Amazon은 최근 AI 분야의 최신 벤처를 발표했습니다. 전문 실험실 샌프란시스코에서는 AI 에이전트 개발에 전념하고 있습니다. 현재 AI 시스템은 정보를 처리하고 응답을 생성하는 데 탁월하지만 차세대 AI는 훨씬 더 어려운 작업을 수행해야 합니다. 즉, 디지털 공간과 물리적 공간 모두에서 의미 있는 조치를 취해야 합니다.
항공편 예약 방법을 알려주는 도우미와 실제로 예약해 주는 도우미의 차이점을 생각해 보세요. 또는 코드를 설명할 수 있는 AI와 이를 실시간으로 작성하고 디버깅할 수 있는 AI 사이. 아마존이 목표로 하는 격차는 바로 이것이다.
세상을 탐색하기 위해 AI 교육
이 이니셔티브의 비전은 단순한 작업 자동화 그 이상입니다. 목표는 귀하의 요청을 이해할 뿐만 아니라 귀하의 의도를 진정으로 파악하고 여러 플랫폼과 환경에서 복잡한 워크플로우를 실행하는 AI 시스템입니다. Amazon 연구소는 AI 시스템이 컴퓨터와 상호 작용하고, 웹 브라우저를 탐색하고, 심지어 코드를 해석하도록 가르치는 데 중점을 두면서 이러한 과제를 정면으로 해결하고 있습니다. 이 모든 과정은 인간의 피드백을 통해 학습하고 실시간으로 접근 방식을 조정합니다.
우리는 본질적으로 정교한 패턴 일치 시스템에서 적극적인 참여자로서 세계와 소통할 수 있는 시스템으로 전환하고 있습니다. 업계 분석가들은 이 부문이 연말까지 310억 달러.
그러나 이것을 특히 매력적으로 만드는 것은 타이밍입니다. 우리는 컴퓨팅 성능, 알고리즘의 정교함, 실제 응용 프로그램이 수렴되는 독특한 교차점에 있습니다. 최근 업계 조사에 따르면 대다수의 조직은 다음과 같습니다. 80% 이상 – 향후 3년 이내에 AI 에이전트를 자사 운영에 통합할 계획입니다.
현재 우리가 소프트웨어와 어떻게 상호작용하는지 생각해 보세요. 우리는 각각의 새로운 도구를 배우고, 그 특징을 기억하고, 그 한계에 적응합니다. AI 에이전트의 약속은 이러한 관계를 뒤집습니다. 인간이 소프트웨어에 적응하는 대신 AI 에이전트는 인간에게 적응하여 자연어 지침을 이해하고 배후에서 기술적 세부 사항을 처리할 수 있습니다.
샌프란시스코의 AI 에이전트 연구소 내부
Amazon의 AI 에이전트 야망의 핵심은 샌프란시스코에 있습니다. 그곳에서 팀은 인간-AI 협업의 미래를 재구상하고 있습니다. 이전에 공동 창립한 David Luan이 주도 정통한그리고 로봇 공학 전문가 Pieter Abbeel이 연구실에 모여 수년 동안 AI 기능의 한계를 뛰어넘어 왔습니다.
이 연구실에서는 양적 금융부터 물리학, 수학에 이르기까지 다양한 배경을 가진 연구원을 적극적으로 모집하고 있습니다. 이러한 다양한 전문 지식은 중요한 이해를 반영합니다. 복잡한 세계를 탐색할 수 있는 AI 에이전트를 만들려면 여러 연구 분야의 통찰력이 필요합니다.
이 실험실을 특히 흥미롭게 만드는 것은 Amazon의 기존 AI 인프라와의 통합입니다. 이 팀은 처음부터 시작하는 것이 아니라 Amazon의 광범위한 AI 팀이 이미 개발한 기반 모델과 기술을 기반으로 구축되었습니다. 여기에는 다음의 개발이 포함됩니다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전및 Bedrock과 같은 현재 서비스를 지원하는 기계 학습 Q 사업.
자율 AI 도우미를 위한 경쟁
Amazon의 전문 연구소의 출현은 기술 산업에 더 큰 변화가 있음을 나타냅니다. 우리는 원시적인 계산 능력이 아니라 인간의 의도를 이해하고 실행할 수 있는 AI 시스템을 만드는 데 초점을 맞춘 AI 군비 경쟁의 시작을 목격하고 있습니다.
기술 분야의 주요 기업들도 비슷한 움직임을 보이고 있습니다. 각 회사는 과제에 대해 고유한 관점을 제시합니다. 일부는 엔터프라이즈 애플리케이션에 초점을 맞추고, 다른 일부는 소비자 서비스에, 다른 일부는 특수 산업 용도에 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식의 다양성은 해당 분야에서 급속한 혁신을 주도하고 있습니다.
특히 흥미로운 점은 이러한 경쟁이 산업 환경을 어떻게 재편하고 있는지입니다. 대기업은 전략적 파트너십과 인재 확보를 통해 혁신적인 스타트업과 힘을 합쳐 새로운 AI 우수 센터를 만들고 있습니다. 이러한 통합은 AI 부문의 경쟁과 혁신에 대한 중요한 질문을 제기하는 동시에 개발을 가속화하고 있습니다.
AI 비서가 팀원이 될 때
상상해 보세요. 디지털 비서가 회의에 대해 상기시켜줄 뿐만 아니라 프레젠테이션 자료를 준비하고, 마지막 변경 사항을 수용하도록 달력을 조정하고, 심지어 토론을 기반으로 후속 이메일 초안을 작성하기도 합니다. 이것이 AI 에이전트의 가까운 미래입니다.
현재의 AI 비서에서 진정한 AI 팀원으로의 전환은 점진적이지만 혁신적일 것입니다. 이미 우리는 Amazon의 기존 제품에서 이러한 진화의 힌트를 보고 있습니다. 보다 유능한 Alexa에 대한 회사의 계획은 음성 비서가 여러 플랫폼과 서비스에서 복잡한 작업을 처리할 수 있는 미래를 제시합니다.
AI 에이전트가 상황을 이해하고 복잡한 작업을 실행할 수 있는 능력이 향상됨에 따라 우리가 이제 막 탐구하기 시작한 새로운 작업, 생성 및 문제 해결 방식을 열게 될 것입니다. 향후 몇 년은 이 기술이 어떻게 발전하고 일상 생활에 통합되는지 결정하는 데 매우 중요할 것입니다. 우리가 대답해야 할 질문은 “AI가 이것을 할 수 있는가?”에서 바뀔 것입니다. “AI가 어떻게 우리가 이 일을 더 잘하도록 도울 수 있나요?”
기술 자체뿐만 아니라 실제 문제를 해결하기 위해 기술이 어떻게 적용되는지 살펴보세요. 성공의 진정한 척도는 AI의 정교함이 아니라 AI가 인간이 목표를 달성할 수 있도록 얼마나 효과적으로 힘을 실어주느냐 하는 것입니다.
게시물 Amazon, 새로운 SF 연구소를 통해 AI 에이전트로 전략적 확장 처음 등장한 Unite.AI.
