미래 경쟁력, 데이터를 더 빨리 에이전트 실행 구조로 바꾸냐에 달려

농식품부·농기평, 미래성장포럼 목표 스스로 완수, 자율적 실행체계 ‘핵심’

[농수축산신문=박세준 기자]

농림축산식품부와 농림식품기술기획평가원이 지난 22일 서울 JW메리어트호텔 그랜드볼룸에서 개최한 '제40회 농림식품산업 미래성장포럼' 모습

단순한 대화형 인공지능(AI)이 아니라 일을 끝까지 책임지고 수행할 수 있는 ‘AI 에이전트’가 AI 전환(AX)의 핵심축이 되면서 농업계도 준비가 필요하다는 제언이 나왔다.

농림축산식품부와 농림식품기술기획평가원은 지난 22일 서울 JW메리어트호텔 그랜드볼룸에서 ‘제40회 농림식품산업 미래성장포럼’을 개최했다. 이날 포럼은 ‘AI 전환 시대의 농업 융합기술 전망’을 주제로 네이버클라우드, 대동AI랩 등 AI업계의 주요 인사들이 발표와 토론을 진행해 주목받았다.

특히 이날 포럼에서 주요하게 나온 핵심용어는 AI 에이전트였다.

AI의 발전이 챗지피티(ChatGPT)처럼 단순히 질의응답을 주고 받을 뿐이었던 ‘챗봇’식 AI에서 업무를 스스로 계획하고 실행·검증까지 하는 AI 에이전트까지 다다르면서 산업 현장에서 일어나는 AI 전환(AX)의 핵심도 AI 에이전트가 되고 있다는 것이다.

성호철 국가인공지능전략위원회 분과위원(더존비즈온 대표)은 발표에서 “단순한 대화형 인터페이스를 넘어 목표를 스스로 완수하는 자율적 실행 체계, 즉 에이전트 AI로 전환이 AX의 본질”이라며 “미래의 경쟁력은 특정 모델 도입이 아니라 누가 더 빨리 조직의 데이터를 에이전트 실행 기능 구조로 바꿨느냐에 달려있다”고 강조했다.

성낙호 네이버클라우드 전무도 “AI는 답하는 도구에서 일을 끝내는 주체로 진화했다”며 “AI의 가치는 답변의 품질이 아니라 현장의 일을 끝까지 완수하는 능력에서 나온다”고 말했다.

AI 에이전트는 ‘파운데이션 모델’이라고도 불리는 범용AI 모델에 ‘하네스’를 조합하는 방식으로 만들 수 있다. 범용AI 모델이 두뇌 역할을 한다면 하네스는 도구, 권한, 작업절차 등을 규정해 AI에게 특정 업무를 할 수 있도록 하는 일종의 업무규범 역할을 한다.

그렇기 때문에 농업용 AI를 따로 만들기보단 공통적인 범용AI 모델을 기반으로 AI 에이전트 플랫폼을 따로 만드는 방식이 더 유리하다는 의견이다.

성 전무는 “산업마다 AI를 따로 만들면 모두가 프로토타입에 갇힌다”며 “공통 플랫폼에 재원과 역량을 모으고 농업의 고유 데이터로 특화할 때 농업도 최전선 AI를 활용할 수 있다”고 설명했다. 이미 국내에서도 네이버클라우드가 지난해 9월 AI에이전트를 위해 손잡은 뒤 AI를 영농일지 작성에서부터 자율주행 농기계 연동까지 단계적으로 확장하고 있다.

다만 영농일지, 행정 처리 등 정보 업무는 이미 AX가 상당부분 진척됐지만 물리적인 현실 세계에서의 움직임을 AI화하는 것, 즉 ‘피지컬AI’가 마지막 도전 과제로 남아있다는 지적이다.

성 전무는 기존 AI와 피지컬AI가 기술적인 공통성을 갖고 있다면서도 새로운 데이터 확보의 필요성을 전했다.

그는 “텍스트를 배우면 언어를, 영상을 배우면 세계의 변화를, 보고·행동을 배우면 조치를 수행한다”며 “앞으로 승부처는 영상과 조치가 함께 기록된 현장 데이터”라고 강조했다.

구체적으로 농기계·작업자 시점에서 본 밭의 1인칭 영상을 원데이터 삼아 어떤 상황에서 무슨 조치가 필요했으며 실제로 무엇을 했는지 주석을 다는 작업이 필요하다는 것이다. 이 같은 데이터가 확보되면 세계 어느 빅테크도 갖지 못한 대한민국만의 차별화된 국내 농업 데이터가 확보될 것이란 기대다.

박세준 기자 sejpark2002@aflnews.co.kr

출처 : 농수축산신문(https://www.aflnews.co.kr)