이번 주 샌프란시스코에서 AMD는 언론, 공급업체 및 산업 분석가들을 위한 Advancing AI 2024 이벤트를 개최함. 새로운 AMD EPYC 및 AMD Instinct와 같은 데이터 센터 제품과 기업 사용자를 위한 새로운 AMD Ryzen AI Pro 300 시리즈 프로세서에 대한 발표가 있었음.
하지만 나는 특히 전시된 소프트웨어에 관심이 많았음. AI는 많은 약속을 해왔지만, 지금까지는 많은 사람들이 2024년에 이야기하고 있는 AI PC를 구매할 만한 소프트웨어를 제공하는 데 실패했음.
내가 본 것의 대부분은 지난 1년 동안 우리가 모두 보아온 것과 비슷했음: 많은 이미지 생성, 몇 가지 챗봇, 배경 교체 또는 흐림 효과와 같은 화상 회의 도구들이었음. 이러한 것들은 AI PC의 게임 체인저가 될 만한 킬러 앱은 아님.
하지만 나는 기본적인 사용 사례를 넘어 더 창의적인 영역으로 나아가고 있다는 것을 보여주는 흥미로운 AI 도구와 데모를 보았음. 이 모든 AI 이야기에 뭔가 있을지도 모른다는 생각이 들었음. 비록 기술이 진정으로 결실을 맺기까지는 시간이 더 걸릴 것임.
변화를 위한 다른 것들
AMD Advancing AI 2024 이벤트에서 내가 주목한 몇 가지 두드러진 AI 도구들이 있었음. 첫 번째는 3D 게임 환경에서 지능형 에이전트의 데모 시리즈였음. 이 환경은 Unity, Unreal Engine 또는 유사한 게임 개발 플랫폼을 사용해본 사람이라면 익숙할 법한 기본적인 3D 공간이었음.
한 예로, 데모 비디오에서는 AI가 3D Pong의 여러 인스턴스를 플레이하는 모습이 보여졌음. 이건 그 자체로는 그리 인상적이지 않지만, AI가 제어하는 간단한 패들은 단지 공이 뒤쪽 벽에 닿지 않도록 하는 간단한 규칙만 주어졌음.
이건 큰 일이 아닐 수도 있지만, 전통적인 컴퓨터 프로그램은 우리가 당연하게 여기는 모든 종류의 규칙을 정의해야 한다는 점을 기억해야 함. 예를 들어, AI 에이전트가 공을 막기 위해 패들을 움직여야 한다는 것을 알고 있는가? 점수를 얻기 위해 공을 상대의 벽으로 쳐야 한다는 것을 알고 있는가? 공의 물리학이 어떻게 작용해야 하는지를 알고 있는가? 이러한 모든 것들은 일반적으로 게임에 코딩되어야 하는 규칙임. 하지만 데모에서 패들을 제어하는 AI 에이전트는 그런 것들을 알지 못했지만, 여전히 규칙을 배우고 게임을 제대로 플레이했음.
같은 환경에서 또 다른 데모는 네 명의 인간형 에이전트가 장애물이 있는 방에서 태그 놀이를 하는 모습이었음. 세 명의 에이전트가 네 번째 에이전트를 추적하고 '태그'해야 했음. 어떤 에이전트도 처음에 규칙을 주어지지 않았고, 다양한 장애물을 탐색하기 위한 프로그래밍된 마커도 없었음. 환경에 풀려난 세 명의 빨간 에이전트는 신속하게 파란 에이전트를 식별하고 추적하기 시작했음. 반면 파란 에이전트는 추적자를 피하기 위해 최선을 다했음.
비슷한 데모들이 에이전트가 환경에 노출되고 규칙을 배우는 모습을 보여주었음. 물론 이러한 데모는 에이전트가 해야 할 일을 성공적으로 수행하는 모습만 보여주었기 때문에, 에이전트가 어떻게 훈련되었는지, 훈련 데이터는 무엇이었는지, 얼마나 오랜 시간이 걸렸는지는 알 수 없었음. 그럼에도 불구하고, 게임에서 더 지능적인 AI 에이전트를 갖는 것은 상당한 발전이 될 것임.
내가 본 다른 사용 사례로는 Autodesk 3DS Max 2025와 tyDiffusion 플러그인이 있었음. 이 플러그인은 텍스트 프롬프트를 기반으로 기본적인 3D 장면을 생성할 수 있었음. 3D 렌더링된 출력물은 디자인 상을 받을 만한 것은 아니었지만, 엔지니어와 디자이너에게는 이와 같은 것이 초안으로서 더 발전시켜 실제로 세밀하고 전문적인 것을 만들 수 있는 가능성이 보였음.
하지만 내가 가장 흥미롭게 본 데모는 얼굴 움직임만으로 제어할 수 있는 로컬 비디오 재생이었음. 장애가 있는 사람들에게는 AI의 이러한 응용이 혁신적일 수 있음. 다시 말해, 이것은 개념을 테스트하는 간단한 시험이었지만, 또 다른 이미지 생성기를 사용해 기괴한 밈이나 소셜 미디어용 비디오를 만드는 것보다 훨씬 더 매력적이었음.
소비자 AI의 여전히 의존하는 미디어 생성
내가 본 몇 가지 다른 흥미로운 데모들도 AI 기반 도구들이었지만, 전시된 가장 발전된 도구들은 이미지 생성기, 데이터 집계기 등이었음. 내가 본 한 성숙한 앱은 Google Gemini보다 스포츠 뉴스 요약을 더 잘 제시했지만, 다른 곳에서 생성된 콘텐츠의 멀티미디어 플립보드를 만드는 것은 원본 콘텐츠가 없으면 유용하지 않음. 이러한 종류의 AI 검색 요약기는 장기적인 응용 프로그램으로는 적합하지 않음.
인간 작가, 기자, 사진작가 등의 작업 요약은 이러한 창작자들에게 중요한 수익을 차단함. 이들은 AI 도구인 Gemini가 작동하는 데 필요한 콘텐츠를 계속 생산할 수 없게 됨. 이러한 종류의 AI 응용 프로그램에 대한 두려움은 많은 창작자들을 일자리를 잃게 하고, 이들이 사용하는 원본 자료의 양과 질을 줄여 결국 그들이 생성하는 응답의 질을 저하시키고, 사람들이 그들을 신뢰하지 않게 만들 수 있다는 점임.
이러한 종류의 AI 제품은 궁극적으로 막다른 길이지만, 현재로서는 AI가 어떻게 작동하는지를 시각적으로 가장 매력적으로 보여주는 예시이기 때문에 기업들은 AI 열풍을 타기 위해 이러한 제품을 개발하는 데 몰두할 것임. 다행히도, AI가 다른 무언가, 더 나은 무언가를 할 수 있는 방법에 대한 충분한 예시를 보았기 때문에, 시간이 지나면 AI와 이를 지원하는 AI PC가 투자할 가치가 있는 것이 될 것임.
