구글 딥마인드의 인공지능(AI) 알파고가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리한 지 10년이 흘렀다. 당시 인간의 코딩 없이 스스로 패턴을 학습하는 '딥러닝' 기술의 실증은 모든 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 이제 AI는 생성형 단계를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전틱 AI'로 진화하며 통제 및 윤리적 논쟁을 본격화하는 상황이다.

구글 딥마인드의 인공지능(AI) 알파고가 2016년 3월 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 4승 1패로 승리한 지 정확히 10년이 지났다. 이 사건은 단순한 승패를 넘어 AI가 인간의 직접적인 코딩 없이도 스스로 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내는 '딥러닝'의 실질적 가능성을 입증한 중대 기점으로 평가받는다. 바둑판 위에서 시작된 기술적 충격은 지난 10년간 생성형 AI를 거쳐 이제는 자율적인 판단과 행동이 가능한 '에이전틱 AI'로 진화하며 전 산업의 구조적 재편을 가속화하고 있다.

알파고 이전의 AI는 인간이 입력한 경우의 수 내에서 최적의 해법을 찾는 연산 기계에 불과했다. 그러나 우주의 원자 수보다 많다고 알려진 바둑의 경우의 수 앞에서는 기존의 규칙 기반 접근 방식이 한계에 봉착했다. 알파고는 스스로 기보를 학습하는 강화학습 방식을 통해 이러한 한계를 극복하며, 특히 제2국에서 선보인 '37수'는 단순 연산을 넘어 기계가 인간의 '직관'을 모방할 수 있음을 증명한 상징적 사건으로 기록된다.

이러한 혁신은 설계자의 의도를 벗어나 독자적인 전략을 수립하는 알고리즘의 '블랙박스'가 열리는 순간을 의미한다. 알파고의 강화학습 알고리즘은 이후 텍스트, 이미지, 코드를 이해하고 생성하는 대형언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI로 발전하였다. 챗GPT의 등장을 기점으로 AI는 실험실의 경계를 넘어 실물 경제의 핵심 동력으로 자리매김하며, 우리의 업무 구조를 이미 재편하는 중이다.

초기 코딩이나 단순 고객 응대 업무는 AI가 전담하고, 인간은 생성된 결과물을 검수하고 전략적 의사결정에 집중하는 형태로 생산성 패러다임이 전환되고 있다. 이는 단순한 인간 노동력의 대체가 아닌, 일터에서의 '역할 재설계'가 현실화되고 있음을 의미한다. 글로벌 빅테크 기업들은 현재 챗봇 형태의 생성형 AI를 넘어 '에이전틱 AI' 개발에 집중하는 모습이다.

에이전틱 AI는 명령어를 입력해야만 반응하는 수동적 형태를 벗어나, 최종 목표만 주어지면 AI가 스스로 세부 계획을 수립하고 외부 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 호출하여 실제 행동을 수행하는 시스템을 지향한다. 이미 스스로 해킹 취약점을 찾아내 모의 침투를 수행하거나, 복잡한 업무 프로세스를 자율적으로 실행하는 단계까지 기술 실증이 완료되었다. 이는 AI가 단순 조력자를 넘어 독립적인 '행위자'로 격상되었음을 시사한다.

그러나 AI의 자율성이 증대될수록 딥러닝 특유의 불투명성, 즉 '어떻게 이 결론에 도달했는지'를 명확히 알 수 없는 '블랙박스' 한계는 치명적인 리스크로 작용한다. 스스로 외부 도구를 제어하는 에이전틱 AI 시대에는 개인정보 대량 유출, 권한 오남용, 사이버 보안 시스템 마비 등 과거와 비교할 수 없는 파급력을 지닌 잠재적 위험이 우려된다.

일각에서는 AI 기술 발전의 속도가 인간의 예측 범위를 이미 넘어섰다는 비판적 시각도 존재한다. 기술의 진보 자체는 긍정적이나, 통제 불가능한 자율성이 초래할 수 있는 사회적 혼란과 역기능에 대한 심도 깊은 논의가 부족하다는 지적이다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 이세돌 9단에게 감사패를 전달하는 등 기술 성과를 기념하는 동시에, 전문가들은 "AI가 조력자를 넘어 독립적인 '행위자'로 격상된 셈"이라고 평가하며 그에 따른 책임과 통제 방안 마련의 시급성을 강조한다.

지난 10년이 AI의 '능력'을 입증하는 데 집중된 시간이었다면, 앞으로의 10년은 인간의 개입 없이 작동하는 AI를 어떻게 안전하게 제어하고 추적할 것인지에 인류의 운명이 달렸다는 인식이 확산되고 있다. 법치와 시장 질서 속에서 AI의 효율성을 극대화하는 동시에, 잠재적 위험을 최소화할 수 있는 거버넌스 체계 구축이 시급한 과제로 부상하고 있다.