인공지능의 잠재력: 생성적 에이전트가 우리의 미래를 형성하는 방식
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- Akira Sakamoto
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스탠포드 대학의 연구원들은 인간의 행동을 신뢰성 있는 방식으로 시뮬레이션하는 생성적 에이전트를 개발했다. 이러한 에이전트는 다양한 작업을 수행하고 서로 상호작용하며 독특한 개성을 보일 수 있다. 이번 글에서는 생성적 에이전트의 내부 동작, 잠재적인 응용 분야 및 이 혁신적인 기술의 미래에 대해 살펴보겠다.
생성적 에이전트란 무엇인가?
생성적 에이전트는 인간의 언어와 같은 경험을 캡처하고 처리하여 LLM의 능력을 확장하는 첨단 아키텍처이다. 이 혁신적인 접근 방식은 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다.
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메모리 스트림: 경험 기록 메모리 스트림은 에이전트 아키텍처의 기반이 되며, 미래 참고를 위해 엄청나게 정교하게 에이전트의 경험을 기록한다.
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반성: 고차원 추론 도출 반성 구성 요소는 기록된 경험을 가져와 더 복잡한 추론으로 합성하여 에이전트가 시간이 지나면서 학습하고 적응할 수 있게 한다.
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계획: 인사이트를 행동으로 전환 높은 수준의 추론을 가지고 있기 때문에 계획 구성 요소는 이러한 인사이트를 실행 가능한 계획으로 번역하여, 에이전트가 그 환경에 동적으로 대응할 수 있게 한다.
현실과 시뮬레이션 간 모호한 경계: 샌드박스 환경
생성적 에이전트의 능력을 증명하기 위해 연구원들은 인기 게임인 The Sims를 연상시키는 대화식 샌드박스 환경을 만들었다. 이 환경은 다양한 성격, 취향, 기술 및 목표를 가진 25개의 에이전트를 수용한다. 사용자는 자연어를 사용하여 이러한 에이전트와 상호작용하여 명령을 내리거나 그들의 활동에 참여할 수 있다. 환경은 동적으로 진화하며, 에이전트는 서로 및 그들의 주변 환경에 영향을 미치며, 인간 행동의 풍부하고 몰입적인 시뮬레이션을 제공한다.
샌드박스 환경의 에이전트들은 독특한 이야기와 개성을 가지며, 개인적이고 사회적인 행동을 보인다. 예를 들어, 하나의 에이전트인 Alice는 화가가 되고자 하며, 자신의 기술을 연마하며 쓰레기장을 인상시키기 위해 노력하는 다른 에이전트인 Bob과 상호작용한다. 또 다른 에이전트인 Charlie는 피트니스 열풍에 빠져 체육관에서 스쿼트를 하면서 다른 트레이너인 Dave와 경쟁하고, Eve는 기자로서 다양한 주제를 조사하고 친구인 사진작가인 Frank와 협력한다. 이러한 예는 생성적 에이전트 간의 무수한 상호작용 중 일부에 불과하다.
건축적 기반: 생성 에이전트가 실제적인 동작을 생성하는 방법
생성 에이전트는 GPT-3 또는 BERT와 같은 큰 언어 모델(LLM)을 확장하여 자연어로 대리인의 경험에 대한 완전한 기록을 저장하는 구조를 사용합니다. 이 구조는 관찰, 계획 및 반사라는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 이러한 구성 요소는 함께 작동하여 생성 에이전트가 그들의 성격, 선호도, 기술 및 목표를 반영하는 실제적이고 일관성있는 동작을 생성할 수 있도록합니다. 또한 이 구조는 사용자, 에이전트 및 기타 에이전트 간의 자연어 통신을 가능하게합니다.
믿음성 평가: 생성 에이전트가 인간 배우와 어떻게 비교되는가
연구자들은 생성 에이전트의 믿음성을 인간 배우, 스크립트 된 에이전트 및 랜덤 에이전트와 비교하여 평가하기 위한 연구를 실시했습니다. 참가자들은 일관성, 일관성, 성격, 감정 등 에이전트의 여러 가지 측면을 평가했습니다. 결과는 생성 에이전트가 모든 믿음성 측면에서 스크립트 및 랜덤 에이전트를 능가했다는 것을 보여주었습니다. 그들은 일관성과 일관성에서 인간 배우를 능가했지만 성격, 감정 및 사회성에서는 부족했습니다. 이러한 결함은 언어 모델 제한 및 시뮬레이션에서 비언어적 단서의 부재로 설명되었습니다.
생성 에이전트의 응용 및 전망 탐색
생성 에이전트는 여러 분야에서 중요한 잠재력을 가지고 있습니다. 엔터테인먼트 분야에서는 몰입형 가상 세계 나 상호작용적 이야기를 만들 수 있습니다. 교육적 응용 프로그램은 사회적 기술을 가르치거나 문화적 인식을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 생성 에이전트는 인간 행동을 연구하거나 가설을 검증하는 등의 연구 목적으로 사용될 수 있습니다.
그러나 생성 에이전트는 한계가 있습니다. 언어 모델이나 시뮬레이션 환경 제약으로 인해 오류나 일관성이 떨어져 정확한 결과가 생성되지 않을 수 있습니다. 개인 정보, 동의 및 책임 등의 윤리 및 사회 문제도 고려해야합니다.
결론: 생성 에이전트로 인공 지능 발전
결론적으로 생성 에이전트는 인공 지능에서 연구 및 개발의 유망한 분야를 대표합니다. 거대한 언어 모델과 상호작용하는 에이전트를 결합함으로써, 이러한 작업은 인간 행동을 실제적으로 시뮬레이션하는 건축적 및 상호작용 패턴을 소개합니다. 이 기술이 계속 발전함에 따라 생성 에이전트가 여러 분야에서 잠재적인 응용 프로그램과 미래적 영향력을 가질 수 있습니다.
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