[월요일 아침에] 이태욱 교학사 고문

인공지능(AI) 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이 과정에서 생성형 AI(Generative AI)와 행동형 AI(Behavioral AI)의 개념이 크게 부각되고 있다. 이러한 생성형 AI와 행동형 AI의 가장 큰 차이점을 주요 기능과 활용 분야에 맞추어 살펴보면 먼저 생성형 AI는 주로 데이터와 학습 알고리즘을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는데 초점을 맞추고 있다.

주요 기능으로는 텍스트 생성으로 예를 들어 GPT 모델은 문서, 이메일, 창의적인 글을 생성할 수 있다. 다음은 이미지 생성으로 DALL·E 같은 도구는 설명을 바탕으로 이미지를 만들어 낸다. 그리고 프로그래밍 언어로 코드를 생성하거나 문제 해결 방법을 제안한다. 활용 분야에서는 창작, 교육, 자동화, 소프트웨어 개발 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 주된 특징으로는 정적인 데이터 학습과 콘텐츠 생성을 기반으로 인간의 창의력을 보조하는 데 중점을 두고 있다.

그에 반해 행동형 AI은 생성형 AI보다 한 단계 더 진보된 형태로 단순히 새로운 데이터를 생성하는 것을 뛰어 넘어서 상황에 맞는 행동을 설계하고 실행하는 데 초점을 맞추고 있다. 주요 기능으로는 실시간 상호작용으로 사용자와의 대화나 환경 변화에 맞게 반응을 한다. 다음은 의사결정으로 복잡한 문제를 분석하고 최적의 결정을 내린다. 그리고 자율적 행동으로 사전에 프로그래밍 된 행동뿐만 아니라 학습을 통해 적응형 행동을 수행한다. 활용 분야에서는 로봇 공학, 스마트 시티, 헬스 케어, 맞춤형 고객 서비스 등 다양한 영역에서 활용될 수 있다. 주된 특징으로는 데이터 분석과 환경 인식을 바탕으로 능동적으로 행동을 하며, 특정 상황에서 목표 달성을 위해 최적화된 작업을 수행한다.

행동형 AI의 주된 장점으로는 행동형 AI는 인간처럼 환경을 인지하고 이에 맞게 행동할 수 있는 AI 시스템으로 기존 생성형 AI가 단순히 데이터를 기반으로 결과를 생성하는 데 그쳤던 한계를 넘어서고 있다.

행동형 AI은 첫째 센서 데이터를 활용해 물리적 환경이나 디지털 환경을 실시간으로 이해하고 분석한다. 예를 들면 자율주행차는 교통 상황, 신호등, 보행자의 움직임 등을 분석해 안전한 주행을 보장한다.

두 번째 적응성으로 상황의 변화에 따라 새로운 학습을 통해 행동을 조정할 수 있다. 예를 들면 헬스 케어 AI은 환자의 상태 변화에 따라 최적의 치료 방법을 추천할 수 있다.

세 번째 의사결정 능력으로 행동형 AI는 단순한 데이터 처리뿐 아니라 복잡한 문제를 해결하기 위한 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 예를 들면 공장에서 생산 라인의 효율성을 높이기 위해 실시간 데이터를 분석하고 조정한다. 이와 같은 장점을 활용한 응용 사례로는 행동형 AI은 로봇이 자율적으로 움직이고 작업을 수행하도록 지원한다. 산업용 로봇, 서비스 로봇 등에서 폭넓게 사용될 수 있다.

다음은 스마트 홈과 사물인터넷 영역으로 스마트 가전제품은 사용자의 습관을 학습하고 이에 맞게 최적화된 서비스를 제공한다. 예를 들면 에너지 절약형 조명 시스템이 사용자의 이동을 감지해 자동으로 조명을 켜고 끄는 기능이다.

또한 헬스 케어 분야로 환자의 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 치료와 관리를 제공한다. 재난 대응으로는 행동형 AI는 자연 재해나 긴급 상황에서 신속하게 대응하도록 설계된다. 예를 들어 화재 감지 시스템이나 드론이 재난 지역의 피해를 분석하고 구조 활동을 지원한다.

결론적으로 행동형 AI은 단순히 데이터를 처리하고 결과를 생성하는 것을 넘어 상황을 이해하고 실시간으로 반응하며 목표를 달성하기 위한 최적의 행동을 수행한다. 이는 AI 기술의 새로운 패러다임으로 인간과 기계의 상호작용 방식을 혁신하고 다양한 산업에 획기적인 변화를 가져올 것으로 예상된다.