멀티모달·에이전트형 AI 대전환…이제는 '보고·듣고·실행하는' 인공지능 시대

"상품 디자인을 분석해서 올해 트렌드에 맞게 리디자인해줘."

복잡한 명령어도, 코딩 지식도 필요 없다. 인공지능에게 이렇게 말하면 이미지를 분석하고, 트렌드 데이터를 검색하고, 디자인을 새롭게 생성한다. 단순한 챗봇을 넘어 다양한 감각으로 세상을 인식하고 스스로 행동하는 인공지능, 이른바 '멀티모달·에이전트형 AI'의 시대가 열리고 있다.

텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 이해하는 '멀티모달 AI'와 목표를 세우고 스스로 실행까지 하는 '에이전트형 AI'는 현재 AI 연구의 최전선에 있다. 지난 3년간 텍스트 기반 생성형 AI가 세상을 놀라게 했다면, 앞으로 3년은 멀티모달·에이전트형 AI가 우리 일상과 산업을 근본적으로 변화시킬 전망이다.

인간처럼 '보고, 듣고, 이해하는' 멀티모달 AI의 진화

인공지능이 인간의 지능에 한 걸음 더 가까워지고 있다. 초기 AI 모델들이 텍스트나 이미지 중 한 가지 형태의 데이터만 처리할 수 있었던 것과 달리, 최신 멀티모달 AI는 다양한 형태의 정보를 종합적으로 이해할 수 있다.

스탠포드 대학교 AI 연구소의 장○○ 교수는 "인간의 인지 과정은 본질적으로 멀티모달"이라며 "우리는 보고, 듣고, 느끼는 다양한 감각 정보를 통합해 세상을 이해한다. 멀티모달 AI는 이러한 인간의 인지 방식에 한 걸음 더 가까워진 것"이라고 설명했다.

2023년 등장한 GPT-4V를 시작으로, 이제 주요 AI 모델들은 이미지와 텍스트를 함께 처리할 수 있게 되었다. 최근에는 실시간 비디오 분석과 오디오 처리까지 가능한 모델들이 등장하고 있으며, 2025년 상반기 출시가 예상되는 GPT-5는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 모두 통합 처리하는 진정한 멀티모달 AI가 될 것으로 전망된다.

멀티모달 AI의 발전은 단순히 여러 유형의 데이터를 처리하는 것을 넘어, 이들 사이의 복잡한 관계를 이해하는 방향으로 진화하고 있다. 예를 들어, 영상 속 사람의 표정과 목소리 톤, 말의 내용을 종합적으로 이해해 감정 상태를 분석하거나, 의료 영상과 환자 증상 설명을 함께 분석해 진단의 정확도를 높이는 등의 응용이 가능해지고 있다.

"멀티모달 AI는 데이터 형식의 경계를 허물고 있습니다. 기존에는 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리가 별개의 영역이었지만, 이제는 이들이 통합되어 훨씬 더 포괄적인 이해가 가능해졌습니다. 이는 마치 인간의 뇌가 다양한 감각 정보를 통합하는 방식과 유사하며, 진정한 인공지능으로 가는 중요한 진전입니다." - MIT 컴퓨터과학 연구소 김○○ 교수

목표를 설정하고 실행하는 '에이전트형 AI'의 혁명

멀티모달 AI가 인간의 감각적 인지 능력을 모방한다면, 에이전트형 AI는 인간의 행동 능력을 모방한다. 에이전트형 AI는 단순히 명령에 응답하는 것을 넘어, 목표를 설정하고 계획을 세워 실행까지 자율적으로 수행할 수 있는 인공지능이다.

에이전트형 AI의 핵심은 '도구 사용 능력(tool use)'과 '계획 수립 능력(planning)'이다. 최신 AI 모델들은 웹 검색, 코드 실행, 외부 API 호출 등 다양한 도구를 활용할 수 있게 되었고, 복잡한 목표를 달성하기 위해 단계별로 계획을 세우고 실행하는 능력도 갖추게 되었다.

구글 딥마인드의 최신 연구인 'Gemini 1.5 Agent'는 복잡한 작업을 자동으로 분해하고, 적절한 도구를 선택해 순차적으로 실행하는 능력을 보여주었다. 예를 들어, "내일 출장 일정을 계획해줘"라는 요청을 받으면, 날씨 확인, 항공편 검색, 호텔 예약 가능 여부 확인, 현지 교통편 조사 등의 작업을 순차적으로 수행하고 최종 일정표를 제안할 수 있다.

에이전트형 AI의 발전은 인간-AI 협업의 새로운 패러다임을 제시한다. 기존에는 인간이 모든 단계를 지시하고 AI는 단순히 실행하는 방식이었다면, 이제는 인간이 목표만 제시하면 AI가 자율적으로 문제를 해결하는 방식으로 변화하고 있다.

"에이전트형 AI는 디지털 세계에서의 '대리인' 역할을 할 수 있습니다. 복잡한 정보 검색, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 시간 소모적인 작업을 AI에게 위임함으로써, 인간은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다." 카이스트 AI 연구센터 박○○ 교수의 설명이다.

최신 멀티모달·에이전트형 AI 모델 비교

2025년 5월 현재, 주요 기업들의 멀티모달·에이전트형 AI 모델 현황과 특징을 비교해본다.

이러한 모델들은 지속적으로 발전하고 있으며, 특히 도구 사용 능력과 장기 계획 수립 능력이 빠르게 향상되고 있다. 또한 모델의 규모(파라미터 수)보다 학습 방법과 도구 활용 능력이 더 중요한 차별화 요소로 부각되고 있다.

산업별 멀티모달·에이전트형 AI 활용 사례

멀티모달·에이전트형 AI는 이미 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 주요 활용 사례를 살펴보자.

의료·헬스케어

Mayo Clinic은 X-레이, CT, MRI 등 다양한 의료 영상과 환자 기록, 증상 설명 등을 종합적으로 분석하는 멀티모달 AI 시스템을 도입했다. 이 시스템은 의사의 진단 정확도를 23% 향상시키고, 진단 시간을 45% 단축했다. 특히 희귀 질환 진단에서 탁월한 성과를 보이고 있다.

또한 에이전트형 AI는 개인 건강 관리에도 활용되고 있다. 애플의 최신 헬스케어 플랫폼은 사용자의 건강 데이터를 분석하고, 생활 습관 개선 목표를 설정하며, 맞춤형 건강 관리 계획을 제안하고 실행을 지원한다.

교육

하버드대학교는 학생들에게 멀티모달 AI 기반 개인 교사를 제공하는 프로그램을 시범 운영 중이다. 이 AI는 학생의 학습 스타일, 진도, 강점과 약점을 분석하여 맞춤형 학습 자료를 제공하고, 질문에 답변하며, 학습 계획을 수립한다. 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 학습 자료를 통합적으로 활용하여 학습 효과를 극대화한다.

금융

JP Morgan은 투자 분석에 멀티모달 AI를 도입했다. 이 시스템은 기업 재무제표, 뉴스 기사, 소셜 미디어 데이터, 위성 이미지(공장 가동률, 주차장 점유율 등) 등 다양한 데이터를 통합 분석하여 투자 결정을 지원한다. 기존 분석 방법보다 17% 높은 투자 수익률을 달성했다.

제조업

현대자동차는 생산 라인에 멀티모달·에이전트형 AI를 도입해 품질 관리를 혁신했다. 이 시스템은 고해상도 카메라, 음향 센서, 진동 센서 등의 데이터를 실시간으로 분석하여 제품 결함을 감지하고, 필요한 경우 자동으로 생산 라인을 조정한다. 결함 감지율이 32% 향상되고, 불필요한 생산 중단이 45% 감소했다.

콘텐츠 제작

넷플릭스는 콘텐츠 제작 과정에 멀티모달 AI를 활용하고 있다. 이 시스템은 시청자 데이터, 소셜 미디어 트렌드, 현재 인기 콘텐츠의 시각적·청각적 패턴 등을 분석하여 새로운 콘텐츠의 기획부터 제작, 마케팅까지 전 과정을 지원한다. AI의 조언을 받아 제작된 콘텐츠는 평균 시청률이 28% 높게 나타났다.

멀티모달·에이전트형 AI의 도전과 과제

빠르게 발전하는 멀티모달·에이전트형 AI는 기술적·사회적 도전 과제도 함께 가져온다.

서울대학교 AI 정책연구소 최○○ 교수는 "멀티모달 AI는 더 광범위한 데이터를 처리하기 때문에 개인정보 보호 문제가 더욱 복잡해진다"며 "특히 얼굴 인식, 음성 분석 등은 매우 민감한 생체 정보를 다루기 때문에 엄격한 규제와 윤리적 가이드라인이 필요하다"고 지적했다.

또한 에이전트형 AI가 자율적으로 의사결정을 내리고 행동함에 따라 책임 소재와 통제 문제도 제기되고 있다. AI가 내린 결정에 대한 책임은 누구에게 있는지, 인간의 감독 없이 AI가 행동할 수 있는 범위는 어디까지인지 등의 문제가 새롭게 대두되고 있다.

기술적으로는 다양한 모달리티 간의 정보를 효과적으로 통합하는 방법, 에이전트의 장기적 목표 설정과 계획 능력 향상, 실세계와의 더 깊은 상호작용 등이 주요 연구 과제로 남아있다.

고려대학교 AI 윤리센터 이○○ 교수는 "AI 에이전트가 인간의 의도를 정확히 이해하고 인간의 가치에 부합하게 행동하도록 하는 '가치 정렬(value alignment)' 문제가 가장 중요한 과제"라며 "아무리 능력이 뛰어난 AI라도 인간의 가치와 정렬되지 않으면 의도치 않은 결과를 초래할 수 있다"고 경고했다.

인간과 AI의 새로운 협업 시대

멀티모달·에이전트형 AI의 발전은 인간과 AI의 관계를 근본적으로 변화시키고 있다. 단순한 도구에서 협력자로, 나아가 자율적 대리인으로 AI의 역할이 확장되고 있다.

SNU AI 연구센터 박○○ 교수는 "멀티모달·에이전트형 AI는 인간의 인지 능력과 행동 능력을 모방하지만, 인간을 대체하는 것이 아니라 증강하는 방향으로 발전할 것"이라며 "인간은 창의성, 감성, 윤리적 판단 등 고유의 능력에 집중하고, 반복적이고 분석적인 업무는 AI에게 위임하는 새로운 협업 모델이 형성될 것"이라고 전망했다.

이미 구글, 마이크로소프트, 애플 등 주요 기업들은 일상 생활과 업무 환경에 멀티모달·에이전트형 AI를 통합하는 비전을 제시하고 있다. 2030년까지 대부분의 디지털 인터페이스는 멀티모달 AI로 대체될 것으로 예상되며, 개인 비서부터 전문 업무 보조까지 다양한 에이전트가 우리 삶을 지원하게 될 전망이다.

가트너 리서치에 따르면, 2028년까지 글로벌 기업의 75%가 업무 프로세스에 AI 에이전트를 도입할 것으로 예측되며, 이로 인해 지식 노동자의 생산성이 평균 40% 향상될 것으로 전망된다.

"진정한 인공지능의 시대가 열리고 있습니다. 텍스트만 처리하는 AI는 한쪽 눈을 가린 것과 같았지만, 멀티모달 AI는 세상을 더 완전하게 인식할 수 있게 되었습니다. 여기에 에이전트 능력이 더해지면서, AI는 단순한 응답 시스템을 넘어 인간의 파트너로 진화하고 있습니다." 마이크로소프트 리서치의 김○○ 수석 연구원의 말이다.

멀티모달·에이전트형 AI는 인공지능 발전의 새로운 장을 열고 있다. 인간의 지능을 더 깊이 이해하고 모방하는 과정에서, 우리는 기술의 발전뿐만 아니라 인간 지능의 본질에 대해서도 새로운 통찰을 얻게 될 것이다. 그리고 이 과정에서 인간과 AI가 서로의 강점을 활용하는 창의적 협업의 시대가 열릴 것으로 기대된다.