디지털융합교육원(원장 최재용)은 지난 27일 오후 8시부터 10시까지 줌(Zoom)을 통해 ‘에이전틱 AI와 피지컬 AI’를 주제로 온라인 출판기념 특강을 개최했다.

이번 특강은 『피지컬 AI와 에이전틱 AI가 바꾸는 미래-AI가 몸을 갖는 순간』 출간을 기념해 마련됐으며, 공동저자인 최재용 디지털융합교육원장과 권오용 건국대학교 석좌교수가 강사로 나섰다.

디지털융합교육원은 “생성형 AI 이후의 기술 흐름이 단순한 활용 단계를 넘어 스스로 일하는 AI 에이전트와 현실 세계에서 작동하는 피지컬 AI로 빠르게 확장되고 있다”며 “이번 특강은 교육자와 기업 실무자들이 미래 AI 전환의 방향을 이해할 수 있도록 준비한 자리”라고 밝혔다.

강의에서는 ChatGPT 이후 AI 기술의 변화가 먼저 설명됐다. 초기 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하고 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 데 초점이 있었다면, 최근 AI는 목표를 이해하고 계획을 세우며 필요한 도구를 사용하고 결과를 점검하는 자율 수행 구조로 발전하고 있다고 설명했다.

최재용 원장은 강의에서 “앞으로의 AI 교육은 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 방법에 머물러서는 안 된다”며 “AI가 어떤 목표를 수행하도록 설계하고, 여러 도구와 연결해 실제 업무에 적용할 수 있도록 교육의 방향이 확장돼야 한다”고 말했다.

특히 강의에서는 AI 에이전트와 에이전틱 AI의 차이가 강조됐다. AI 에이전트는 특정 목표를 수행하는 단일 AI를 의미하고, 에이전틱 AI는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하며 상위 에이전트가 이를 조율하는 구조로 소개됐다. 이 과정에서 여러 에이전트를 지휘하고 조정하는 오케스트레이션의 중요성도 함께 다뤘다.

권오용 석좌교수는 “에이전틱 AI는 하나의 AI가 답을 내는 수준을 넘어 여러 AI가 협업해 문제를 해결하는 구조”라며 “앞으로 기업과 산업 현장에서는 AI를 단순 도구가 아니라 업무 수행 체계 안에서 이해해야 한다”고 강조했다.

이날 특강에서는 AI 에이전트 시대의 핵심 연결 기술로 MCP(Model Context Protocol)도 소개됐다. MCP는 AI 에이전트가 이메일, 캘린더, 문서 도구, 업무 시스템 등 기존 소프트웨어와 연결돼 실제 업무를 수행할 수 있도록 돕는 구조로 설명됐다.

최 원장은 “MCP는 AI가 여러 업무 도구와 연결돼 실제 일을 수행하게 하는 중요한 기반 기술”이라며 “AI가 문서를 만들고 일정을 확인하고 업무 시스템과 연동하는 시대에는 이러한 연결 구조에 대한 이해가 필수적”이라고 설명했다.

강의에서는 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링으로 이동하는 흐름도 다뤘다. 프롬프트 엔지니어링이 AI에게 좋은 답을 얻기 위한 질문 설계라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 일할 맥락을 설계하는 것이고, 하네스 엔지니어링은 AI 에이전트가 안전하고 효율적으로 작동하도록 규칙과 경계, 피드백 체계를 설계하는 방식이라고 소개했다.

피지컬 AI에 대해서는 AI가 디지털 공간을 넘어 센서, 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, 드론, 스마트가전 등 물리적 하드웨어와 결합하는 단계라고 설명했다. 기존 AI가 글을 쓰고 이미지를 만드는 소프트웨어 중심의 디지털 AI였다면, 피지컬 AI는 현실 세계를 감지하고 판단하며 실제 행동을 수행하는 AI라는 점이 강조됐다.

권 석좌교수는 “피지컬 AI는 AI가 디지털 화면 안에 머무는 것이 아니라 현실 세계를 감지하고 판단하며 행동하는 단계로 나아가는 것”이라며 “자율주행, 로봇, 스마트팩토리, 드론 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡을 것”이라고 말했다.

피지컬 AI의 핵심 구조로는 센싱, 추론, 행동이 제시됐다. 센싱은 카메라, 라이다, 레이더, 온도 센서, 압력 센서 등으로 현실 세계의 정보를 감지하는 과정이며, 추론은 수집된 데이터를 바탕으로 상황을 판단하는 과정이다. 행동은 로봇이나 기계를 통해 판단 결과를 실제 동작으로 옮기는 과정으로 설명했다.

강의에서는 피지컬 AI에서 지연 시간, 즉 레이턴시 문제가 매우 중요하다는 점도 다뤘다. 자율주행차나 산업용 로봇처럼 현실 세계에서 작동하는 AI는 짧은 지연도 사고로 이어질 수 있기 때문에, 데이터를 클라우드로 보내고 다시 받아오는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 이에 따라 현장 가까이에서 즉시 데이터를 처리하는 엣지 AI와 온디바이스 AI의 중요성도 강조됐다.

권 석좌교수는 “현장에서 작동하는 AI는 빠른 판단과 즉각적인 반응이 중요하다”며 “피지컬 AI 시대에는 클라우드뿐 아니라 엣지 AI와 온디바이스 AI의 역할이 더욱 커질 것”이라고 밝혔다.

또한 피지컬 AI의 학습과 검증 과정에서 디지털 트윈과 시뮬레이션의 역할도 소개됐다. 로봇이나 자율주행 시스템을 실제 현장에 바로 투입하기보다 가상 공간에서 반복적으로 훈련하고 검증한 뒤 현실에 적용하는 과정이 필요하다는 것이다.

디지털융합교육원은 이번 특강을 통해 생성형 AI 이후 교육 방향이 단순한 ChatGPT 활용 교육에서 AI 에이전트 설계, 에이전틱 AI 운영, MCP 이해, 피지컬 AI와 엣지 AI, 디지털 트윈, AI 거버넌스 교육으로 확장될 필요가 있음을 제시했다.

최재용 원장은 특강을 마무리하며 “AI는 이제 질문에 답하는 도구를 넘어 스스로 일하고 현실 세계에서 행동하는 단계로 발전하고 있다”며 “디지털융합교육원은 앞으로도 산업 변화에 맞춘 AI 교육과 특강을 지속적으로 이어가겠다”고 밝혔다.

이번 특강은 생성형 AI 이후의 흐름을 이해하고자 하는 교육자, 강사, 기업 실무자에게 AI 기술 변화의 방향과 교육적 시사점을 제공한 자리로 평가됐다.​