크레디트: 모하메드 노하시 / Unsplash
인간을 성공한 종으로 만든 요인을 한마디로 요약하자면 팀워크입니다. AI가 함께 일하게 하면 AI의 능력도 크게 향상될 수 있다는 증거가 늘어나고 있습니다.
대규모 언어 모델의 인상적인 성능에도 불구하고 기업들은 여전히 이를 잘 활용할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 빅테크 기업들은 다양한 제품에 AI 스마트를 구축하고 있지만, 아직 그 누구도 광범위한 채택을 촉진할 킬러 애플리케이션을 찾지 못했습니다.
주목을 받고 있는 유망한 사용 사례 중 하나는 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트를 만드는 것입니다. 가장 큰 문제는 LLM이 오류가 발생하기 쉽기 때문에 복잡한 다단계 작업을 신뢰하기 어렵다는 것입니다.
그러나 인간과 마찬가지로 머리가 하나보다 두 개 더 나은 것 같습니다. "다중 에이전트 시스템"에 대한 연구가 증가함에 따라 챗봇이 팀을 이루면 기술의 많은 약점을 해결하고 개별 AI가 도달할 수 없는 작업을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 분야는 지난 10월 마이크로소프트 연구원들이 LLM팀 구축 프로세스를 단순화하기 위해 설계된 오토젠(AutoGen)이라는 새로운 소프트웨어 라이브러리를 출시하면서 크게 발전했습니다 . 이 패키지는 LLM 기반 에이전트의 여러 인스턴스를 가동하고 자연어를 통해 서로 통신할 수 있도록 하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
그 이후로 연구자들은 유망한 시연을 많이 수행했습니다.
최근 기사에서 Wired는 지난달 ICLR(International Conference on Learning Representations)의 워크숍에서 발표된 몇 가지 논문을 강조했습니다. 이 연구에 따르면 상담원이 협업하도록 하면 LLM이 어려움을 겪는 수학 작업의 성과가 향상되거나 추론 및 사실적 정확성이 향상될 수 있습니다.
이코노미스트(The Economist)가 지적한 또 다른 사례로, LLM을 탑재한 요원 3명이 일련의 가상 방에서 폭탄을 해체하는 임무를 맡았습니다. AI 팀은 개별 상담원보다 더 나은 성과를 거두었고, 상담원 중 한 명은 리더 역할을 맡아 팀 효율성을 개선하는 방식으로 다른 두 명에게 지시를 내리기도 했습니다.
오토젠(AutoGen) 프로젝트를 이끄는 마이크로소프트 연구원 치 왕(Chi Wang)은 이코노미스트와의 인터뷰에서 이 접근법은 대부분의 작업이 더 작은 작업으로 쪼개질 수 있다는 사실을 이용한다고 말했습니다. LLM 팀은 개별 AI가 해야 하는 것처럼 순차적으로 해결하는 대신 병렬로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
지금까지 다중 에이전트 팀을 구성하는 것은 AI 연구자만 접근할 수 있는 복잡한 프로세스였습니다. 그러나 이달 초 Microsoft 팀은 비전문가도 액세스할 수 있는 AutoGen Studio라는 AI 팀 구축을 위한 새로운 "low-code" 인터페이스를 출시했습니다.
이 플랫폼을 통해 사용자는 다양한 특성을 가진 사전 설정된 AI 에이전트 중에서 선택할 수 있습니다. 또는 에이전트를 구동하는 LLM을 선택하고, 다른 애플리케이션에서 정보를 가져오는 기능과 같은 "기술"을 부여하고, 에이전트에게 작동 방식을 알려주는 짧은 프롬프트를 작성하여 직접 만들 수도 있습니다.
지금까지 플랫폼 사용자는 AI 팀이 여행 계획, 시장 조사, 데이터 추출 및 비디오 생성과 같은 작업을 수행하도록 했다고 연구원들은 말합니다.
그러나 이 접근 방식에는 한계가 있습니다. LLM은 운영 비용이 많이 들기 때문에 여러 LLM을 장시간 방치하면 빠르게 지속 불가능해질 수 있습니다. 그리고 AI 그룹이 실수에 더 강할지, 아니면 팀 전체에 걸쳐 연쇄적인 오류로 이어질 수 있는지도 불분명합니다.
AI 팀을 구성하는 가장 좋은 방법과 구성원 간에 책임을 분배하는 방법과 같은 더 진부한 과제에 대해서도 많은 작업을 수행해야 합니다. 또한 이러한 AI 팀을 기존 인간 팀과 어떻게 통합할 것인가에 대한 질문도 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI 리소스를 모으는 것은 빠르게 인기를 얻고 있는 유망한 아이디어입니다.
이상의 기사는 2024년 6월 28일 SingularityHub에 게재된 “How Teams of AI Agents Working Together Could Unlock the Tech’s True Power”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : How Teams of AI Agents Working Together Could Unlock the Tech's True Power (singularityhub.com)
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