AI-World-Story

어느 날 아침 회사에 출근했더니 밤새 끝내야 할 보고서가 완성되어 있다. 시장조사 자료는 정리되어 있고, 경쟁사의 신제품 분석도 끝났다. 고객에게 보낼 이메일까지 작성되어 있다. 그런데 이 모든 일을 처리한 것은 야근한 직원이 아니다. 서로 역할을 나누어 일하는 인공지능(AI) 에이전트들이다. 공상과학 영화의 한 장면처럼 들리지만, 이런 업무 방식은 이미 기술적으로 구현되고 있다. 더 놀라운 사실은 AI 한 개가 아니라 수십 개의 AI가 동시에 움직이는 시대가 열리고 있다는 점이다. 지금까지 우리는 AI를 똑똑한 비서 정도로 생각했다. 질문하면 답하고, 글을 써달라고 하면 글을 작성하는 도구였다. 그러나 이제 AI는 질문을 기다리는 수동적인 존재에서 벗어나 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고, 도구를 사용하고, 다른 AI와 협력하는 방향으로 발전하고 있다. 사무실의 풍경뿐 아니라 인간이 일하는 방식 자체가 달라질 가능성이 커지고 있다. 챗봇을 넘어 스스로 움직이는 AI 에이전트 군단 이러한 기술을 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System)이라고 부른다. 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 대신 여러 AI가 서로 다른 역할을 맡아 공동의 목표를 달성하는 구조다. 마치 한 회사에 기획팀, 조사팀, 개발팀, 검토팀이 있는 것과 비슷하다. 가령 새로운 화장품을 출시한다고 가정해보자. 첫 번째 AI는 소비자 동향을 조사하고, 두 번째 AI는 경쟁 제품의 가격을 분석한다. 세 번째 AI는 광고 문구를 작성하고, 네 번째 AI는 관련 법규를 검토한다. 마지막으로 관리자 역할을 맡은 AI가 결과를 취합해 보고서를 만든다. 사람이 일일이 명령하지 않아도 사전에 정해진 권한과 절차에 따라 업무를 이어갈 수 있다. 마이크로소프트(Microsoft)의 연구진이 개발한 오토젠(AutoGen)은 이러한 협업을 구현하는 대표적인 기술이다. 여러 AI가 대화를 주고받으며 수학 문제, 프로그래밍, 정보 검색 등 다양한 작업을 수행하도록 설계되었다. 핵심은 ...

몸이 아프면 예전에는 인터넷 검색창부터 열었다. 요즘은 인공지능(AI)에게 먼저 묻는 사람이 늘고 있다. 머리가 아프거나 가슴이 답답할 때, 또는 평소와 다른 증상이 나타났을 때 챗GPT(ChatGPT)에 증상을 입력하면 몇 초 만에 가능한 원인과 대처 방법이 나온다. 설명도 친절하고 의학 용어도 쉽게 풀어준다. 그러나 여기에는 한 가지 위험한 함정이 있다. AI의 설명이 그럴듯하다고 해서 그 판단까지 정확한 것은 아니라는 사실이다. AI가 의학 지식은 알아도 환자의 몸은 모르는 이유 AI는 방대한 의학 자료를 바탕으로 질병과 증상의 관계를 설명할 수 있다. 하지만 환자의 얼굴빛을 살피거나 심장 소리를 듣고, 배를 눌러 통증의 위치를 확인하지는 못한다. 같은 복통이라도 단순한 소화불량일 수 있고, 충수염이나 장폐색처럼 신속한 치료가 필요한 질환일 수도 있다. AI는 사용자가 입력하지 않은 정보를 스스로 확인할 방법이 없다. 환자가 중요한 증상을 빠뜨리면 판단의 출발점부터 잘못될 수 있다. 2024년 미국의학협회 학술지 《JAMA Network Open》에 발표된 연구에서는 대규모 언어모델이 응급실 환자의 중증도를 비교적 정확하게 구분하는 능력을 보여주었다. 그러나 이 연구는 이미 작성된 응급실 진료기록을 분석한 것으로, 일반인이 집에서 AI에게 증상을 물어보는 상황과는 다르다. 같은 해 《Journal of Medical Internet Research》에 발표된 연구에서도 AI의 응급환자 분류 능력은 전문적으로 훈련받은 평가자의 수준에 미치지 못했다. AI가 의료진을 도울 가능성은 있지만, 환자가 스스로 진료 여부를 결정하는 최종 판단자가 되기는 어렵다는 뜻이다. 즉시 응급실로 가야 하는 위험 신호 AI가 어떤 답변을 내놓든 기다려서는 안 되는 증상이 있다. 갑자기 시작된 심한 가슴 통증, 호흡곤란, 의식 저하, 심한 출혈이 대표적이다. 가슴을 짓누르는 통증이 팔이나 턱으로 퍼지고 식은땀이 동반된다면 심근경색을 의심해야 한다. 얼굴 한쪽...

뇌파와 인공지능으로 확인한 음악의 숨은 문법 우리는 음악을 들으면서 다음 박자가 언제 나올지, 곡이 어디에서 끝날지 자연스럽게 예상한다. 음악 이론을 의식적으로 떠올리지 않아도 리듬이 갑자기 어긋나면 무언가 이상하다는 느낌을 받는다. 이러한 반응은 단순히 소리의 변화에 놀라는 현상일까, 아니면 뇌가 음악의 구조적 규칙을 이해하고 있기 때문일까? 2026년 10월 국제학술지 《AI》에 발표된 연구는 뇌파 측정과 딥러닝 분석을 결합해 이 문제를 조사했다. 연구 결과, 사람의 뇌는 리듬의 규칙에 직접 주의를 기울이지 않는 상황에서도 음악의 구조적 불규칙성을 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 음악에도 문법이 존재한다 언어가 단어를 일정한 규칙에 따라 배열하듯 음악도 음과 리듬을 구조적으로 조직한다. 이를 음악적 구문 또는 음악 문법이라고 한다. 특히 리듬 구문(rhythmic syntax)은 강박과 약박의 배치, 음의 길이, 악구의 구분 등을 통해 음악의 시간적 구조를 형성한다. 이러한 규칙 덕분에 청취자는 음악의 흐름을 예측하고 자연스러운 종결감을 경험한다. 서양 조성음악에서는 악구가 강박에서 끝날 때 안정적인 마무리 느낌이 형성되는 경우가 많다. 반대로 예상과 달리 약박에서 음이 시작되거나 강박을 가로질러 이어지면 긴장감이 생길 수 있다. 이러한 리듬의 어긋남을 당김음(syncopation)이라고 한다. 연구진은 당김음이 음악의 중간에 나타날 때와 마지막 종결 부분에 나타날 때 뇌가 서로 다르게 반응하는지에 주목했다. 전문 음악가 28명의 뇌파를 측정한 실험 중국 난징항공항천대학교 등을 중심으로 구성된 연구진은 평균 15년 동안 정규 음악교육을 받은 음악가 28명을 모집했다. 참가자의 전공은 피아노, 바이올린, 비올라, 첼로, 튜바 등이었다. 연구진은 2/4박자로 구성된 8마디 길이의 리듬을 제작하고, 마지막 음이 정상적인 강박에서 시작되는 경우와 당김음으로 처리되는 경우를 비교했다. 각 리듬의 길이는 9.6초였으며, 음높이를 달리한 4...

거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 논문을 분석하고 복잡한 질문에 답하며 새로운 과학적 가설을 제안하는 수준까지 발전했다. 이러한 성과는 인공지능이 물리학과 화학, 소재과학에서도 기존의 전문 계산 모델을 대체할 수 있다는 기대를 키웠다. 그러나 과학적 현상을 설명하는 언어 능력과 실제 물리적 성질을 계산하는 능력은 반드시 일치하지 않는다. 2026년 국제학술지 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 게재된 연구는 이러한 차이를 체계적으로 분석했다. 독일 예나 프리드리히 실러대학교와 미국 인텔 연구소 등의 연구진은 언어 모델이 원자의 종류는 비교적 잘 학습하지만, 원자 사이의 거리와 공간적 배열을 이해하는 데는 뚜렷한 한계가 있음을 확인했다. 특히 모델을 크게 만들거나 학습 데이터를 늘리는 방법만으로는 이러한 약점을 충분히 극복하지 못했다. 원자의 종류와 위치는 서로 다른 정보이다 물질의 성질은 어떤 원자로 구성되어 있는지뿐 아니라 그 원자들이 공간에 어떻게 배열되어 있는지에 따라 달라진다. 같은 화학 원소로 이루어진 물질이라도 결정 구조와 원자 사이의 거리가 다르면 강도, 안정성, 탄성 등의 특성이 달라질 수 있다. 소재과학에서 원자의 종류를 나타내는 범주형 정보와 위치를 나타내는 좌표 정보가 모두 중요한 이유이다. 언어 모델은 기본적으로 텍스트를 일정한 단위인 토큰(Token)으로 나누어 학습한다. 원소 이름이나 화학기호처럼 반복적으로 등장하는 정보는 비교적 쉽게 처리할 수 있다. 그러나 원자의 3차원 좌표를 숫자로 표현하면 문제가 복잡해진다. 좌표를 읽는 것과 좌표 사이의 거리, 방향, 상호작용을 계산하는 것은 전혀 다른 작업이기 때문이다. 좌표-범주 단절 현상이 드러낸 학습 능력의 차이 연구진은 이러한 차이를 확인하기 위해 실제 물리 법칙에서 영감을 얻은 가상의 에너지 함수를 설계했다. 이 함수에서는 원자의 종류가 에너지에 미치는 영향과 공간적 배치가 ...

생성형 AI는 인간에게 새로운 아이디어와 표현의 가능성을 열어주지만, 모두가 비슷한 AI의 도움을 받을수록 창작물이 서로 닮아갈 수도 있다. 개인의 창의성 향상과 집단적 다양성 감소라는 AI 시대의 역설을 표현한 이미지이다. 글을 쓰다가 막히면 예전에는 자리에서 일어났다. 커피를 한 잔 마시거나 책장을 뒤적이고, 아무 생각 없이 걷다 보면 뜻밖의 문장이 떠오르기도 했다. 때로는 한 문장을 고치느라 30분을 보내기도 했다. 지금은 상황이 완전히 달라졌다. 생성형 인공지능에게 “이 문장을 조금 더 인상적으로 바꿔줘”라고 입력하면 몇 초 만에 여러 문장이 나온다. 제목이 떠오르지 않으면 제목을 20개 만들 수도 있고, 소설의 등장인물이 막히면 성격과 직업, 과거까지 만들어준다. 분명 창작은 쉬워졌다. 그런데 이상한 문제가 생기기 시작했다. 모두가 같은 인공지능에게 아이디어를 묻고, 비슷한 프롬프트를 입력한다면 우리가 만들어내는 글과 그림과 광고도 조금씩 닮아가는 것은 아닐까. 최근 연구들이 보여주는 생성형 AI의 창의성에는 바로 이런 역설이 숨어 있다. AI는 한 사람을 더 창의적으로 만들어줄 수 있지만, 수많은 사람이 동시에 AI를 사용하면 사회 전체의 창의적 다양성은 오히려 줄어들 가능성이 있다. 평범한 사람의 아이디어를 한 단계 끌어올리는 AI AI가 창의성을 높일 수 있다는 주장은 단순한 느낌만은 아니다. 유니버시티 칼리지 런던(UCL)과 엑서터대학교(University of Exeter) 연구진이 2024년 Science Advances 에 발표한 연구는 생성형 AI의 아이디어를 제공받은 사람들이 쓴 짧은 이야기가 그렇지 않은 사람들의 작품보다 더 창의적이고, 더 잘 쓰였으며, 읽는 재미도 높게 평가됐다고 보고했다. 특히 원래 창의성 평가가 낮았던 참가자에게서 효과가 더 컸다. 이 결과는 AI의 가장 강력한 장점 가운데 하나를 보여준다. 인간에게는 누구나 생각의 사각지대가 있다. 한 가지 생각에 빠지면 다른 방향을 떠올리기 어려워진다. 그...

인간과 대화하며 문장을 생성하는 기존 AI에서 벗어나, 소프트웨어 내부에서 요청을 분류하고 확률을 계산하며 다음 행동을 결정하는 새로운 AI 모델로의 변화를 상징적으로 표현했다. 지난 몇 년 동안 인공지능의 발전은 거의 한 방향으로 흘러왔다. 더 거대한 대규모 언어모델(LLM)을 만들고, 더 많은 데이터를 학습시키고, 인간과 더욱 자연스럽게 대화하도록 만드는 경쟁이었다. 챗GPT(ChatGPT) 이후 AI라고 하면 자연스럽게 ‘말을 잘하는 기계’를 떠올리게 된 것도 이 때문이다. 그런데 챗GPT 탄생으로 이어진 연구에 참여했던 연구자가 이제 정반대 방향에서 새로운 실험을 시작했다. AI가 굳이 말을 해야 하느냐는 것이다. 타입세이프 AI(TypeSafe AI)를 설립한 디오구 알메이다(Diogo Almeida)는 오픈AI(OpenAI)에서 언어모델이 인간의 지시를 따르고 대화하도록 만드는 연구에 참여했다. 그는 당시 연구가 결국 챗GPT의 기반으로 이어졌다고 설명한다. 그러나 그는 챗봇의 놀라운 언어능력을 보면서도 한 가지 문제를 계속 생각했다고 한다. 이렇게 말을 잘하는 AI가 있는데도 왜 우리가 사용하는 소프트웨어의 대부분은 여전히 스스로 판단하고 움직이지 못하는가라는 문제였다. 말을 잘하는 AI에서 결정을 잘하는 AI로 알메이다가 내린 결론은 상당히 도발적이다. 지금까지 AI 산업이 인간의 언어에 지나치게 집중했다는 것이다. 그는 최근 인터뷰에서 인간의 언어를 최적화하는 방향 자체가 자동화에는 적합하지 않을 수 있다는 취지로 설명했다. 사람은 문장을 읽지만 컴퓨터 프로그램은 문장을 읽고 감탄하지 않는다. 프로그램이 실제로 필요한 것은 ‘이 요청을 허용할 것인가’, ‘어느 서버로 보낼 것인가’, ‘사기 가능성이 높은가’, ‘사람에게 넘겨야 하는가’와 같은 결정이다. 그래서 타입세이프 AI가 2026년 9월 공개한 첫 번째 모델 제브(Jev)는 아예 문장을 만들어내는 일을 포기했다. 회사는 이를 ‘시스템 원 모델(System One Mode...

자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 작성하고 데이터베이스와 사용자 화면을 연결해 실제 작동하는 앱의 초안을 만들어낸다. AI 코딩 에이전트의 발전으로 프로그래밍은 코드를 직접 입력하는 작업에서 아이디어를 설명하고 결과를 수정하는 방식으로 빠르게 변하고 있다. 몇 년 전만 해도 앱 하나를 만든다고 하면 먼저 프로그래밍 언어부터 배워야 했다. HTML과 CSS를 익히고 자바스크립트(JavaScript)를 공부한 다음 서버와 데이터베이스까지 넘어가야 했다. 스마트폰 앱이라면 이야기는 더 복잡했다.  그런데 2026년에는 출발점 자체가 달라졌다. 컴퓨터 앞에 앉아 코드를 입력하는 대신 “매일 지출한 돈을 기록하고 월별 그래프로 보여주는 앱을 만들어줘”라고 평범한 문장으로 설명하는 것에서 개발이 시작된다. 그리고 잠시 뒤 화면에 버튼과 입력창이 생기고 데이터베이스까지 연결된 앱의 첫 모습이 나타난다. 소프트웨어 개발에서 키보드보다 먼저 필요한 것이 프로그래밍 문법이 아니라 ‘내가 무엇을 만들고 싶은지 설명하는 능력’이 되어가고 있다. 코드를 대신 써주는 AI에서 앱을 만드는 AI로 AI 코딩 기술이 처음 등장했을 때만 해도 역할은 비교적 단순했다. 개발자가 코드를 쓰기 시작하면 다음 줄을 예측하거나 함수 하나를 만들어주는 정도였다. 지금의 AI 앱 빌더는 범위가 훨씬 넓어졌다. 리플릿(Replit)의 에이전트는 사용자가 자연어로 만들고 싶은 것을 설명하면 개발 환경을 구성하고 필요한 코드를 작성하며 데이터베이스와 사용자 인증 같은 기능까지 연결할 수 있다. 결과를 브라우저에서 테스트하고 발견한 문제를 스스로 수정하는 기능도 갖췄다. 즉 ‘코딩을 도와주는 도구’에서 ‘개발 작업의 여러 단계를 수행하는 에이전트’로 이동하고 있는 것이다. 리플릿은 현재 웹사이트와 웹앱뿐 아니라 모바일 앱 제작도 지원한다. 자연어로 아이디어를 설명하면 실제 코드를 생성하고 스마트폰에서 미리 확인한 뒤 앱스토어 제출 과정까지 안내한다. 물론 애플(Apple)의 ...