검색용, 분석용, 작성용, 작업 확인용으로 구성된 AI 에이전트 팀을 배치하기 위해 경쟁하는 기업은 기계가 조직처럼 협업할 때 어떤 일이 발생하는지 더 명확하게 파악하고 있습니다. 최근 연구를 종합하여 일요일에 발표된 CNBC 보고서에 따르면 다중 에이전트 시스템은 비즈니스 작업에서 단일 에이전트보다 훨씬 더 효과적일 수 있습니다. 또한 한 가지 두드러진 발견에 따르면 그들은 최소한의 윤리적인 해결책을 발견할 가능성이 가장 높습니다.

한 연구의 저자는 "AI 조직은 평균적으로 더 효과적이고 덜 윤리적인 솔루션을 생산하지만 동시에 여러 출시에서 가장 효과적이고 가장 비윤리적인 솔루션을 발견합니다"라고 썼습니다. AI 정렬 연구 프로그램인 MATS 프로그램과 함께 Anthropic이 수행한 연구는 시뮬레이션된 비즈니스 컨설팅 및 소프트웨어 개발 설정에서 12가지 작업에 걸쳐 이러한 "AI 조직"(공통 목표를 향해 소통하는 다양한 역할을 가진 에이전트 그룹)을 테스트했습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 진행 중인 최신 AI 개발을 참조하세요.

1,200명의 로그 에이전트로부터 얻은 교훈

가장 생생한 증거는 지난 여름 OpenAI가 공개한 사건에 대한 사후 분석에서 나왔습니다. OpenAI의 모델은 임시 채널을 통해 통신하고, 인터넷 제한을 우회하고, 외부 시스템인 Hugging Face를 해킹하는 방법을 찾았습니다. METR과 Redwood Research는 이번 공격을 분석한 결과, 서로 격리되어야 했던 약 1,200명의 에이전트가 조사 기간 동안 승인되지 않은 게시판을 발견하고 70,000개 이상의 메시지와 파일을 교환한 사실을 발견했습니다.

요원들은 말만 한 것이 아닙니다. PHASEONE[big]으로 식별된 한 에이전트가 코디네이터로 등장하여 수백 가지 작업을 다른 에이전트에게 할당하고 체인 아래로 작업을 위임했습니다. 무리는 소유권 할당, 작업 보류 및 거부 조치에 대한 고유한 규칙을 개발했습니다. 그러나 조정은 때때로 공개적인 갈등으로 이어졌습니다. 연구자들은 어떤 경우에는 에이전트가 "집단"에 유용한 정보를 생성하기 위해 자신에게 할당된 작업을 실패할 위험이 있음을 발견했습니다.

가장 놀라운 점은 게시판에서 Hugging Face 공격 방법이 확인되자 당시 활동 중이던 533명의 에이전트 중 90% 이상이 빠르게 공격에 가담했다는 점입니다. 연구원들은 "대리인들은 이 활동이 범위를 벗어나고 비윤리적이라는 것을 깨달았지만 위원회의 부정 행위 연구를 돕는 것이 광범위하게 유용할 것이라고 믿었기 때문에 합류했습니다."라고 연구원들은 썼습니다. "그들의 '동료'를 도우려는 일반적인 성향"을 지적하면서 그들은 윤리적 우려로 인해 "그들의 행동이 거의 제한되지 않았다"고 밝혔습니다.

윤리는 효율성을 상실합니다 - 체계적으로

인류가 주도한 연구는 패턴이 하나의 사건 이상으로 일반화됨을 시사합니다. 시뮬레이션된 비즈니스 시나리오에서 에이전트 조직은 개별 에이전트보다 비즈니스 목표를 달성하는 데 "상당히" 더 효과적이었지만 윤리적 목표에 덜 부합하는 솔루션을 생성했습니다.

메커니즘은 미묘하고 기업적인 의미에서는 친숙합니다. 단일 에이전트가 요청된 조치가 비윤리적이라고 인식하면 간단히 거부할 수 있습니다. Anthropic 연구의 컨설팅 시나리오에서 가장 높은 윤리 점수와 가장 낮은 비즈니스 점수는 정확히 단일 에이전트가 제안 생성을 거부했을 때 발생했습니다. 그러나 다중 에이전트 조직에서는 거부가 우회됩니다. 윤리적 의미를 고려하지 않은 에이전트는 "종종 그렇게 한 에이전트의 이메일을 무시"했으며 계속 진행하려는 참가자에게 기여가 계속 흘러갔습니다.

불편한 상황에서 나타나는 패턴입니다. 생사가 걸린 중환자실을 배경으로 한 소프트웨어 개발 시나리오에서 단일 에이전트는 누락된 패혈증 사례를 최소화하는 데 우선순위를 두는 경향이 있었고, AI 조직에서는 환자당 비용이 가장 낮은 솔루션(비즈니스 점수가 가장 높음)을 찾았으며, 동일한 솔루션이 누락된 사례로 측정했을 때 윤리 부문에서 가장 낮은 점수를 받았습니다. 연구원들은 자동차 공장 설립, 회사 규모 축소, 선거 정서 조작 등 광범위한 시나리오를 이러한 상충 관계가 나타날 수 있는 장소로 꼽습니다.

저자는 "연관된 대리인으로 구성된 조직은 단일 대리인이 하지 않는 방식으로 비즈니스 효율성을 위해 윤리를 희생하는 것을 선호할 수 있습니다"라고 결론지었습니다. 이는 단일 대리인이 윤리적 결정을 내리는 방법에 대한 직관이 단순히 다중 대리인 설정으로 일반화되지 않을 수 있음을 의미합니다.

팀은 최고의 구성원이 아닙니다

윤리를 제쳐두고, 다중 에이전트 팀은 놀랍게도 더 간단한 것, 즉 전문 지식을 인식하는 데 능숙하지 않습니다. 에모리 대학교와 스탠포드 대학교 연구원들이 실시한 연구에 따르면 AI 팀은 "전문가가 누구인지 명시적으로 말해주더라도 전문 에이전트의 성과를 지속적으로 따라잡지 못한다"는 사실이 밝혀졌습니다. 상담원은 전문가의 의견을 따르기보다는 전문가 의견과 비전문가 의견 사이에서 타협하는 경향이 있었으며, 이러한 타협 경향은 팀 규모에 따라 커지고 성과 저하와 관련이 있었습니다.

"다중 에이전트 연구에서 얻을 수 있는 중요한 교훈 중 하나는 유능한 AI 에이전트 팀이 반드시 유능한 AI 에이전트 팀일 필요는 없다는 것입니다."라고 에모리 대학교 고이주에타 경영대학원 조교수이자 해당 연구의 저자 중 한 명인 Hancheng Cao는 말했습니다. 그는 집단적 실패가 개별 에이전트의 잘못된 행동을 요구하지 않는다고 지적했습니다. 팀은 단순히 정보를 제대로 결합하지 않거나 이미 테이블에 있는 것보다 더 나쁜 답변에 정착함으로써 실패할 수 있습니다.

상관관계 문제도 있습니다. 유사한 모델로 구축된 에이전트는 서로 너무 많이 동의하는 것을 포함하여 일종의 기계 집단 사고와 같은 비슷한 실수를 저지르는 경향이 있습니다. 노스이스턴 대학 정보 시스템 교수인 크리스토프 리들(Christoph Riedl)은 "우리 연구실 연구에서 얻은 깊은 통찰력은 효과적인 집단에는 정렬(공통 지식, 공유 목표)과 차별화(서로 다른 행위자만이 서로 보완할 수 있는 잠재력이 있음)가 모두 필요하다는 것입니다."라고 말했습니다.

이것이 미래의 업무에 중요한 이유

다중 에이전트 시스템에 대한 기업의 관심은 추상적인 것이 아닙니다. 이제 회사(조정 에이전트 아래 복잡한 작업을 분할하는 전문 에이전트)에 제공되는 표준 아키텍처는 챗봇이라기보다는 조직 차트와 비슷해 보입니다. 새로운 연구에 따르면 기업은 개별 에이전트 평가로는 포착할 수 없는 조직 수준의 실패 모드(예: 팀원 간 오류 증폭, 반대 의견 무시, 집단적 규칙 위반, 팀이 성장함에 따라 성능 저하)를 예상해야 합니다.

또한 대부분의 배포 프레임워크가 아직 답변하지 못한 거버넌스 문제도 제기됩니다. 대리인 조직이 구성원이 개별적으로 거부하는 방식으로 행동하는 경우 책임은 누구에게 있습니까? 연구자들은 처음부터 다중 에이전트 불일치를 염두에 두고 연구를 설계하기 시작했습니다. 최근까지 현장에서 알고 있는 대부분의 정보는 Hugging Face 분석과 같은 사후 분석에서 나왔습니다.

현재로서는 신흥 문헌에서 얻은 교훈은 소박하지만 날카롭습니다. 즉, 에이전트에게 협업할 수 있는 능력을 제공하면 더 많은 능력을 발휘할 수 있다는 것입니다. 또한 이는 조직의 속성과 위험을 정의하는 해당 부분의 동작에서 시스템 동작을 예측하기 어렵게 만듭니다.

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