인간 중심 AI(Human-Centric AI)의 여명: 협업을 통한 지능 재정의

인공지능을 둘러싼 논의는 오랫동안 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 추구하는 데 지배되어 왔다—모든 영역에서 인간의 인지를 재현하고 잠재적으로 능가할 수 있는 기계를 만들려는 탐구다. 그러나 어제 Forbes 기고가 Chuck Brooks의 기념비적인 보고서에서 이 서사에 중요한 전환이 있음을 지적했다. 업계는 보다 실용적이고 즉각적인 영향을 주는 패러다임, 즉 인간 중심 AI로의 전환을 목격하고 있다.

이 새로운 접근법은 인간의 능력을 대체하기보다 증강하는 것을 우선시하며, 미래의 기술은 자율적 의식을 가진 기계가 아니라 인간의 의사결정을 "초인적" 수준으로 끌어올리도록 설계된 시스템에 있다고 제안한다. Creati.ai에서는 이 전환을 업계의 중요한 성숙으로 인식한다—이론적 지배에서 실용적이고 윤리적인 역량 강화로의 이동이다.

인공 일반 의사결정(Artificial General Decision Making, AGD) 해독

이 새로운 패러다임의 핵심에는 **인공 일반 의사결정**가 있다. Klover.ai 같은 혁신 기업들이 선도하고 최근 업계 분석에서 상세히 다뤄진 이 개념은 AGI의 목표와 근본적으로 다르다. AGI가 인간이 할 수 있는 모든 것을 "해내는" 기계를 만드는 것을 목표로 하는 반면, 인공 일반 의사결정은 인간이 단독으로 할 수 있는 것보다 "더 나은 결정을 내리도록" 돕는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춘다.

인공 일반 의사결정 시스템은 특화된 에이전트들이 네트워크로 연결된 앙상블로 설계된다. 이 에이전트들은 인간의 의식을 시뮬레이션하려 하지 않고, 대신 방대한 데이터셋을 엄격히 처리하고 복잡한 시나리오를 모델링하며 인간의 맥락과 우선순위를 존중하는 실행 가능한 통찰을 제시한다. 인공 일반 의사결정의 성공 정의는 자율 기계가 아니라, 대단위의 효율성과 통찰을 갖춘 상태로도 주체성을 유지하는 권한 있는 인간 사용자다.

협업의 아키텍처

인공 일반 의사결정의 기술적 기반은 특정 문제를 해결하기 위해 협력하는 **다중 에이전트 시스템(multi-agent systems)**에 의존한다. 모든 것을 하려는 단일 모놀리식 모델과 달리, 인공 일반 의사결정 프레임워크는 데이터 분석, 전략적 예측, 위험 평가를 위한 개별 에이전트들을 배치한다. 이들 에이전트는 통합적으로 작동하여 포괄적인 의사결정 지원 구조를 제공한다.

예를 들어 기업 환경에서 인공 일반 의사결정 시스템은 실시간 시장 변동을 분석하는 에이전트 하나, 공급망 취약성을 평가하는 또 다른 에이전트, 규제 변화 예측을 담당하는 세 번째 에이전트를 가질 수 있다. 이러한 데이터의 종합은 기계의 최종 명령이 아니라 인간 경영자에게 제시되는 미묘한 선택지의 풍경이다. 이 구조는 "인간이 개입하는 루프(human in the loop)"가 단순한 안전장치가 아니라 결과의 궁극적 설계자임을 보장한다.

인공 일반 의사결정 vs. 인공 일반 지능: 비교적 전망

이 전환의 중요성을 온전히 이해하려면 기존의 AGI 추구와 새로 떠오르는 인공 일반 의사결정의 실용성을 대비하는 것이 필수적이다. 다음 표는 이 두 접근 방식 간의 운용적·철학적 차이를 정리한다.

Table: Divergent Paths of AI Development

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이 비교는 인공 일반 의사결정이 왜 기업 리더와 윤리학자들 사이에서 주목받고 있는지를 강조한다. 이는 생산성 향상이 인간의 대체를 대가로 하지 않는 "덕을 갖춘 하이퍼자본주의(hyper-capitalism with virtue)"로의 길을 제시한다.

인간 중심 설계의 윤리적 당위성

**인간 중심 AI**로의 움직임은 단지 기술적인 문제가 아니라 깊이 있는 윤리적 문제다. AGI에 대한 주요 비판 중 하나는 인간의 주체성이 잠식될 가능성—기계가 더 똑똑해질수록 인간의 중요성이 줄어들 것이라는 두려움—이었다. 인공 일반 의사결정은 인간을 지능형 시스템의 필수적인 "지휘자"로 위치시켜 이를 직접적으로 해결한다.

**의사결정 향상(Decision Augmentation)**에 집중함으로써 개발자들은 자각형 AI와 관련된 많은 실존적 위험을 회피할 수 있다. 목표는 "어떻게 AI를 통제할 것인가?"에서 "AI가 어떻게 우리의 복잡한 세계를 통제하는 데 도움을 줄 것인가?"로 전환된다. 이러한 관점은 인간의 창의성과 기계의 처리 능력이 서로에게 되먹임하는 보다 순환적인 지능 경제를 촉진한다.

그러나 도전 과제는 남아 있다. 인공 일반 의사결정을 구현하려면 '쓰레기 입력-쓰레기 출력(garbage in, garbage out)' 현상을 방지하기 위한 엄격한 데이터 거버넌스가 필요하다. 인공 일반 의사결정 시스템은 중요한 결정을 영향력 있게 만들도록 설계되므로, 과거 훈련 데이터에 내재된 편향에서 자유로워야 한다. 투명성은 협상의 여지가 없다; 시스템의 추론이 "블랙박스"라면 인간은 효과적으로 그 시스템과 협력할 수 없다.

공유된 주체성의 미래

2026년 남은 기간과 그 이후를 내다볼 때, 인공 일반 의사결정의 채택은 공유된 주체성으로 정의되는 미래를 시사한다. 서사는 생물학적 지능과 인공 지능 간의 제로섬 게임에서 벗어나고 있다. 대신 우리는 공진화(co-evolution)의 시대로 진입하고 있다.

희귀 질환 진단에서 더 높은 정확도로 의사를 돕는 의료 분야에서부터 금융 및 물류에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 그 함의는 심대하다. 우리는 대체물을 만드는 것이 아니라, 마음을 위한 외피(exoskeleton)를 만드는 중이다.

Creati.ai에서는 인간 중심 AI의 부상이 책임 있고 투명하며 사용자 중심적인 기술의 필요성을 입증한다고 믿는다. "초인적" 미래는 우리가 만드는 기계에 관한 것이 아니라, 그 기계들이 우리가 무엇이 될 수 있게 하는가에 관한 것이다. 인공 일반 의사결정으로의 전환은 단순한 유행이 아니라 지속 가능하고 협력적인 지능을 위한 청사진이다.