챗GPT의 등장 이후, 생성형 AI의 혁명은 빠르게 확산되었고, 이제 AI는 일상에서 쉽게 접할 수 있는 기술로 자리 잡았죠. 올해 AI가 가져올 변화를 정리해 보았습니다.
2025년은 AI 에이전트가 본격적으로 활용되는 해가 될 것으로 전망됩니다. 언어 모델과 비전 모델의 지속적인 발전에 더해 추론 모델 발전이 가속화되면서 AI 에이전트는 더욱 정교해질 것으로 기대돼요.
기업이 AI 에이전트를 활용하는 것은 필수적일 것으로 보입니다. 이미 각종 기업용 애플리케이션 공급사는 대부분 AI 에이전트 기능을 자신의 제품에 내장해 나가고 있죠. 처음에는 고객 문의에 대한 자동응답과 같은 간단한 일부터 점점 더 복잡한 의사결정과 실행에서 AI의 도움을 받는 사례가 등장하겠죠?
결정적인 변화는 소비자가 AI 에이전트를 받아들일 때 시작될 텐데요. 구독 관리, 청구서 납부, 의사 예약, 상품 주문, 레스토랑 예약을 비롯해 기타 지루한 온라인 작업을 완료해야 할 때마다 AI에게 대신 지시할 수 있다면 AI 에이전트는 폭발적으로 성장할 것입니다.
2024년은 멀티모달 AI가 본격화한 해입니다. 2024년 출시된 LLM인 클로드 3, GPT-4o, 제미나이 1.5와 같은 모델은 모두 멀티모달을 지향하고 있습니다. 하지만 이들은 대부분 텍스트, 이미지, 오디오를 처리하는 데에 그쳤는데, 2025년에는 비디오가 포함될 전망입니다.
하이젠(HeyGen), 소라(Sora), 런웨이(Runway) ML과 같은 비디오 생성 도구들이 이미 시중에 나와 있지만, 아직 생성되는 비디오의 품질이 일상이나 비즈니스에서 유용하게 사용될 수 있는 수준은 아닙니다. 하지만, 2025년에는 이런 기술적 한계가 극복될 것으로 보입니다. 그 결과 기업과 크리에이터는 고가의 장비나 대규모 제작팀 없이도 고품질의 동영상을 제작할 수 있게 될 겁니다. 이와 같은 비디오 제작 민주화는 개인 크리에이터를 전문 스튜디오와 경쟁할 수 있는 수준까지 끌어올릴 것으로 예상됩니다.
그동안 AI 윤리 문제는 인종차별, 성차별, 지적재산권 침해, 그리고 욕설이나 폭언과 같은 문제에 집중적으로 논의되어 왔어요. 그러나 2025년에는 AI의 에너지 소비가 중요한 쟁점으로 부각될 가능성이 있습니다.
주요 AI 제공업체들은 아직 전력 소비 지표에 대해 공개적으로 언급하지 않고 있는데요. AI가 ‘전기 먹는 하마’라는 인식이 커지면서 지속가능성에 대한 질문에 더 이상 외면할 수 없게 될 것으로 보입니다. ‘어떤 AI가 환경 윤리에 더 적극적으로 임하는가?’도 언론과 시민단체 등에서 관심 있게 볼 주제가 될 것입니다.
AI가 AI를 만들고 발전시킨다는 개념은 오래전부터 있었지만, 아직 현실화하지는 않았습니다. 이 개념이 올해 들어 더욱 구체화되고 있습니다.
예를 들어, 사카나 AI라는 회사는 'AI 과학자'라는 개념을 연구하고 있습니다. 논문에 따르면, AI 과학자는 기존 문헌을 읽고 새로운 연구 아이디어를 생성한 뒤, 이를 테스트하기 위한 실험을 설계하고 수행합니다. 또한 연구 결과를 보고하기 위한 논문을 작성하고, 동료 검토 프로세스를 거치는 역할을 합니다. 이런 연구는 2025년에는 더욱 증가할 것으로 예상돼요.
오픈AI와 앤트로픽도 공개적으로 발표하지는 않았지만, AI 연구 자동화를 위한 프로젝트를 내부적으로 진행하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 일각에서는 AI가 스스로 AI를 만들도록 하면 인간이 AI를 통제할 수 없게 되기 때문에, 인류에 위협이 될 것이라 반대하기도 합니다.
2025년부터 AI는 데스크톱과 모바일 기기를 넘어, 현실 세계에서 훨씬 더 자주 상호작용하는 모바일 로봇으로 발전할 가능성이 높습니다.
AI는 기계에 지능을 부여하고, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 제공해 줄 수 있죠. 전통적인 로봇은 정해진 작업만 수행했으나, AI 기술의 도입으로 인해 앞으로는 정보 수집, 학습, 추론, 선택 등을 할 수 있게 될 텐데요. AI는 로봇이 환경과 상호 작용을 하며, 센서에서 오는 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있게 합니다. 센서 네트워크, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 통해 로봇이 동적인 환경에서도 효율적으로 작동할 수 있게 되는 것이죠.
특히 중요한 기술은 컴퓨터 비전입니다. 로봇이 주변을 이해하고, 객체를 인식하며, 지도를 작성하는 데 필수적인 기술입니다. 자율주행 차량, 드론, 비정형 공간에서 운영되는 로봇에도 매우 중요한 능력입니다. 이를 통해 로봇은 복잡한 환경을 탐색하고, 물체를 조작할 수 있기 때문입니다.
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