인공지능(AI)의 미래: 7대 예측과 현실
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인공지능
대상자
- 소프트웨어 개발자, AI 연구자, 기술 트렌드 분석가
- 난이도: 중간 수준 이상 (기술적 개념과 미래 전망 분석 포함)
핵심 요약
- AI의 현실은 AGI(인공일반지능)가 아닌 '모델 중심 컴퓨팅(Model-Assisted Computing)'의 확장
- LLM(대규모 언어 모델)은 엣지 기반 시스템과 통합
- '소규모 전문 언어 모델'이 주요 기술 트렌드
- AI 기술의 발전은 '사전 정의된 기능(스킬)' 대신 '자연 언어로 명령 수행' 기반으로 전환
- 대규모 모델의 성능은 극단적으로 향상되지 않고, 표준 프로토콜(MCP, A2A)을 통해 통합
- 소프트웨어 개발 직무는 변화하지만, 'AI 지원 시스템 개발'로 재정의
섹션별 세부 요약
1. AI의 현실적 한계와 과장된 기대
- AGI(인공일반지능)는 현재 기술로 불가능
- 문학적 허구(예: 스타트랙의 인공지능)와 실제 기술 차이 강조
- AI는 과장된 마케팅 대신 '통계적 모델'로서의 역할 수행
- ML 모델은 20년 이상 연구와 투자 결과물
- AI 윤리 논의는 기술적 현실 분석과 병행해야 함
2. 7대 AI 미래 예측
- 엣지 기반 LLM 통합: 소규모 모델과 전통 시스템 통합
- 소규모 전문 언어 모델의 부상: 정확한 전문 분야 해결
- RESTful 서비스와 모델 통합 기술의 재흥
- 웹/앱 대체: '어시스턴트 컴퓨팅' 확대
- 전통 시스템 개발에 AI 지원 도입
- 대규모 모델 성능 포화 현상 예측
- 소프트웨어 개발 직무 변화: 'AI 지원 개발'로 전환
3. 기술적 전환: MCP와 A2A 프로토콜
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 한계
- 데이터 출처를 LLM에 자동 결합하는 첫 단계
- MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜 도입
- 모델-모델 간 통합, 웹 표준 기반 인증/발견 지원
- 프로토콜의 실무 적용: 웹 API, 메타데이터 기반 시스템 통합
4. 미래 기술 영향: 웹 앱과 사용자 경험
- 읽기 전용 웹앱의 감소: '어시스턴트 컴퓨팅' 중심의 트랜잭션 처리
- "영화 티켓 예매", "은행 잔액 확인" 등의 자동화
- 웹/앱의 지속적 존재: 콘텐츠 풍부성과 복잡한 작업을 위한 플랫폼 유지
- DNS 유사한 서비스 등록 시스템 도입: A2A 기반의 글로벌 서비스 통합
결론
- AI 기술의 미래는 '모델 중심 컴퓨팅'으로, MCP/A2A 프로토콜과 웹 표준 기반 통합이 핵심
- AGI는 과장된 마케팅으로, 실제 기술은 '소규모 전문 모델'과 '자연 언어 기반 명령 처리'로 전환
- 개발자에게 권장사항: 웹 API, 메타데이터 기반 시스템 설계에 집중, MCP/A2A 프로토콜 적응 필요