The AI Daily BriefAI/ML조회 4회

AI의 미래를 결정할 우리의 힘: 에이전트 시대로의 전환

에단 몰릭 교수의 에세이를 통해 AI가 단순 협업 도구를 넘어 자율 에이전트로 진화하는 과정과 재귀적 자기 개선이 가져올 변화를 탐구한다.

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핵심 요약

AI는 이제 인간의 도움을 받는 도구를 넘어 스스로를 개선하고 작업을 완수하는 에이전트로 진화했다. 이러한 변화 속에서 인간은 기술에 압도당하기보다 주도적으로 AI의 활용 방식을 설계하고 표준을 만들어가야 한다.

배경

2023년 10월과 최근 발표된 에단 몰릭 교수의 에세이를 바탕으로 AI 기술의 급격한 발전 궤적을 분석한다.

대상 독자

AI 도입을 고민하는 기업 리더, 소프트웨어 엔지니어, 기술 전략가

의미 / 영향

AI가 스스로를 개선하는 단계에 진입함에 따라 기술 발전 속도는 인간의 예측 범위를 완전히 벗어날 것이다. 기업은 단순히 AI를 보조 도구로 쓰는 단계를 넘어, 자율 에이전트 군단을 관리하고 통제하는 운영 체계로의 근본적인 전환을 서둘러야 한다. 지금 내리는 결정이 미래 AI 활용의 표준이 될 것이라는 인식이 필요하다.

섹션별 상세

01:40

AI의 형체와 그림자: 과거의 예측과 현재

2023년 10월 에단 몰릭은 챗GPT 출시 이후 AI의 초기 단계를 분석하며 미래를 전망했다. 당시 그는 구글 제미나이가 GPT-4를 능가할 것이라 예측했으나 실제로는 비슷한 수준의 모델들이 난립하는 시기가 지속됐다. 그는 AI가 개인 비서나 동반자 역할을 하며 교육과 업무의 지형을 근본적으로 바꿀 것이라고 보았다.

•2023년 당시 AI가 업무와 교육에 미칠 영향은 예측 불가능한 영역이었다
•제미나이의 등장으로 GPT-4 독주 체제가 끝날 것으로 예상했다
•AI가 단순 도구를 넘어 개인 비서 및 동반자로 진화할 것임을 예견했다

04:20

코인텔리전스에서 에이전트 관리로의 전환

인간과 AI가 대화하며 협업하던 '코인텔리전스(Co-intelligence)' 시대가 저물고 에이전트 시대가 도래했다. Claude Code나 OpenAI의 Codex 같은 도구들은 인간이 지시만 내리면 수 시간 분량의 작업을 단 몇 분 만에 완수한다. 이제 인간의 역할은 AI와 함께 일하는 파트너에서 AI 시스템을 감독하고 관리하는 관리자로 변모했다.

•AI와 대화하며 작업하던 방식에서 작업을 위임하는 방식으로 변화했다
•Claude Code 등 최신 도구는 인간의 개입 없이도 유의미한 결과물을 도출한다
•인간의 핵심 역량은 AI 에이전트를 효과적으로 관리하는 능력으로 이동했다

07:05

StrongDM의 소프트웨어 공장 실험

보안 소프트웨어 기업 StrongDM은 인간이 코드를 직접 작성하거나 검토하지 않는 '소프트웨어 공장' 모델을 구축했다. 인간 엔지니어는 제품 로드맵만 작성하고 실제 코딩과 테스트는 AI 에이전트들이 서로 피드백을 주고받으며 수행한다. 이 과정에서 엔지니어는 하루에 1,000달러 상당의 AI 토큰을 소비하며 전체 공정을 조율한다.

•인간이 코드를 작성하거나 리뷰하지 않는다는 파격적인 규칙을 도입했다
•코딩 에이전트와 테스트 에이전트가 가상 환경에서 협업하며 제품을 완성한다
•엔지니어의 역할은 코드 작성자에서 AI 자원을 운용하는 전략가로 바뀌었다

10:20

재귀적 자기 개선(RSI)과 지수적 성장

AI가 더 나은 AI를 만드는 '재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)'이 실제 개발 로드맵의 핵심이 되었다. 앤스로픽과 오픈AI는 이미 자사 모델을 활용해 다음 세대 모델의 코드를 짜고 연구를 진행한다. 이는 AI 발전 속도의 지수적 곡선을 더욱 가파르게 만들어 예측 불가능한 성능 도약을 이끌어낼 가능성이 크다.

•앤스로픽 엔지니어들은 이제 직접 코드를 거의 작성하지 않는다
•오픈AI의 최신 모델은 스스로를 구축하는 데 도구로 사용되었다
•RSI는 컴퓨팅 자원이나 데이터의 한계를 넘어 발전을 가속화할 수 있다

11:40

불확실성 속에서 인간이 쥐고 있는 주도권

AI 발전으로 인한 일자리 변화와 사회적 불안정성은 피할 수 없는 현실이다. 하지만 몰릭은 우리가 여전히 AI의 형태를 결정할 기회를 가지고 있다고 강조했다. 현재 각 조직이 AI를 어떻게 활용하고 어떤 선례를 남기느냐가 미래 AI 사회의 표준이 될 것이며, 기술에 압도당하기보다 적극적인 실험이 필요하다.

•AI 발전 속도가 빨라질수록 조직의 초기 대응이 미래 표준을 결정한다
•기술적 불확실성은 무력감이 아니라 더 큰 선택의 기회를 의미한다
•AI를 활용해 인간의 능력을 강화할지 대체할지는 우리의 선택에 달렸다

주목할 인용

“This is an era of managing AIs rather than working with them.”
지금은 AI와 함께 일하는 시대가 아니라 AI를 관리하는 시대이다.
Ethan Mollick·04:45
코인텔리전스 단계에서 에이전트 단계로 넘어가는 변화를 설명하며

“Code must not be written by humans, and code must not be reviewed by humans.”
코드는 인간에 의해 작성되어서도 안 되고, 인간에 의해 검토되어서도 안 된다.
Ethan Mollick·07:25
StrongDM이 도입한 혁신적인 소프트웨어 공장의 운영 원칙을 소개하며

“If you make models that are good at coding and good at AI research, you can use them to build the next generation of models.”
코딩과 AI 연구에 능숙한 모델을 만들면, 이를 이용해 다음 세대 모델을 구축할 수 있다.
Dario Amodei·10:35
재귀적 자기 개선(RSI)의 메커니즘과 그 중요성을 강조하며

실무 Takeaway

단순 코딩 업무를 AI 에이전트에게 완전히 위임하고 인간은 상위 수준의 아키텍처 설계와 제품 로드맵 수립에 집중해야 한다.
StrongDM 사례를 벤치마킹하여 AI 토큰 비용을 인건비처럼 투자하고 개발 속도를 지수적으로 높이는 실험을 시작해야 한다.
재귀적 자기 개선(RSI) 트렌드에 맞춰 AI 성능이 급격히 향상될 것에 대비해 유연하고 적응력 높은 조직 구조를 구축해야 한다.

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 03. 16.수집 2026. 03. 16.출처 타입 PODCAST

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