AI 핵심 요약
beta- 삼성전자가 30일 삼성 AI 포럼 2026을 열고 에이전틱 AI를 논의했다
- 글로벌 AI 전문가들은 AI가 생산성을 높여도 목표 설정과 검증은 사람 몫이라 했다
- 로봇·스마트폰 확산엔 온디바이스와 새 추론 구조가 필요하다고 했다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
오픈AI·AWS 등 "에이전트 일 많아지면 사람 역할도 커져"
피지컬 AI와 결합 위해 "새로운 추론·구조 필요성"
[서울=뉴스핌] 이승우 기자 = 인공지능(AI)이 단순한 기술 혁신에 머물지 않고 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 진화하고 있다. 에이전틱 AI 도입으로 기업의 일하는 방식을 바꾸고 있지만, 목표를 정하고 결과를 검증하는 일은 여전히 사람의 몫이라는 데 글로벌 AI 전문가들이 입을 모았다.
삼성전자는 30일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 '에이전틱 시프트: 지능에서 임팩트로(The Agentic Shift: From Intelligence to Impact)'를 주제로 '삼성 AI 포럼 2026'을 개최했다. 올해로 10회째를 맞은 이번 포럼에는 국내 AI 대학원 교수·연구원과 삼성전자 AI 분야 임직원 등 400여 명이 참석했다.
전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 환영사에서 "에이전틱 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화를 가져올 것"이라며 "글로벌 AI 리더들과 함께 우리가 나아갈 방향을 모색하고 실질적인 AI 기술 혁신을 추진해 나갈 것"이라고 밝혔다.
이어 기조연설자로 나선 글로벌 AI 전문가들은 역시 에이전틱 AI 도입으로 기업의 업무 효율성이 비약적으로 향상될 것으로 전망했다. 그럼에도 여전히 사람의 판단이 에이전틱 AI 활동에 중요한 기준이 된다는 점을 강조했다.
◆ 오픈AI "에이전트, 일자리 대체 아닌 생산성↑"
첫 기조연설에 나선 리처드 호 오픈AI 하드웨어담당 부사장은 "많은 언론의 과장된 보도와 달리 에이전트는 여러분의 일자리를 대체하러 오는 것이 아니다"라며 "여러분은 혼자 할 때보다 최대 4배 많은 일을 하게 될 것"이라고 말했다.
오픈AI 연구조직 자료에 따르면, 8월 중순 기준으로 사람 근무일 하루에 에이전트 근무일 3.1일분이 투입되는 것으로 나타났다. 오픈AI 기업 고객 가운데 에이전트 사용량 상위 10% 기업과 중위권 기업의 격차는 2.6배에서 올해 6월 8.3배 이상으로 벌어졌다. 호 부사장은 "이미 많이 투자한 기업이 사용을 더 빠르게 늘리며 경쟁사와의 격차를 벌리고 있다"고 진단했다.
에이전트의 업무가 많아질수록 사람의 역할은 오히려 커진다고 강조했다. 호 부사장은 "에이전트를 실행시키는 것만으로는 부족하고, 무엇을 해냈을 때 제대로 끝난 것인지 알려줘야 한다"며 "기계가 더 많은 실행을 맡더라도 목표를 선택하고 무엇을 근거로 받아들일지는 사람이 책임져야 한다"고 말했다.
◆ AWS "안전장치는 에이전트 바깥에…기술 아닌 사람 문제"
데이비드 그린 아마존웹서비스(AWS) 아시아태평양·일본 AI 기술 리더는 "기업들은 AI의 능력에 감탄하는 단계에서 벗어나 실제 사업의 어려운 문제에 어떻게 적용할지를 고민하고 있다"고 말했다. 이를 위해 기존 업무에 AI를 덧붙이는 수준을 넘어 프로세스 자체를 다시 설계해야 한다고 강조했다.
그린 리더는 에이전트를 안전하게 확산하기 위한 원칙으로 "제한은 에이전트 안이 아니라 에이전트 바깥에 둬야 한다"고 제시했다. 에이전트에게 명령어로 규칙을 주입하는 대신, 권한·데이터 접근·행동 범위를 주변 시스템이 통제해야 한다는 의미다.
그림 리더는 "기술은 쉬운 부분이다. 기술 문제가 아니라 사람 문제"라며 "성공은 어떤 모델을 쓰거나 토큰을 얼마나 쓰느냐가 아니라 고객에게 전달하는 가치"라고 강조했다.
◆ "에이전트 다음 무대는 현실·기기 속…새 추론·구조 필요"
이어진 기조연설에서는 에이전틱 AI를 로봇과 스마트폰 같은 물리 세계와 기기 속으로 확장하기 위한 과제가 제시됐다.
란제이 크리슈나 워싱턴대 교수는 "물리 지능에 도달하려면 로봇이 일할 환경에 뿌리를 두도록 추론 방식을 다시 생각해야 한다"고 말했다. 언어로 단계별 추론을 시키면 공간을 이해하는 과제에서 오히려 AI의 성능이 떨어진다고 지적했다. 해법으로 AI가 이미지 위에 위치와 경로를 그려가며 추론하는 '스케치' 방식을 제시했다.
김윤형 삼성리서치 상무는 에이전트의 다음 도약이 모델 구조(아키텍처)에서 나올 것이라고 전망했다. 새로운 경험에서 계속 배우는 '지속 학습'과 기기 안에서 AI를 구동하는 '온디바이스'다. 김 상무는 "수년 안에 지금의 고성능 모델을 스마트폰 같은 기기에 넣는 것도 비현실적이지 않다"며 "엣지 기기에서는 D램 용량이 핵심 제약인 만큼 이에 맞춘 구조가 필요하다"고 말했다.
후안 카를로스 니블스 삼성리서치 부사장이 진행한 패널 토론에서는 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 융합이 논의됐다. 니블스 부사장은 "디지털 세계에서 텍스트로 능숙하게 추론하는 에이전트가 현실 세계에선 실수를 저지를 수 있다"며 "실수가 허용되지 않는 물리 세계에서도 안전하게 계획하고 행동할 수 있을지가 지금의 최전선"이라고 말했다.
크리슈나 교수는 "물리 세계는 정지해 있지 않고 모델에 반발한다"며 "집 안 영상이 클라우드로 나가길 원하는 사람은 없어서 로봇 자체에서 처리해야 한다"고 지적했다. 김 상무는 "디지털 세계에서는 수백만 번 시도해 볼 수 있지만, 물리 세계에서는 그렇게 할 수 없다"고 했다.
raul1649@newspim.com
