LAM이란 무엇일까요?

누구나 한 번쯤 영화 아이언맨의 토니 스타크가 신뢰하는 AI 동반자, 자비스처럼 나를 가장 잘 이해하고 내가 요구하기도 전에 행동해 주는 AI를 꿈꿔봤을 것입니다.

자비스는 토니 스타크의 필요를 예측하고 문제를 해결하며, 이를 실제 행동으로 실행하는 AI의 이상적인 행동 모습을 보여줍니다. 이미 많이 들어본 익숙한 사례일지라도 자비스는 여전히 많은 이들에게 AI 기술 발전의 미래를 제시하는 좋은 예시라고 생각 됩니다.

모두가 자신만의 자비스를 가지는 꿈을 현실로 한 걸음 더 가깝게 만드는 기술이 바로 LAM(Large Action Model), 대규모 행동 모델입니다.

LAM은 문자 그대로 대규모 행동을 수행할 수 있는 AI를 의미합니다.

기존의 LLM(Large Language Model)이 질문에 대한 답변을 제시하거나 문제 해결 과정을 안내하는 것에 초점이 맞춰져 있었다면, LAM은 LLM의 기능을 넘어 실제 실행까지 가능하게 합니다.

이는 단순히 가상 공간에서 사용자의 요구를 처리하는 것을 넘어, 현실 세계에서 실질적인 역할을 수행하는 AI를 의미합니다.

LAM은 그럼 어떻게 학습할까요?

LAM의 학습은 사람의 학습 방식과 유사합니다. 우리가 새로운 것을 배울 때 행동을 관찰하고 이를 통해 원리와 규칙을 배우는 것처럼, LAM도 관찰에서 시작합니다. 이를 기반으로 행동의 규칙을 분석하고, 환경이 바뀌더라도 동일한 목표를 달성할 수 있도록 일반화하는 과정을 진행합니다.

예를 들어,

사용자가 배달 앱에서 치킨을 주문하는 과정을 LAM이 학습한다고 가정해 보겠습니다. 사용자가 앱을 열고, 자주 이용하는 브랜드를 검색한 뒤, 원하는 메뉴를 선택하고, 적용 가능한 쿠폰을 살펴본 후, 결제를 완료하는 일련의 과정을 관찰합니다.

이후 LAM은 이 과정을 최적화된 워크플로우로 정의하여 사용자가 어떤 메뉴를 주문하든, 아니면 다른 유사한 상황에서도 동일한 목적 즉 결제까지 진행 되는 과정(워크플로우)을 통해 목표를 성공적으로 완수할 수 있습니다.

이와 같이 과정 중심, 워크플로우 기반의 학습은 LAM의 핵심 요소 이며 상황에 따른 유연성과 적응력을 강화하는데 중요한 역할을 합니다.

워크플로우에 대한 더 자세한 설명은 아래 링크에서 확인 할 수 있습니다.

Workflow Generation

AI에서 LAM은 왜 중요할까요?

LAM은 다양한 산업에서 새로운 혁신을 만들 어 낼 수 있는 거대한 가능성을 가지고 있습니다.

예를 들어,

이커머스 분야에서는 마켓의 상황을 실시간으로 분석 후, 판매하는 상품의 가격과 할인율을 제안 및 필요에 따라 가격 조정, 프로모션 실행 까지 수행할 수 있습니다.

스마트 홈 분야에서는 사용자의 행동, 생활 패턴을 학습하여 조명의 밝기나 컬러를 조절하거나 효율적인 에너지 관리를 통해 일상적인 편의성과 실용성을 높일 수 있습니다.

이와 같이 LAM은 데이터를 처리하는 것을 넘어, 데이터 기반으로 현실 세계에서 실질적으로 체감할 수 있는 가치를 창출하는 행동까지 이어질 수 있습니다. 이는 다양한 분야에서 효율성과 생산성을 높이는데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

LAM은 무엇을 할 수 있고 사람의 미래에서 왜 필요할까요?

LAM의 가장 큰 장점은 환경이 바뀌어나 상황이 변해도 사용자가 설정한 목표를 달성할 수 있다는 것입니다.

그리고 여기서 한 걸음 더 나아가, LAM은 목표 달성을 위한 최적의 과정을 분석하고 찾아서 실행합니다.  이 점이 기존에 우리가 접했던 AI와 다른점이라고 할 수 있습니다.

예를 들어,

차량의 네비게이션 시스템에 LAM이 적용 된다면 단순히 최단 경로를 안내하는 것을 넘어서, 실시간 교통상황은 물론, 날씨 예보, 사용자의 건강상태, 피로도 등을 종합적으로 분석하여 가장 편안하고 안전한 경로를 추천할 수 있습니다. 이와 동시에 도착 예정시간을 고려하여 목적지에 도착했을 때 필요한 주차 공간 예약이나 집에 도착하기 전 난방 조정 같은 추가적인 액션도 실행 할 수 있습니다.

기존 AI가 사용자의 요구에 따른 행동을 실행하는 수동적인 형태였다면, LAM은 사용자와 끊임없이 소통하며, 누구보다도 사용자를 잘 이해하는 능동적인 역할을 담당 할 수 있습니다.

또 다른 예를 들어본다면,

개인 맞춤형 서비스를 통해 사용자는 자신의 선호도 기반 여행 일정 계획, 건강 관리, 일상적인 업무 처리까지 AI에게 맡길 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 보다 창의적이고 본질적인 활동에 집중 할 수 있는 시간을 확보 할 수 있습니다.

이러한 LAM의 순기능은 인핸스의 비전인 ‘Building AI Agents for Human’s Valuable Time’ 과도 일치합니다. 인핸스는 LAM을 통해 우리의 삶을 편리하고 풍요롭게 만들며, 우리가 상상하지 못했던 새로운 가능성을 열 수 있도록 노력하고 있습니다.

마치며,

LAM은 우리의 삶을 더 편리하고 풍요롭게 만들며, 우리가 상상만으로 남겨두었거나 상상하지 못했던 모든 것들에 새로운 가능성을 부여할 것입니다.

그리고 단순히 기술의 발전을 넘어, 사람과 AI가 함께 만들어나가는 미래를 제시합니다. 이는 AI가 사람의 단순한 도구를 넘어, 현실에서 새롭고 실질적인 가치를 만들어 내고, 사람과 더 나은 세상을 함께 만들어가는 새 시대의 출발점이 될 것으로 기대해봅니다.

‍