AI? AGI? AI Agent? 할루시네이션(Hallucination)? AI 필수 용어 이해하기

AI, AGI, AI Agent, 할루시네이션(Hallucination)

AI (Artificial Intelligence)

 AI (Artificial Intelligence)란, 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행할 수 있도록 만든 시스템이나 기술을 말합니다. AI는 데이터를 처리하고, 학습하며, 추론을 통해 결과를 도출하는 등의 작업을 자동화합니다. AI의 범위는 매우 넓고, 간단한 작업을 수행하는 것부터 복잡한 문제를 해결하는 것까지 포함됩니다. 예를 들어, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등이 AI의 활용 사례에 해당합니다.

AGI (Artificial General Intelligence)

 AGI (Artificial General Intelligence)는, 인간의 지능처럼 여러 다양한 작업을 할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 즉, AGI는 특정한 분야에 특화된 AI와 달리, 인간처럼 다양한 분야에서 문제를 해결하고, 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력을 가집니다. AGI는 학습, 추론, 창의력, 감정 인식 등 인간의 사고방식 전반을 모방할 수 있는 능력을 목표로 하고 있습니다. 현재까지는 AGI가 구현되지 않았으며, 대부분의 AI 시스템은 특정 작업에 특화된 Narrow AI에 해당합니다.

AI 에이전트는 특정 작업이나 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하는 인공지능 시스템입니다. 이러한 에이전트는 주어진 문제를 해결하기 위해 입력을 처리하고, 결정을 내리며, 행동을 취할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. AI 에이전트는 다음과 같은 특징을 가집니다:
1. 자율성 (Autonomy): AI 에이전트는 특정 작업을 수행하기 위해 인간의 직접적인 개입 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화된 로봇은 주어진 작업을 스스로 판단하고 수행합니다.
2. 환경과의 상호작용 (Interaction with the environment): AI 에이전트는 외부 환경으로부터 정보를 수집하고, 그에 따라 행동을 조정합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 도로 상황을 감지하고 운전 결정을 내립니다.
3. 목표 지향성 (Goal-directed behavior): AI 에이전트는 특정 목표를 향해 작업을 수행합니다. 이 목표는 미리 정의되거나 학습을 통해 설정될 수 있습니다.
4. 학습 능력 (Learning capability): AI 에이전트는 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 강화 학습을 사용하는 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 목표를 더 잘 달성하는 방법을 배울 수 있습니다.
5. 문제 해결 (Problem-solving): AI 에이전트는 주어진 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 게임에서 에이전트는 승리를 목표로 전략을 수립하고 실행합니다.

AI Agent

AI 에이전트의 사용 분야

• 자동화: 제조업, 물류, 고객 서비스 등에서 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다.
• 로보틱스: 산업용 로봇, 의료 로봇 등에서 AI 에이전트가 환경을 인식하고 작업을 수행합니다.
• 추천 시스템: 영화 추천, 상품 추천 시스템에서 사용자 행동을 분석하여 개인화된 추천을 제공하는 AI 에이전트가 사용됩니다.
• 게임: AI 에이전트는 게임에서 적이나 동료 캐릭터로서 사용자가 상호작용하는 환경을 제어하고 도전 과제를 제공합니다.

AI 에이전트의 특징

1. 목표 지향성: AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 작동합니다. 예를 들어, 자율 주행 차량은 목적지에 도달하는 것이 목표입니다.
2. 환경과의 상호작용: AI 에이전트는 환경을 감지하고 그에 따라 반응합니다. 예를 들어, 로봇은 주변 환경을 센서를 통해 감지하고 그 정보를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다.
3. 자율성: AI 에이전트는 주어진 환경에서 독립적으로 행동할 수 있습니다. 즉, 인간의 개입 없이 목표를 달성하는 데 필요한 결정을 내립니다.
4. 학습 능력: 많은 AI 에이전트는 환경과 상호작용을 통해 학습하여 성능을 개선합니다. 예를 들어, 강화 학습(RL)을 사용하는 에이전트는 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습할 수 있습니다.
5. 적응성: AI 에이전트는 환경의 변화에 따라 적응하고, 이전에 얻은 경험을 바탕으로 상황에 맞는 새로운 행동을 취할 수 있습니다.

AI 에이전트의 예시

1. 자율주행차: 자율주행차는 도로의 상태, 교통 신호, 보행자 등을 감지하고, 주어진 목적지에 안전하게 도달하기 위해 필요한 경로를 결정합니다. 이때 AI 에이전트는 차선 변경, 속도 조절 등 다양한 결정을 내리며 학습합니다.
2. 챗봇: 고객 서비스 분야에서 사용되는 챗봇은 사용자의 질문을 인식하고, 적절한 답변을 제공하기 위해 AI 에이전트로 작동합니다. 사용자의 질문에 따라 자율적으로 응답을 생성합니다.
3. 추천 시스템: 넷플릭스나 유튜브와 같은 플랫폼에서 사용하는 추천 시스템도 하나의 AI 에이전트로 볼 수 있습니다. 사용자의 행동을 분석하고, 선호도에 맞는 콘텐츠를 추천합니다.
4. 게임의 NPC(Non-Playable Character): 게임에서 NPC는 주어진 역할을 수행하는 AI 에이전트입니다. 게임의 환경과 규칙에 따라 적절한 행동을 하며, 플레이어와 상호작용할 수 있습니다.

AI 에이전트의 구성 요소

1. 감지기 (Sensor): 환경에서 데이터를 수집하는 장치입니다. 예를 들어, 자율 주행차에서는 카메라나 레이더가 주변 환경을 감지하는 역할을 합니다.
2. 행동기 (Actuator): 감지기에서 받은 데이터를 바탕으로 실제 행동을 취하는 부분입니다. 예를 들어, 로봇 팔이나 자율 주행차의 브레이크가 해당 기능을 합니다.
3. 목표 설정: AI 에이전트는 무엇을 달성할지 명확하게 정의된 목표를 가지고 있어야 합니다. 이를 통해 AI는 자신의 행동을 방향성 있게 조정할 수 있습니다.
4. 의사결정 및 학습: AI는 수집한 데이터를 기반으로 다음 행동을 결정하고, 필요시 이를 학습하여 성능을 개선합니다.

AI 에이전트의 활용 분야

• 자율 주행: 자율 주행차, 드론 등에서 AI 에이전트는 주변 환경을 감지하고, 목적지를 향해 스스로 경로를 결정합니다.
• 산업 자동화: 로봇 제조 라인에서의 작업, 창고 관리에서의 물품 이동 등에서 AI 에이전트는 작업을 효율적으로 관리합니다.
• 게임 및 시뮬레이션: 비디오 게임에서 AI 에이전트는 플레이어의 행동을 분석하고 이에 반응하는 NPC를 제어합니다.
• 금융: 주식 거래 및 포트폴리오 관리에서 AI 에이전트는 시장 데이터를 분석하고 투자 결정을 자동으로 내립니다.

AI 에이전트는 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 자율성과 학습 능력을 통해 점차 더 복잡하고 다양한 문제를 해결할 수 있게 됩니다.

할루시네이션(Hallucination)

 할루시네이션(Hallucination)은 AI 시스템, 특히 자연어 처리 모델에서 발생하는 현상으로, 모델이 실제 사실에 기반하지 않은 잘못된 정보를 생성하는 상황을 말합니다. 예를 들어, 사용자가 요청한 내용과 관련하여 모델이 사실이 아닌 정보나 오류가 포함된 답변을 제공할 때 발생합니다.

할루시네이션의 주요 원인:
1. 훈련 데이터 문제: 모델이 훈련된 데이터에서 잘못된 정보나 모호한 패턴을 학습했을 경우, 실제 상황에서는 사실이 아닌 내용을 생성할 수 있습니다.
2. 모델의 생성 특성: GPT와 같은 생성 모델은 사실을 “예측”하는 방식으로 답변을 생성합니다. 이 과정에서 실제 사실과 다른 정보를 만들기도 합니다.
3. 모호한 요청: 사용자가 불완전하거나 애매모호한 질문을 했을 때, 모델이 이를 잘못 해석하고 틀린 정보를 제공할 수 있습니다.

할루시네이션의 예시:
• 사용자: “미국의 첫 번째 대통령은 누구인가요?”
• 모델: “미국의 첫 번째 대통령은 조지 워싱턴입니다.”
(이런 답변은 사실인데, 반대로 할루시네이션이라면 “미국의 첫 번째 대통령은 에이브러햄 링컨입니다.“처럼 틀린 정보를 제공할 수 있습니다.)

할루시네이션을 줄이는 방법:
• 모델의 훈련 데이터 품질을 개선하고, 정확한 정보를 제공하는 소스에 집중하도록 함.
• 결과를 교차검증하거나, 더 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 답변을 보강하는 접근법을 사용할 수 있습니다.

AI 모델은 가끔 실제 세계의 맥락이나 정보를 완전히 이해하지 못하고, 이를 바탕으로 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다.