1. 핵심 요약
- AI는 단순한 도구를 넘어 인간과 기계 지능이 협력하여 인지, 결정, 창작, 행동하는 새로운 단계로 진화하고 있으며, 이를 '인텔리션(Intelition)'이라 정의합니다.
- 통합 온톨로지 구축, 지속적인 학습 능력 확보, 개인화된 인텔리션 인터페이스 개발이 이러한 변화를 이끄는 세 가지 핵심 동력입니다.
- AI 기술의 발전은 사용자 데이터의 중앙 집중화 모델에서 벗어나 개인의 데이터 통제권을 강화하는 방향으로 나아가고 있습니다.
2. 기사 상세 번역
인지 능력의 확장: '인텔리션'의 등장
AI 기술은 발전 속도가 매우 빠르며, 이를 설명하기 위한 새로운 어휘가 필요할 정도입니다. 단일한 정신의 사고 방식을 나타내는 '인지(cognition)'라는 용어가 있지만, 인간과 기계 지능이 협력하여 인지하고, 결정하고, 창작하고, 행동하는 과정을 설명하는 단어는 존재하지 않았습니다. 이러한 과정을 '인텔리션(Intelition)'이라 명명하고자 합니다.
인텔리션은 단순한 기능이 아니라, 인간과 AI가 기업의 공유 모델 내에서 함께 작동하는 차세대 소프트웨어의 핵심 원리입니다. 현재 시스템은 AI 모델을 외부에서 호출하는 대상으로 취급합니다. 사용자는 '프롬프트'를 입력하여 응답을 얻거나, '에이전트 워크플로우'에 '사람의 개입' 단계를 추가합니다. 하지만 이는 지속적인 협업 생산으로 진화하고 있습니다. 즉, 사람과 에이전트가 실시간으로 함께 의사 결정, 로직, 행동을 형성하는 것입니다.
통합 온톨로지가 시작을 알리다
팔란티어(Palantir)의 알렉스 카프(Alex Karp) CEO는 최근 주주 서신에서 “시장의 모든 가치는 칩과 우리가 '온톨로지'라고 부르는 것에 집중될 것”이라고 밝혔으며, 이러한 변화는 “더 크고 중요한 무언가의 시작에 불과하다”고 주장했습니다. 여기서 카프가 말하는 온톨로지는 고객, 정책, 자산, 이벤트와 같은 객체와 그 관계에 대한 공유 모델을 의미합니다. 또한, 객체를 연결하는 행동 및 보안 권한을 정의하는 '운동적 계층(kinetic layer)'도 포함됩니다.
SaaS 시대에 모든 기업 애플리케이션은 자체 객체 및 프로세스 모델을 생성합니다. 기존 시스템과 혼란스러운 모델이 결합되어 기업은 이를 통합하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 방대한 작업이며, 중복, 불완전한 구조, 누락된 데이터가 발생합니다. 현실적으로, 아무리 많은 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 프로젝트를 추진하더라도, 통합된 기업 온톨로지를 구축하는 데 성공하는 기업은 거의 없습니다.
통합 온톨로지는 오늘날의 에이전트 AI 도구에 필수적입니다. 조직이 온톨로지를 연결하고 연합함에 따라 새로운 소프트웨어 패러다임이 등장합니다. 에이전트 AI는 단일 애플리케이션 내에서뿐만 아니라 공급업체, 규제 기관, 고객, 운영 전반에서 추론하고 행동할 수 있습니다.
카프가 설명했듯이, 목표는 “인공 지능의 힘을 현실 세계의 객체 및 관계에 연결하는 것”입니다.
월드 모델과 지속적인 학습
오늘날의 모델은 방대한 컨텍스트를 유지할 수 있지만, 정보를 보유하는 것과 학습하는 것은 다릅니다. 지속적인 학습은 각 재학습 시 리셋되는 것이 아니라 이해를 축적하는 것을 필요로 합니다.
구글은 최근 기존 LLM 아키텍처 및 학습 데이터에 직접 통합된 잠재적 솔루션으로 “중첩 학습(Nested Learning)”을 발표했습니다. 저자들은 월드 모델을 구축하는 데 어려움을 해결했다고 주장하지 않습니다. 하지만 중첩 학습은 내구성이 뛰어난 메모리와 지속적인 학습을 시스템에 계층화하여 재학습의 필요성을 없앨 수 있는 원료를 제공할 수 있습니다.
2022년 6월, 메타(Meta)의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 월드 모델을 사용하여 예측을 수행하기 위해 공동 임베딩을 계층적으로 사용하는 접근 방식을 담은 “자율 기계 지능”에 대한 청사진을 만들었습니다. 그는 이 기술을 H-JEPA라고 명명했으며, 이후 “LLM은 언어를 조작하는 데는 능숙하지만, 사고하는 데는 능숙하지 않다”고 단언했습니다.
지난 3년간 르쿤과 메타의 동료들은 H-JEPA 이론을 오픈 소스 모델 V-JEPA 및 I-JEPA를 통해 실천에 옮겼으며, 이 모델들은 세상의 이미지 및 비디오 표현을 학습합니다.
개인화된 인텔리션 인터페이스
에이전트 기반, 온톨로지 기반 세계의 세 번째 동력은 개인 인터페이스입니다. 이는 사람을 주변의 “사용자”로 취급하는 것이 아니라 중심에 두는 것입니다. 이는 또 다른 애플리케이션이 아니라, 사람이 다음 시대의 업무와 삶에 참여하는 주요 방식입니다. 챗 창이나 API 호출을 통해 AI를 방문하는 것이 아니라, 개인화된 인텔리션 인터페이스는 항상 켜져 있으며, 우리의 컨텍스트, 선호도, 목표를 인식하고 우리를 대신하여 전체 연합 경제에서 행동할 수 있습니다.
이미 이러한 변화가 어떻게 진행되고 있는지 분석해 보겠습니다.
5월, 조니 아이브(Jony Ive)는 AI 기기 회사 io를 OpenAI에 매각하여 새로운 AI 기기 카테고리를 가속화했습니다. 그는 당시 “새로운 것을 만들고 혁신하면 예상치 못한 결과가 발생하며, 그중 일부는 훌륭하고 일부는 해로울 것이다. 일부 부정적인 결과는 의도하지 않았지만, 여전히 책임을 느낀다. 그리고 이러한 책임감의 표현은 유용하려고 노력하는 것이다”라고 언급했습니다. 즉, 개인 지능 기기를 제대로 만드는 것은 매력적인 벤처 기회 이상의 의미를 갖는다는 것입니다.
애플은 LLM을 넘어 더 적은 처리 능력과 낮은 지연 시간을 요구하는 온디바이스 솔루션을 모색하며 AI 앱을 통해 “사용자 의도”를 이해하려고 노력하고 있습니다. 작년에 그들은 사용자 의도를 “온디바이스 분석”하는 UI-JEPA라는 혁신을 창조했습니다. 이는 오늘날의 디지털 경제 비즈니스 모델에 직접적인 타격을 가합니다. 즉, 중앙 집중화된 “사용자” 프로파일링이 의도 및 행동 데이터를 막대한 수익원으로 전환시키는 것입니다.
월드 와이드 웹의 발명가인 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)는 최근 “사용자는 광고주를 위한 소비재로 전락했다… 인간을 위해, 반대로가 아닌 기계를 구축할 시간이 아직 남아 있다”고 언급했습니다. 사용자 의도를 기기로 이동시키는 것은 안전한 개인 데이터 관리 표준인 Solid에 대한 관심을 높일 것입니다. 버너스리와 그의 동료들은 2022년부터 이 표준을 개발해 왔습니다. 이 표준은 새로운 개인 AI 기기와 잘 어울립니다. 예를 들어, 버너스리가 설립한 Inrupt, Inc.는 최근 Solid와 Anthropic의 MCP 표준을 결합하여 에이전트 지갑을 개발했습니다. 개인 통제는 이 패러다임의 기능 그 이상입니다. 시스템이 지속적으로 학습하고 행동할 수 있게 됨에 따라 아키텍처적 안전 장치입니다.
궁극적으로, 이 세 가지 동력은 대부분의 사람들이 깨닫는 것보다 더 빠르고 수렴되고 있습니다. 기업 온톨로지는 명사와 동사를 제공하고, 월드 모델 연구는 내구성이 뛰어난 메모리와 학습을 제공하며, 개인 인터페이스는 허가된 제어 지점이 됩니다. 다음 소프트웨어 시대는 오지 않습니다. 이미 여기에 있습니다.
브라이언 멀코니(Brian Mulconrey)는 Sureify Labs의 SVP입니다.
3. 기술 용어 해설
- 인텔리션(Intelition): 인간과 기계 지능이 협력하여 인지, 결정, 창작, 행동하는 과정을 지칭하는 새로운 개념입니다.
- 온톨로지(Ontology): 객체(고객, 정책, 자산, 이벤트 등)와 그 관계에 대한 공유 모델을 의미합니다.
- 운동적 계층(Kinetic Layer): 온톨로지 내 객체를 연결하는 행동 및 보안 권한을 정의하는 계층입니다.
- 에이전트 AI(Agentic AI): 자율적으로 작업을 수행하고 목표를 달성할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다.
- 월드 모델(World Model): AI가 현실 세계를 이해하고 예측하는 데 사용하는 내부 표현입니다.
- H-JEPA: 메타에서 개발한 월드 모델 기반의 자율 기계 지능을 위한 기술입니다. (Hierarchical Joint Embedding Predictive Architecture의 약자)
- Solid: 팀 버너스리가 개발 중인 개인 데이터 관리 표준으로, 사용자가 자신의 데이터를 통제할 수 있도록 합니다.
- MCP (Machine Consent Protocol): Anthropic에서 개발한 에이전트의 행동에 대한 동의를 관리하는 표준입니다.
4. 수석 분석가의 Insight
AI 기술의 발전은 단순히 성능 향상을 넘어, 인간과 AI의 협업 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 통합 온톨로지 구축과 개인 데이터 통제권 강화는 국내 IT 업계가 주목해야 할 핵심 트렌드입니다. 국내 기업들은 이러한 변화에 발맞춰 AI 기술을 활용한 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 사용자 중심의 데이터 관리 전략을 수립해야 할 것입니다.
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