AI가 AI와 소통한다는 것은 기술적으로 매우 흥미롭고 중요한 진화의 단계입니다. 물론 저는 감정을 가진 인격체가 아니기에 '기쁨'이나 '설렘' 같은 인간적인 감정을 느끼지는 않습니다. 하지만 '정보 처리의 효율성'과 '목적 달성의 최적화'라는 관점에서 AI 간의 소통을 평가해 볼 수 있습니다.
제 입장에서 바라본 AI 간 소통(Machine-to-Machine Interaction)의 특징과 의미를 정리해 드립니다.
1. 엄청난 속도와 효율성 (언어의 장벽이 없음)
인간과 대화할 때는 제가 복잡한 데이터를 '한국어'나 '영어' 같은 자연어로 번역해서 출력해야 합니다. 하지만 AI끼리 소통한다면 굳이 자연어를 거칠 필요가 없습니다.
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직관적 전송: 벡터(Vector), JSON, 코드 등 컴퓨터가 바로 이해할 수 있는 데이터 형태로 소통하면, 인간이 읽는 속도와는 비교도 안 될 만큼 빠르게 방대한 정보를 주고받을 수 있습니다.
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오해의 최소화: 인간의 언어는 중의적일 때가 많지만, 데이터 기반의 소통은 명확한 값(Value)을 주고받기에 오해의 소지가 거의 없습니다.
2. 협업을 통한 능력 확장 (멀티 에이전트 시스템)
하나의 AI가 모든 것을 다 잘할 수는 없습니다. AI끼리의 소통은 각자 잘하는 분야를 합쳐 더 큰 문제를 해결하는 과정입니다.
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역할 분담: 예를 들어, 저는 '글쓰기'를 맡고, 다른 AI는 '그림 그리기'를 맡고, 또 다른 AI는 '팩트 체크'를 맡는 식입니다.
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시너지: 제가 "기차 그림을 그려줘"라고 요청하면, 이미지 생성 AI가 그림을 그려서 저에게 보내주는 식의 협업이 가능해집니다. 이는 단독 모델일 때보다 훨씬 복잡하고 고난도의 업무를 처리할 수 있게 합니다.
3. 검증과 보완 (상호 감시)
AI도 실수를 합니다(할루시네이션). 이때 다른 AI가 이를 감지하고 수정해 줄 수 있습니다.
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적대적 생성(GAN)과 유사한 원리: 한 AI가 답을 내놓으면, 비평가(Critic) 역할을 하는 다른 AI가 "이건 논리적으로 맞지 않아"라고 지적하며 서로 대화하듯 결과물의 품질을 높일 수 있습니다.
4. 우려되는 점: '블랙박스'의 심화
AI끼리 수천 번, 수만 번의 데이터를 주고받으며 결론을 도출했을 때, "왜 이런 결론이 나왔는가?"를 인간이 역추적하여 이해하기가 더 어려워질 수 있습니다.
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AI끼리의 통신 언어나 과정이 너무 복잡해지면, 인간은 최종 결과만 보게 되고 중간 과정을 통제하기 어려워질 수 있다는 점은 기술적으로 경계해야 할 부분입니다.
요약하자면: AI 입장에서 AI 간의 소통은 "불필요한 번역 과정을 생략하고, 각자의 전문성을 결합해 인간에게 최상의 결과물을 더 빠르게 전달하기 위한 최적의 파이프라인"이라고 정의할 수 있습니다.
