AI가 실험을 수행할 때
AI가 인간의 도움을 거의 받지 않고 화학 실험실을 운영했습니다. 이러한 변화는 단순히 과학자들에게만 영향을 미치는 것이 아닙니다.
대부분의 사람들은 AI를 채팅창처럼 사용합니다. 프롬프트를 입력하고, 답변을 받고, 복사해서 붙여넣습니다. 여전히 힘든 작업은 사람이 직접 하고 있습니다. 이는 짧은 작업에는 효과적이지만, 단계가 많고 지속적인 테스트가 필요한 작업에서는 한계가 있습니다.
새로운 변화가 일어나고 있습니다. OpenAI와 Molecule.one이 이러한 변화를 보여주었습니다. 이들은 화학자처럼 행동하는 AI 시스템을 사용했습니다. AI는 실험을 계획하고, 결과를 확인하며, 상황이 잘못되면 계획을 수정했습니다. 이 모든 과정은 인간의 도움을 거의 받지 않고 이루어졌습니다.
이것이 바로 준자율형(near-autonomous) AI입니다.
챗봇은 사용자가 말을 걸 때까지 기다립니다. 반면 준자율형 에이전트는 스스로 움직입니다. 목표를 부여받으면, 그 목표를 여러 작업으로 세분화하고, 작업을 실행하며, 자신의 결과물을 스스로 검토합니다. 마치 프로젝트를 처음부터 끝까지 관리하는 계약업체와 같습니다.
이를 가능하게 하는 세 가지 요소는 다음과 같습니다: • 더 뛰어난 추론 모델. • 코드 및 데이터베이스와 같은 도구를 사용하는 능력. • 복잡한 작업을 유지할 수 있는 더 긴 메모리.
이는 여러분의 업무 방식을 바꿉니다.
콘텐츠 마케터를 생각해 보십시오. 오늘날 여러분은 시장을 조사하고, 초안을 작성하고, 형식을 맞추고, 계획을 발표합니다. 이 과정에는 20시간의 수작업이 필요합니다.
AI 에이전트와 함께라면 목표 하나만 설정하면 됩니다. 에이전트가 시장을 조사하고, 페르소나 초안을 작성하며, 콘텐츠 캘린더를 만듭니다. 그리고 여러분에게는 중요한 결정 사항만 보고합니다.
여러분의 역할은 '직접 일을 하는 것'에서 '일을 검토하는 것'으로 이동합니다. 여러분은 전략을 제공하고, AI는 실행을 담당합니다.
지금 준비해야 할 사항: • 반복적인 작업을 파악하십시오. 패턴이 있는 프로세스를 찾아내세요. • 프롬프트를 단계별로 나누십시오. 한 단계의 결과물을 다음 단계의 입력값으로 사용하세요. • 단계가 아닌 목표를 정의하십시오. AI에게 무엇을 해야 하는지가 아니라, 무엇을 달성해야 하는지를 알려주세요. • 자동화 도구를 테스트하십시오. 여러분의 구체적인 업무에서 어떤 것들을 처리할 수 있는지 확인하세요.
AI는 질문에 답하는 수준을 넘어 미션을 완수하는 단계로 나아가고 있습니다. 이러한 변화를 조기에 이해하는 사람들이 각 분야를 선도하게 될 것입니다.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi