도구형 AI vs. 에이전트형 AI: 제어와 능력의 힘겨루기

이 글에서는 위험을 줄이기 위해 인공지능을 순수한 정보 처리 작업으로 제한하는(도구형 AI) 접근 방식의 효과에 대해 의문을 제기한다. 저자는 행동을 취할 수 있는 에이전트형 AI가 경제적, 지적으로 더 우월하기 때문에 이 접근 방식은 실행 불가능하다고 주장한다. 에이전트형 AI는 데이터 선택, 학습 최적화, 자기 설계, 외부 리소스 활용에 뛰어나 더 높은 지능 수준을 달성한다. 강화 학습은 복잡한 것을 처음부터 배우는 데 이상적인 방법은 아니지만 복잡한 시스템을 제어하는 최선의 방법이며, 세상에는 AI 자체를 포함하여 제어하고 싶은 복잡한 시스템이 가득하다. 따라서 도구형 AI는 궁극적으로 에이전트형 AI로 대체될 것이다. 후자가 시장 수요와 실용적인 응용 프로그램에 더 부합하기 때문이다.