AI, 단순 모델 넘어 일상 플랫폼으로

OpenAI가 개발자 행사 데이에서 '다츠'를 공개하며 사용자마다 클라우드 컴퓨터를 가진 AI 에이전트를 통해 맡긴 일을 지속하게 하겠다는 전략을 발표했다.

메타는 같은 날 개인용 AI 에이전트 '뮤즈'를 소상공인 업무까지 확장한다고 발표했으며, 레이벤 메타 안경과 전용 기기 '뮤즈 참'을 통해 에이전트 접근성을 강화하여 AI를 중심에 두고 사용자 생활과 업무 환경 전반을 연결하려는 의도를 드러냈다.

페이스북과 인스타그램이 큰 성공을 거두었으나, 이 앱들이 스마트폰에서 움직이는 기반은 애플의 iOS와 구글의 안드로이드로, 메타는 기기 내에서 무엇을 허용할지에 대한 권한이 다른 회사에 종속된 구조적 한계를 겪었다.

저커버그는 애플의 수수료 정책과 기능 제약에 대해 공식적인 불만을 표출하는 등 플랫폼 정책 변화에 따라 사업 환경이 급변하는 위험을 피하기 위해 자체 기기 생태계 확보를 추진하고 있다.

뮤즈는 전용 클라우드 컴퓨터에서 작동하며, 사용자가 앱을 닫아도 작업을 이어가고 허용한 서비스에 접속하여 필요한 일을 처리하는 구조를 갖는다.

이메일 발송이나 물건 구매와 같은 중요한 행동 전에는 반드시 사용자의 승인을 받도록 설계되었으며, 인스타그램 계정, 쇼피파이, 회계 서비스 등을 연결하여 업무를 통합 수행하고 메타 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 중견·대기업까지 서비스 범위를 확대할 계획이다.

GPT-4o 기반의 다츠는 온라인 전용 컴퓨터에서 문서 읽기와 프로그램 실행을 수행하며, OpenAI가 소개한 초기 이용 사례에서 사용자가 거래처 대금 청구를 잊었을 때 이를 알아차리고 청구서까지 미리 작성해 사용자의 승인 후 발송하는 등 능동적인 업무 처리 능력을 보였다.

이러한 에이전트의 역할은 단순히 글을 쓰는 것을 넘어 정보 수집, 판단, 그리고 실제 행동까지 포괄하며 복합적인 업무를 완수하는 데 초점을 맞춘다.

AI 에이전트는 자료를 조회하고 행동을 정하며 결과 확인 후 다음 단계를 진행하는 순환 구조로 작업을 수행한다.

ChatGPT 스페이스와 페이지는 사람과 AI가 공유된 자료를 바탕으로 작업하는 협업 공간을 지향하며, 외부 개발자가 ChatGPT 내에 작업 패널을 넣는 플러그인 확장이 발표되었다.

AI가 버전 관리 등 복잡한 문서 상태를 이해하고 최신 자료를 구분할 수 있는 작업 환경의 필요성이 제기된다.

처리 비용 절감은 일상적인 작은 업무까지 AI 자동화 범위를 넓히는 핵심 동력이 된다. 복합적인 AI 에이전트 작업은 기존 단일 질문-답변 구조보다 처리 비용과 정보량이 크기에, GPT-4o mini는 코딩 및 전문 업무 평가에서 고성능을 유지하면서 표준 API 입출력 토큰 단가를 낮춰 경제성을 확보했다. 외부 앱의 특정 사건 발생을 계기로 AI가 자동으로 작업을 시작하는 트리거 기능도 도입된다. 전문가는 "사용 비용이 낮아지면 사람이 챙기기 번거로웠던 작은 일도 맡길 수 있다"고 내다봤다.

낮아진 모델 비용으로 인해 사람이 일일이 챙기기 번거로웠던 반복되는 작은 업무의 자동화가 경제성을 확보하게 되었으며, 외부 앱의 특정 사건 발생을 계기로 AI가 자동으로 작업을 시작하는 트리거 기능도 도입된다.

AI가 읽기 전용 자료와 실행 지시를 혼동할 경우 정보 유출 위험이 발생할 수 있어, AI가 판단할 수 있는 범위와 실제로 실행할 수 있는 범위를 시스템에서 분리한다.

메타의 뮤즈는 수행 에이전트와 승인 장치(센티널)를 분리하여 사용자가 허용한 범위 내에서만 행동을 실행하도록 설계했으며, 비밀번호 등 민감 정보는 작업 모델이 직접 보지 않도록 분리한다.

OpenAI 다츠는 능동적 조사 단계와 실행 단계를 구분하여 제한적 권한을 부여하는 방식으로 보안을 강화한다.

반복적인 업무는 자동화하되, 사람이 개입해야 할 결정적 순간을 AI가 포착하는 능력이 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있다.

새로운 AI 기계가 시장에 성공적으로 진입하기 위한 핵심은 기능을 얼마나 덜 번거롭게 사용할 수 있느냐에 달려 있다.

스마트폰보다 덜 번거로운 호출 방식이 사용 빈도를 결정하며, 호출 과정이 번거로우면 사용자가 직접 처리하는 경향이 생겨 물리적 기기 설계 시 배터리 무게, 발열, 연산 처리 제약 등 해결해야 할 과제가 많다.

기기 본체는 센서와 화면만 담당하고 복잡한 처리는 외부 장치에서 수행하는 구조다. 메타는 차기 VR 글래스의 무게를 약 100g으로 줄이기 위해 연산 장치와 배터리를 별도 장치로 분리하고 광케이블로 연결했다. 이는 "연산 장치와 배터리 저장 공간을 외장 장치로 옮기고 안경과 광케이블로 연결했다"는 메타 측의 설명과 일치한다.

이러한 기기 분업 구조를 통해 본체는 센서와 화면만 담당하고 복잡한 처리는 외부 장치에서 수행하여 기기의 착용감을 개선한다.

AI 기기에서 외부 처리 비중을 높이면 기기 자체의 부담은 줄어들지만, 네트워크 연결 상태가 사용 경험을 좌우하게 된다.

사용자는 음성 명령 후 즉각적인 반응을 기대하기 때문에, 지연 시간을 최소화하여 AI가 사용자의 질문을 이해하고 응답하는 속도를 해결하는 것이 필수적이다.

젠틀 몬스터, 와비파커 등 유명 안경 브랜드와의 협업을 추진하며, 음성 지원 및 렌즈 정보 표시 기능을 통해 스마트폰 없는 일상적 활용을 목표로 한다.

OpenAI는 조니 아이브와의 협업과 IO팀 합류를 통해 기존 인터페이스의 한계를 넘어선 새로운 AI 하드웨어 개발을 지향한다.

AI 성능 향상에 걸맞은 새로운 사용자 경험 및 인터페이스를 고민하며, AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 차세대 기기 설계를 모색한다.

AI에게 반복적인 업무를 맡기고 그 결과를 확인하는 수고를 실질적으로 줄여주어야만 사용자의 지속적인 유료 결제 및 생태계 정착이 가능해질 것이다.