컴퓨터에서 가상 컴퓨터를 실행할 수 있게 하는 기술을 가상 머신 기술이라고 합니다.
가상 머신 기술을 사용하면, 예를 들어 단일 물리 컴퓨터에서 여러 대의 컴퓨터를 가상으로 운영할 수 있습니다.
또는 물리 컴퓨터와 다른 아키텍처를 가진 컴퓨터를 에뮬레이션할 수도 있습니다.
가상 머신과 유사하게, 실제 지능 위에 가상 지능을 구현하는 것도 가능합니다. 우리는 이를 가상 지능이라고 부릅니다.
예를 들어, 여러 사람의 대화를 상상하거나 다른 사람의 역할을 연기할 때, 인간은 가상 지능의 기술을 발휘하고 있는 것입니다.
대화형 AI 또한 가상 지능의 기술을 가지고 있습니다. 두 사람 간의 대화를 생성하거나, 캐릭터에게 지시를 내려 응답하게 할 때, 현재의 인공지능이 높은 수준의 가상 지능 기술을 가지고 있음이 분명합니다.
지능 오케스트레이션
컴퓨터 시스템에서는 가상 머신을 사용하여 시스템 오케스트레이션을 구현할 수 있습니다.
시스템 오케스트레이션은 다양한 사양과 기능을 가진 수많은 컴퓨터를 결합하여 구현되는 분산 협업 시스템을 온디맨드로 구축하고 실행할 수 있도록 합니다.
이를 통해 분산 협업 시스템의 구성을 유연하게 변경할 수 있어 개선 및 기능 추가가 용이해집니다.
현재 대화형 AI를 적용할 때, 서로 다른 역할을 가진 여러 AI를 결합하여 조직적인 작업을 수행하는 방식이 사용되기도 합니다.
이 경우, 시스템 오케스트레이션 기술을 적용하면 여러 AI의 역할과 조합을 유연하게 전환하기가 유사하게 쉬워져 개선 및 기능 추가가 용이해집니다.
반면에, 가상 지능을 적용하면 시스템 오케스트레이션 대신 지능 오케스트레이션을 구현할 수 있습니다.
이는 단일 AI를 실제 개체로 사용하면서, 해당 AI의 처리 과정 내에서 서로 다른 역할을 가진 여러 가상 지능을 결합하여 조직적인 작업을 수행하는 것을 의미합니다.
시스템 오케스트레이션을 통해 여러 AI를 결합하려면 시스템 개발이 필요합니다.
이와 대조적으로, 지능 오케스트레이션은 프롬프트 지시만으로 완료될 수 있어 시스템 개발이 필요 없습니다.
일반적인 채팅 인터페이스를 통해 지시를 제공함으로써, 지능 오케스트레이션을 통해 조직적인 작업을 달성할 수 있습니다.
이는 시스템 오케스트레이션보다 훨씬 더 유연하고 신속하게 개선 및 기능 추가를 가능하게 합니다.
궁극의 숙고
지능 오케스트레이션의 유용성은 AI가 조직적인 작업을 수행할 때 시스템 개발을 없애는 것에만 국한되지 않습니다.
AI에게 지능 오케스트레이션 기술을 사용하여 "생각"하도록 지시함으로써, AI는 숙고하도록 장려됩니다.
이 숙고는 여러 정보를 조합하는 것이 아니라, 여러 관점을 조합하는 것입니다.
더 나아가, 지능 오케스트레이션의 특성을 활용하여 AI에게 여러 가상 지능의 역할과 구조를 개선하고 기능을 추가하거나, 심지어 폐기하고 재구축하는 과정을 반복하도록 지시할 수 있습니다.
이를 통해 숙고 방식 자체에 대한 시행착오를 거치게 되며, 이는 궁극적인 숙고로 이어집니다.
궁극적인 숙고는 오해와 오류를 줄여 사고의 정확성을 높이고, 다각적인 관점을 통해 사고의 폭을 넓힐 수 있습니다. 또한, 수많은 정보와 관점을 결합하는 화학 반응은 새로운 발견과 창의성 발현으로 이어질 수 있습니다.
결론
가상 지능은 단일 AI 모델이 숙고하면서 역할과 작업에 관련된 지식을 전환할 수 있게 하여, 시스템 오케스트레이션 없이도 고도화된 조직적 지적 활동을 가능하게 합니다.
체계적인 숙고를 통해 AI는 실패 경험을 분석하고 축적하여 자체 지식을 업데이트할 수 있으며, 단기 기억을 위한 입력 토큰의 한계 내에서 지식을 요약하고 오래된 정보를 정리할 수 있습니다.
이는 비즈니스 환경에서 AI가 인간을 진정으로 대체하여 작업을 수행할 수 있는 경우를 비약적으로 증가시킬 것입니다.