AI 에이전트는 인공일반지능(AGI)으로 발전하게 하는 핵심 관문입니다. 이번 영상에서는 AI 에이전트에 대해 깊히 살펴봅니다. 그리고 OpenAI의 야심찬 비전을 탐구합니다.
오픈AI는 AI 에이전트를 앞으로 발표할 GPT-5 모델과 관련해서 중추적 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.
인공지능 에이전시의 중요성을 전달합니다. AI 에이전트는 자율적으로 추론, 계획, 행동하는 능력을 지니고 있습니다.
이에 따라, 현재의 LLM(대형 언어 모델)과 인간 수준의 AI 사이의 다리 역할을 할 수 있는 잠재적 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.
주요 논점입니다:
1. AI Agent의 부상: 진정한 ‘지능(intelligence)’으로 향하는 연결고리. 인공일반지능(AGI)을 달성하려면 이와같은 에이전시가 필요합니다. 왜 필요할까요? 이번 영상에서 심층 있게 탐구해 봅니다.
2. AI 에이전트가 산업 내에서 트렌드로 잡히고 있습니다. 왜 이런 관심을 받고 있을까요?
3. AI 에이전트의 주요 특징을 살펴봅니다. 이와 같은 에이전시(agency)는 진정한 지능의 개념과 어떤 상호작용이 있을까요?
4. AI 에이전트의 한계: 명시적 지식(explicit knowledge) vs 암묵적 지식(tacit knowledge). AI 데이터셋의 한계점을 설명합니다. 암묵적 지식에는 어떤 예시가 있을까요? 명시적 지식과 암묵적 지식의 차이를 설명합니다.
5. 샘 알트먼의 오픈AI는 GPT-5에 대한 어떠한 비전과 투자를 하고 있는지 알아봅니다. OpenAI는 왜 AI 에이전트에 과감한 투자를 진행 중일까요? AI 에이전트와 GPT-5는 어떠한 시너지 역할이 존재할까요? OpenAI는 GPT-5와 AI 에이전트를 통합할 계획이라고 합니다. GPT-5의 에이전시 능력에 대해 어떤 예측이 있나 살펴봅니다.
6. 다음 토큰 예측 알고리즘(next-token prediction algorithm). 오픈AI는 토큰 예측 알고리즘에 큰 기대를 걸고 있습니다. 토큰 예측 알고리즘은 무엇일까요? 이 기술은 GPT-5 구현에 어떠 연결고리일까요? 토큰 예측 알고리즘이 지능형 AI 에이전트 개발로 이어질 수 있을까요?
7. 인공일반지능(AGI), GPT-5, 그리고 AI 에이전트가 직면한 도전 과제들을 살펴봅니다.
이처럼 AI 에이전트의 산업적 유효성과 파급력, 다양한 LLM 적용 잠재력은 앤드류 응(Andrew Ng) 석학이 이미 주장한 바 있습니다.
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