IBM의 2025년 AI 트렌드 예측

양자 컴퓨팅 산업의 최전선에서 실용적이고 확장 가능한 양자 솔루션을 개발 하며 리더십을 유지하고 있는 IBM이 2025년도의 예상 AI 트렌드를 내놨다. 크게 6개로 분류가 되는데 차례대로 AI 에이전트, 추론 시간 컴퓨팅, 대규모 언어 모델, 소규모 모델, 거의 무한한 메모리와 마지막으로 휴먼 인더 루프 증강이 있다. IBM이 왜 이렇게 IT 트렌드를 예상했는지에 대해서 설명하고자 한다.

 

최근 들어 AI 에이전트에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. AI 에이전트는 쉽게 말해서 합리적인 사고 계획 수립, 행동 실행이 가능한 지능형 시스템이다. 이러한 에이전트는 복잡한 문제를 여러 단계의 계획으로 나누고 도구와 데이터 베이스와 상호 작용하여 목표를 달성할 수 있다. 하지만 현재 모델은 특히 복잡한 시나리오에서 논리적 추론이 어려움을 겪고 있다. 따라서 2025년에는 이러한 AI 에이전트의 성능을 향상시키기 위한 모델 개선이 중점적으로 이루어 질 것으로 예상된다.

추론 시간 컴퓨팅(Inference Time Compute), 새로운 AI 모델은 요청의 복잡성에 따라 답변을 제공하기 전에 유동적인 시간 동안 사고 과정을 거치게 될 것이다. 추론 시간에서 사고 과정은 기본 모델을 재훈련하지 않고도 개선될 수 있다고 한다. 이는 궁극적으로 더 스마트한 AI 에이전트를 만드는데 기여할 수 있다.

대규모 언어 모델(Very Large Language Models), 차세대 모델은 현재 모델보다 훨씬 더 커질 것으로 예상되며, 아마도 50조개 이상의 매개 변수에 잃을 가능성이 있다. 동시에 수십억 개의 매개변수만으로 구성된 소규모 모델(Very Small Models)도 증가할 것이다. 이러한 모델은 대형 데이터 센터 없이도 노트북이나 휴대폰 같은 장치에서 실행될 수 있다. 이 모델들은 특정 작업에 맞게 조정될 예정이다. AI 시스템은 거의 무한한 메모리를 가지게 될 것으로 예상되며 이를 통해 사용자의 모든 정보를 항상 기억할 수 있게 된다. 예를 들자면, 고객을 응대하는 챗봇이 고객과 나눈 모든 대화를 기억할 수 있게 되어 고객이 똑같은 말을 반복 할 필요가 없게 된다.

휴먼 인 더 루프 증강(Human-In-The-Loop-Augmentation), 전문가들이 AI에 대한 전문 지식 없이도

AI 도구를 워크플로우(workflow)에 효과적으로 통합할 수 있도록 하는 시스템이다. 목표는 여러 분야

전문가들이 쉽게 사용할 수 있는 AI 도구를 만드는 것으로, 인공지능과 인간의 협업 시너지를 극대화하여 더 나은 성과를 내는 것이 목표인 것이다.

 

IBM의 발표에서 필자가 본 핵심 키워드는 AI 추론과 인간과 AI의 협업 개선이었다.

현재 AI 모델은 일관된 논리적 추론에 어려움을 겪고 있어 AI 에이전트의 성능의 제약을 주고 있다. 이러한 모델은 일반적으로 단순한 계획을 실행할 수 있지만 여러 변수가 포함된 복잡한 시나리오를 처리할 때 종종 말이 되지 않는 비논리적인 결정을 내리기도 한다. 복잡한 상황에서 신뢰할 수 있는 성과를

내기에는 아직 부족한 상태인 것이다. 앞서 언급한 추론 시간 컴퓨팅에 대한 논의에서 향상된 추론 능력의 필요성이 강조되고 있다. 새로운 모델들은 요청의 복잡성에 따라 답변을 제공하기 전에 유동적인 시간 동안 사고 과정을 거칠 것이다, 이 추론 과정은 모델을 재훈련하지 않고도 개선될 수 있다는 점이 흥미로웠다. 이는 복잡한 시나리오에서 오류를 줄이고 더 똑똑한 AI 에이전트 를 만드는 데 기여할 것으로 본다.

 

AI 모델의 논리적 추론의 약점은 인간과 인공지능의 협업에도 영향을 미친다.

궁극적으로 AI와의 협업은 AI가 인간의 업무 또는 작업의 성과를 향상 시키는 것, 인간의 작업량이 적을수록 AI의 발전은 더욱 체감이 될 것이다. 그것이 인류가 AI를 만든 이유이기 때문이다.