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 에이전트형 LLM은 거대 데이터셋에 의존하는 기존 LLM의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트의 추론 및 행동 과정에서 생성되는 새로운 데이터를 활용하여 지속적인 학습이 가능해지는 것입니다.

하지만 실제 세계에서 행동하는 AI 에이전트의 위험성도 간과해서는 안 됩니다. 책임있는 개발과 윤리적인 고려가 필수적입니다. 에이전트형 LLM은 사회에 큰 이익을 가져다 줄 수 있지만, 동시에 위험성 또한 내포하고 있다는 점을 명심해야 합니다.

결론: 미래를 향한 도약과 책임감

에이전트형 LLM은 AI의 새로운 지평을 열었습니다. 추론, 행동, 상호작용이라는 세 가지 핵심 축을 기반으로 발전하는 에이전트형 LLM은 우리 사회에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 발전과 함께, 윤리적 문제 및 위험성에 대한 면밀한 검토와 책임감 있는 접근 또한 필수적입니다. 미래를 향한 도약과 동시에, 그 책임을 다하는 것이 중요합니다.