■김경수의 미디어리터러시-(51)

최근 'AI 에이전트'가 주목받고 있다. AI 에이전트란 영화 아이언맨의 '자비스'나 Her의 '사만다'처럼 인간의 구체적인 지시나 업무를 인공지능이 대신 수행하는 지능형 시스템을 의미한다.

AI 에이전트가 주목받는 이유는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 대형언어모델(LLM)과 외부 시스템을 AI 스스로 연동하고 협업하여 최적의 결과를 도출할 수 있기 때문이다. 이러한 특성으로 인해 '오케스트레이션 에이전트(Orchestration Agent)' 또는 '메타 에이전트(Meta Agent)'로도 불린다.

특히, AI 에이전트가 수행하기 어려운 작업 중 하나는 '연구논문 작성'이다. 논문은 학문적 담론 중 가장 전문적이고 논리적인 형태로, 인간의 사고력과 창의성이 집약된 결과물이기 때문이다.

최근 연구논문 전용 AI 에이전트로 세계적인 주목을 받고 있는 일본 사카나AI의 'AI 사이언티스트'는 다음과 같은 3단계의 과정을 거친다. 첫째, '아이디어 생성 단계'에서는 연구자가 입력한 주제에 대해 AI 학술 검색 엔진인 '시맨틱 스칼라(Semantic Scholar)'를 활용하여 다양한 아이디어를 제시한다. 둘째, '실험 반복 단계'에서는 제안된 실험을 실행하고 플롯을 생성하며 시각적 데이터를 제공한다. 셋째, '논문 작성 및 검토 단계'에서는 표준 학회 형식에 맞춰 논문을 자동으로 작성하고, LLM 기반의 동료 평가 시스템을 통해 검증을 수행한다.

이와 함께 챗GPT-4(Turbo)와 제미나이(Advenced), Scite AI 등의 장점을 활용하여 논문초안 작성, 방대한 논문 분석, 그리고 인용 논문 보강 등의 작업을 지원할 수 있다.

그러나 이러한 에이전트는 AI가 생성한 아이디어를 정확하게 구현하지 못하거나 특정 연구와의 비교 과정에서 오류를 범하는 경우가 빈번하다. 특히, 플롯이나 도표와 같은 시각적 자료를 제대로 해석하지 못하는 한계점이 있다. 이는 멀티모달 기술이 아직 성숙되지 않았음을 시사한다.

AI 기술의 발전 수준은 보통 '약 인공지능(ANI)', '강 인공지능(AGI)', '초 인공지능(ASI)'으로 구분한다. 현재 AI 전문가들은 'ANI에서 AGI의 시대로 넘어가는 과도기'로 평가하고 있다.

1980년대, PC와 인터넷을 연구에 선제적으로 도입한 이들은 이후 실리콘밸리 혁신의 주역이 되었다. 2020년대의 AI 활용 여부는 연구자의 역량과 생산성에 중요한 영향을 미칠 것이다.

AI를 연구에 적용하는 수준은 단순한 보조 도구로 활용하는 초급 단계에서부터, AI와 인간이 협력하여 연구 성과를 극대화하는 중급 단계, 그리고 AI를 연구 파트너로 삼아 공동 연구를 수행하는 고급 단계로 발전할 수 있다.

이는 연구과정의 효율성을 극대화하고, 연구의 양적·질적 성장을 촉진하는 문해력, 즉 'AI 리터러시의 심화과정'이다.

그러나 AI 에이전트의 도입에는 여전히 해결해야 할 과제가 존재한다. 데이터 보안, AI의 판단 오류로 인한 책임 소재, 윤리적 문제 등이 주요 논점이다. 또한, AI가 생성한 결과물을 검증하는 데 예상보다 많은 시간이 소요될 수 있다. 일부 전문가들은 AI가 악용될 경우, 컴퓨터 바이러스 생성과 같은 역기능적 활용이 가능하다는 점을 경고한다.

AI는 PC·인터넷과 같은 도구일 뿐이다. 그러나 AI 에이전트는 무궁무진한 분야에서 특화된 솔루션을 제공하며, 개인화된 서비스를 통해 우리의 일상을 변화시킬 것이다.

'AI 중심도시 광주'의 미래가 AI 관계자들의 도전과 혁신에 달려있다.

김경수 전남대 문화전문대학원 교수