AI 요원 : 미스터리 공개

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기술 세계는 AI 요원에 대한 흥분으로 윙윙 거리고 있습니다. Openai의 Sam Altman, Microsoft의 Satya Nadella 및 Salesforce의 Marc Benioff와 같은 큰 이름이 모두 있습니다. Altman은 올해 에이전트가 "인력에 가입"할 것이라고 Nadella는 지식 작업을 인수 할 것이라고 생각합니다. Benioff는 Salesforce가 "에이전트"서비스를 통해 디지털 노동에서 최고의 개가되기를 원합니다. 그러나 여기에 캐치가 있습니다. 아무도 AI 에이전트가 실제로 무엇인지 고정시킬 수 없습니다. 지난 몇 년 동안 기술 회사는 다음 큰 일로 AI "에이전트"를 과장해 왔습니다. Altman과 Nadella와 같은 CEO에 따르면 Chatgpt와 같은 AI 챗봇이 우리가 정보를 얻는 방법을 바꾸는 방식과 마찬가지로이 에이전트는 우리가 일하는 방식을 흔들어야합니다. 유망한 것 같네요? 글쎄, 그것은 당신이 "에이전트"라고 생각하는 것에 달려 있으며, 그것은 못기는 것이 쉽지 않습니다. "Multimodal", "Agi"및 "AI"자체와 같은 용어는 이미 모호하며 현재 "에이전트"및 "에이전트"가 클럽에 합류하고 있습니다. 이 모호함은 OpenAi, Microsoft, Salesforce, Amazon 및 Google과 같은 회사의 두통이 있으며, 에이전트에 큰 베팅을하고 있습니다. 각 회사의 에이전트 버전은 다르므로 고객을 혼란스럽게합니다. Google의 선임 이사이자 전 Github Copilot 리더 인 Ryan Salva는 "에이전트"라는 용어를 받았습니다. 그는 TechCrunch에 "우리 산업이 '에이전트'라는 용어가 거의 무의미한 지점까지 과도하게 생각한다고 생각합니다. 그것은 내 애완 동물 친구 중 하나입니다." 이 혼란은 새로운 것이 아닙니다. 작년에 전 TechCrunch 기자 Ron Miller는 "AI 요원이란 무엇입니까?"라고 물었습니다. 문제는 모든 회사 건축 에이전트가 다르게 수행한다는 것입니다. 요즘 상황은 지저분 해졌다. 이번 주 OpenAI는 에이전트를 블로그 게시물에서 "사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행 할 수있는 자동화 된 시스템"이라고 설명했습니다. 그러나 개발자 문서에서 그들은 에이전트를 "지침과 도구가 장착 된 LLM"이라고 불렀습니다. Openai의 API 제품 마케팅 리드 인 Leher Pathak은 "어시스턴트"와 "에이전트"가 기본적으로 동일한 것임을 X에 말함으로써 혼란에 추가되었습니다. 한편, Microsoft는 에이전트와 AI 보조원 사이에 선을 그려 보려고합니다. 그들은 에이전트를 "AI 기반 세계"를위한 전문화 된 "새로운 앱"으로보고있는 반면, 조수는 이메일 초안 작성과 같은 일반적인 작업을 도와줍니다. 또 다른 AI 실험실 인 Anthropic은 에이전트가 완전히 자율적 인 시스템에서 미리 정의 된 워크 플로에 이르기까지 여러 가지 방법으로 정의 될 수 있음을 인정합니다. Salesforce는 더 넓어지면서 에이전트를 "사람의 개입없이 고객 문의를 이해하고 응답 할 수있는 시스템 유형"이라고 부릅니다. 그들은 "간단한 반사제"에서 "유틸리티 기반 에이전트"에 이르기까지 6 가지 유형을 나열합니다. 그렇다면 왜 모든 혼란? AI와 같은 요원은 고정하기가 어렵고 항상 변화합니다. Openai, Google 및 Perplexity는 방금 Openai의 운영자, Google의 프로젝트 선원 및 Perplexity의 쇼핑 에이전트 인 첫 번째 에이전트라고 부르는 것을 출시하기 시작했습니다. IDC의 Rich Villars는 기술 회사가 종종 엄격한 정의를 고수하지 않는다고 지적합니다. "그들은 그들이 달성하려는 것에 대해 더 관심이있다"고 그는 특히 빠르게 움직이는 시장에서 TechCrunch에 말했다. Deeplearning.ai의 Andrew Ng에 따르면 마케팅은 또한 문제의 큰 부분입니다. 그는 "AI '에이전트'및 '에이전트'의 개념은 기술적 인 의미를 가졌지 만 약 1 년 전에 마케팅 담당자와 몇몇 대기업들이이를 보유하고있다"고 말했다. Deloitte의 Jim Rowan은 분명한 정의가 없다는 것을 기회와 도전으로보고 있습니다. 회사는 에이전트를 자신의 요구에 맞게 조정할 수 있지만, "잘못 정렬 된 기대"로 이어지고 에이전트 프로젝트의 가치를 측정하기가 어려울 수 있습니다. Rowan은“최소한 조직 내에서 표준화 된 정의가 없으면 성과를 벤치마킹하고 일관된 결과를 보장하는 것은 어려워집니다. "이로 인해 AI 에이전트가 제공해야 할 사항에 대한 다양한 해석이 발생하여 잠재적으로 프로젝트 목표와 결과를 복잡하게 할 수 있습니다. 궁극적으로 유연성은 창의적인 솔루션을 이끌어 낼 수 있지만보다 표준화 된 이해는 기업이 AI 에이전트 환경을 더 잘 탐색하고 투자를 극대화하는 데 도움이 될 것입니다." 안타깝게도 "AI"라는 용어가 진화 한 방식이 어떤 가이드라면, 우리는 언제라도 "에이전트"의 단일 정의를 보지 못하는 것처럼 보입니다.

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