AI 에이전트: 도구가 우리를 대신하여 행동하기 시작할 때

: By 알렉스 조던, InnerSelf.com

우리가 어느 날 갑자기 눈을 뜨고 기계에게 모든 권한을 넘겨준 것은 아닙니다. 조용히, 하나씩 편리함이 쌓여온 변화입니다. 이메일은 알아서 정리되고, 캘린더는 회의 시간을 제안해 주며, 은행은 사용자가 알아채기도 전에 사기 거래를 감지해 줍니다. 이러한 것들은 권력 이양이라기보다는 유용한 업그레이드처럼 느껴졌습니다. 하지만 그 과정에서 무언가 변화가 일어났고, 대부분의 사람들은 그 변화를 알아채지 못했습니다.

이 기사에서

인공지능 에이전트가 실제로 무엇이며 일반 소프트웨어와 어떻게 다른지 이해하기
자동화 시스템에서 지원과 위임의 결정적인 차이점
지혜 없는 최적화가 예측 가능한 문제를 야기하는 이유
윤리적 사용 사례와 새롭게 나타나는 남용 사례 모두에 대한 실제 사례
자동화된 세상에서 에이전시를 유지하기 위한 실질적인 단계

오늘날 우리를 위해 정보를 분류하고, 제안하고, 때로는 결정까지 내려주는 시스템들은 처음에는 단순한 도우미에서 시작되었습니다. 스팸 필터는 끝없는 스팸 메일로부터 우리를 구해 주었고, 추천 엔진은 우리가 좋아할 만한 책을 알려주었으며, 일정 도우미는 모두에게 적합한 시간을 찾아주었습니다. 이러한 혁신들은 각각 실제 문제를 해결했고, 삶을 조금씩 더 편리하게 만들어 주었습니다. 그리고 이러한 혁신들은 우리에게 기술이 점점 더 복잡한 판단을 대신 내려줄 것이라는 기대감을 심어주었습니다.

이제 시스템은 단순히 우리의 결정을 돕는 것을 넘어, 스스로 결정하고 행동하는 단계에 이르렀습니다. 승인을 기다리지도 않고, 항상 스스로를 설명하지도 않습니다. 게다가 인간의 감독이 구식으로 느껴지거나 심지어 불가능하게 느껴질 정도로 엄청난 규모와 속도로 작동합니다. 이러한 변화는 우리가 통제권을 포기하는 단 한 번의 큰 선택을 해서 일어난 것이 아닙니다. 오히려 편리함에 대한 대가를 묻지 않고 받아들이는 수만 번의 작은 선택들이 쌓여 이루어진 결과입니다.

이러한 시스템의 실제 기능은 무엇일까요?

AI 에이전트는 여러분이 어릴 적부터 사용해 온 소프트웨어와는 다릅니다. 기존 프로그램은 지시를 따릅니다. 입력을 기다리고, 정해진 규칙에 따라 처리한 후 작업을 멈춥니다. 계산기는 사용자가 자리를 비운다고 해서 계속 계산하지 않습니다. 워드프로세서는 스스로 글을 쓰지 않습니다. 이러한 도구들은 활성화되기 전까지는 비활성 상태입니다. 그들은 하인일 뿐, 행위자가 아닙니다.

AI 에이전트는 작동 방식이 다릅니다. 주변 환경을 끊임없이 관찰하고, 인지한 내용을 바탕으로 결정을 내리고, 목표 달성을 위해 행동합니다. 그리고 이러한 과정을 인간의 지속적인 지시 없이 반복합니다. 핵심적인 특징은 인간적인 의미의 지능이 아니라 주도성입니다. 에이전트는 단순히 호출에 응답하는 것이 아니라 스스로 작동합니다.

온도 조절기를 생각해 보세요. 예전 온도 조절기는 온도가 변할 때마다 수동으로 조절해야 했습니다. 하지만 스마트 온도 조절기는 패턴을 관찰하고, 사용자의 선호도를 학습하고, 일정을 예측하여 난방과 냉방을 자동으로 조절합니다. 스스로 결정을 내리는 것이죠. 작은 결정이지만, 어쨌든 결정입니다. 이제 이러한 원리를 주식 거래, 구직 지원서 심사, 콘텐츠 검열, 공급망 관리 시스템으로 확장해 보세요. 원리는 같지만, 결과는 완전히 다릅니다.

도움과 대체 사이의 차이점

자동화에는 대부분의 논의에서 간과되는 도덕적 딜레마가 있습니다. 바로 인공지능을 판단의 보조 수단으로 활용하는 것과 인공지능이 판단력을 대체하도록 내버려 두는 것의 차이입니다. 전자는 책임을 지도록 하지만, 후자는 책임을 회피하게 합니다.

의사가 인공지능 시스템을 이용해 의료 영상을 분석하고 최종 진단을 내릴 때, 이는 증강 진단입니다. 인공지능은 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아내고, 의사는 환자의 병력, 증상, 임상 경험 등을 종합하여 진단을 내립니다. 이 경우 책임 소재는 명확합니다. 하지만 보험 회사가 알고리즘을 이용해 보험금 청구를 승인하거나 거부하고, 인간 검토자들이 시스템의 권고를 거의 뒤집지 않는 형식적인 승인자 역할만 하게 된다면, 중요한 변화가 일어납니다. 인간의 감독이 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 알고리즘이 모든 권한을 쥐고 있는 것입니다.

위임은 효율적으로 느껴지고, 중립적으로 느껴지며, 진보처럼 느껴집니다. 결국, 기계가 더 빠르고 일관되게 처리할 수 있는 결정에 인간이 시간을 쏟을 이유가 무엇일까요? 하지만 일관성이 곧 정확성을 의미하는 것은 아니며, 효율성이 곧 공정성을 의미하는 것도 아닙니다. 기계는 이해관계가 얽매이지 않고, 실수에 대해 걱정하지도 않습니다. 판단력이 부족한 시스템에 판단을 위임하면 책임의 공백이 생깁니다. 그리고 그 공백은 변명으로 채워집니다. "알고리즘이 그랬어." "시스템이 오류를 표시했어." 이러한 말들은 책임을 회피하는 방패가 됩니다.

끊임없는 최적화가 실패하는 이유

AI 에이전트는 최적화 전문가입니다. 목표가 주어지면 인간보다 훨씬 효율적으로 그 목표를 끈질기게 추구합니다. 언뜻 보기에는 장점처럼 보이지만, 실제로 무엇이 최적화되는지 살펴보면 이야기가 달라집니다. 소셜 미디어 알고리즘은 참여도를 최적화하는데, 이는 사람들이 계속 스크롤하게 만드는 분노와 논란을 증폭시키는 결과를 낳습니다. 채용 알고리즘은 과거 성공적인 채용 패턴을 최적화하는데, 이는 과거의 편견을 그대로 복제한다는 의미입니다. 가격 책정 알고리즘은 수익을 최적화하는데, 이는 시스템이 소비자가 감내할 수 있는 수준에 따라 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격을 지불하게 되는 결과를 초래할 수 있습니다.

문제는 이러한 시스템들이 고장난 것이 아닙니다. 오히려 설계된 대로 정확하게 작동하고 있다는 것입니다. 지시받은 대로 움직이고 있는 것이죠. 하지만 시스템에 주어진 목표는 불완전합니다. 진실, 공정성, 존엄성, 장기적인 행복은 측정하기 어렵고, 시스템에 반영하기는 더욱 어렵기 때문에 고려되지 않습니다. 따라서 시스템은 측정 가능한 것, 즉 클릭 수, 전환율, 효율성, 수익을 극대화하는 데 집중하고, 가장 중요한 것들은 외부 효과로 취급됩니다.

인간은 상황과 가치를 따져보고 최적화가 해를 끼칠 때를 알아차리도록 되어 있습니다. 하지만 시스템이 대규모로 고속 작동할 때는 인간의 판단이 비현실적이 됩니다. 우리가 무언가 잘못되었다는 것을 알아차릴 즈음에는 알고리즘이 이미 수만 개의 결정을 내린 후입니다. 최적화할 수 있는 것이 항상 최대화해야 하는 것은 아닙니다. 이것은 기계가 이해할 수 없는 진실이며, 인간은 자꾸만 잊어버리는 진실입니다.

이러한 시스템이 어떻게 오용되고 있는가

인공지능 에이전트로 인한 피해의 대부분은 악의에서 비롯된 것이 아닙니다. 오히려 통제되지 않은 시스템이 프로그래밍된 대로 정확히 작동하고, 그 규모와 속도가 모든 결함을 증폭시키는 데서 비롯됩니다. 한 사람의 비윤리적인 행동은 문제이지만, 단 한 명의 행위자가 마치 수천 명인 것처럼 행동하도록 허용하는 시스템은 심각한 위기입니다.

책임 소재가 불분명한 규모의 경제는 도처에서 나타납니다. 소셜 미디어 대화를 조작하는 봇, 가짜 리뷰 시스템, 필터보다 빠르게 진화하는 자동 스팸 등이 그 예입니다. 이러한 문제에 대한 결과가 닥치면 항상 똑같은 변명이 나옵니다. "시스템이 그랬다. 나는 단지 매개변수를 설정했을 뿐이다." 이러한 변명이 통하는 이유는 책임 소재가 의도적으로 은폐되어 왔기 때문입니다.

위임된 피해는 특히 악의적인데, 이는 기관들이 책임을 회피하면서도 여전히 권력을 행사할 수 있게 해주기 때문입니다. 알고리즘이 대출 신청을 거부하고, 자동화 시스템이 게시물이 커뮤니티 규정을 위반했다고 표시하고, 채용 도구가 사람이 이력서를 검토하기도 전에 지원자를 걸러낸다고 가정해 봅시다. 이의를 제기하면 시스템이 공정하고 객관적이기 때문에 결정이 유지된다는 답변을 듣는 경우가 많습니다. 하지만 공정성이 일관성과 같은 것은 아니며, 편향된 데이터로 학습되었거나 잘못된 목표를 최적화하도록 설계된 시스템에서 객관성은 허구에 불과합니다.

가장 심각한 위험

진짜 위험은 기계가 통제권을 장악하는 데 있는 것이 아닙니다. 오히려 우리가 통제하려는 노력을 멈추는 데 있습니다. 사람들은 주변 시스템에 적응합니다. 결정이 자동화되고 불가피하게 느껴지면 의문을 제기하는 것은 사라집니다. 사람의 개입이 눈에 띄지 않게 결과가 나오면 책임감은 사라지는 것처럼 보입니다. 우리는 옳은 것을 요구하기보다는 주어진 것을 받아들이도록 스스로를 훈련시키고 있는 것입니다.

이러한 패턴은 낯설지 않습니다. 관료주의는 사람들에게 규칙은 고정되어 있고 예외는 없다고 가르칩니다. 플랫폼 독점은 서비스 약관은 협상 불가능하다고 가르칩니다. 금융 자동화는 시장이 인간의 영향력을 초월한다고 가르칩니다. 이러한 시스템들은 모두 개인의 선택이 중요하다는 인식을 조금씩 깎아내립니다. 그리고 인공지능 에이전트는 이전의 어떤 것보다 빠르고 불투명하게 작동하기 때문에 이러한 과정을 더욱 가속화합니다.

자율성은 기본 상태가 아닙니다. 연습하지 않으면 잃어버리는 것입니다. 시스템에 의존할수록 자신의 판단을 내릴 능력이 떨어집니다. 알고리즘의 결과를 의심 없이 받아들일수록 상황이 다르게 흘러갈 수 있다는 것을 상상하기 어려워집니다. 이것이 가장 큰 위험입니다. 기계에 의한 통제가 아니라, 스스로 결정하지 않는 것에 익숙해지는 것입니다.

당신이 실제로 할 수 있는 일

주체성 약화에 저항하는 데 거창한 행동이 필요한 것이 아닙니다. 일상적인 실천이 중요합니다. 보이지 않는 자동화 시스템에 의문을 제기하는 것부터 시작하세요. 시스템이 당신에게 영향을 미치는 결정을 내릴 때, 그 작동 방식과 책임자를 질문하십시오. 자동화된 결과를 신뢰하기 전에, 결과가 타당한지, 시스템이 중요한 정보를 놓치고 있는 것은 아닌지 자문해 보세요. 맹목적인 신뢰를 요구하는 블랙박스 시스템보다는 스스로를 설명하는 시스템을 선호하십시오.

중요한 부분에는 직접 참여하세요. 단순히 할 수 있다는 이유만으로 결정을 위임하지 마세요. 이메일 작성, 업무 편집, 추천 등을 대신해주는 도구가 있다면, 그 편리함이 실제 업무와의 거리를 얼마나 멀어지게 하는지 생각해 보세요. 책임감 없이 운영되는 시스템을 만났을 때는 개선을 요구하세요. 알고리즘에 의한 결정에 이의를 제기하고, 사람의 검토를 요청하세요. 자동화되었다는 이유만으로 시스템의 답변이 최종적이라고 받아들이지 마세요.

능동적인 행동은 기본 설정이 아니라 실천입니다. 자동화된 결과에 의문을 제기할 때마다, 사용하지 않으면 퇴화하는 능력을 발휘하는 것입니다. 인간의 책임을 요구할 때마다, 알고리즘 권위의 정상화에 저항하는 것입니다. 이러한 작은 의식적인 선택들이 중요한 이유는 그것들이 다른 모든 사람들이 살아가는 환경을 형성하기 때문입니다.

우리가 만들어내는 도구인가, 아니면 우리를 만들어내는 힘인가?

인공지능 에이전트는 우리가 설계하는 도구입니다. 이것이 첫 번째 진실입니다. 하지만 일단 배치되면, 그것들은 행동과 권력의 구도를 바꿔놓습니다. 이것이 두 번째 진실입니다. 이 두 가지 모두 현실이며, 이를 외면하는 것은 위험합니다. 문제는 이러한 시스템이 계속해서 행동할지 여부가 아닙니다. 그들은 분명히 행동할 것입니다. 진짜 문제는 인간이 자신들의 이름으로 행해지는 일들에 대해 책임을 질 것인가 하는 점입니다.

미래는 지금 이 순간에도 자동화할 곳과 인간의 판단을 고수할 곳에 대한 수많은 작은 결정들을 통해 만들어지고 있습니다. 이러한 결정들은 단순히 기술적인 문제만이 아닙니다. 도덕적인 문제이기도 합니다. 우리가 어떤 세상에서 살고 싶어 하는지, 그리고 어떤 자율성을 지켜나가고 싶어 하는지에 대한 문제입니다. 기본적으로 따라오는 길은 명확합니다. 자동화는 늘어나고, 감독은 줄어들고, 편의성은 높아지고, 책임은 경감되는 것입니다. 이 길이 쉬워 보이는 이유는 수익성이 좋고 효율적이며, 불가피해 보이기 때문입니다.

하지만 불가피성이라는 말은 선택의 불편함을 피하기 위해 우리가 스스로에게 들려주는 이야기일 뿐입니다. 현실은 인공지능 에이전트를 배치하는 모든 행위가 선택이라는 것입니다. 알고리즘의 권위를 받아들이는 모든 순간도 선택입니다. 시스템이 결정했으니 어쩔 수 없다고 말하며 체념하는 모든 순간도 선택입니다. 그리고 모든 선택은 앞으로 일어날 일을 결정합니다. 따라서 문제는 인공지능이 무엇을 할 것인가가 아니라, 당신이 여전히 스스로 어떤 결정을 내릴 의향이 있는가입니다. 이 질문에 대한 답이 어떤 알고리즘보다도 중요합니다.