에이전트는 촬영장에 들어섰지만, 전력망은 아직 없다

도입

같은 기술 행사에서 AI 에이전트를 두고 상반된 듯한 평가가 나왔다. 베이징 산업 세션에서는 AI가 콘텐츠 생성을 넘어 ‘세계를 구축하는’ 단계로 가고 있으며, 헝뎬의 일부 오프라인 촬영장을 스캔해 온라인 3D 제작 공간으로 옮긴 사례가 소개됐다. 반면 항저우 학술 세션에서는 오늘의 에이전트를 막 발명된 전구에 비유했다. 전구는 켜졌지만, 사회 전체를 바꾸는 전력망은 아직 없다는 의미다.

이 둘은 모순이 아니다. 산업계는 지금의 AI가 실제 프로덕션에서 무엇을 납품할 수 있는지 본다. 학계는 에이전트가 언제 스스로 학습하고 검증하며 개선하는 시스템이 될 수 있는지 묻는다.

핵심 포인트

• 산업계는 제작 파이프라인을 다시 짜고 있다. 후징원위는 AI가 영상 산업에 들어가려면 몇 초짜리 인상적인 클립 생성에 그쳐서는 안 된다고 봤다. 각본, 미술, 연출, 편집, 사운드 등 전문 판단과 결합해야 한다는 것이다.
• 소프트웨어는 기능 제공에서 결과 제공으로 이동한다. 메이투는 사용자가 목표를 말하면 여러 에이전트가 기획, 디자인, 보정, 색 조정, 분석을 나눠 맡는 방식으로 제품 형태가 바뀌고 있다고 설명했다.
• 영상 생성에는 공간 일관성이 중요하다. 췬허커지는 2D 픽셀 중심의 영상 모델만으로는 방 구조, 소품, 카메라 시점이 장면마다 어긋나기 쉽다고 지적했다. 먼저 3D 공간을 만들고, 영상 모델은 미감과 언어 제어를 맡기는 방식이 대안으로 제시됐다.
• 학계는 질적 전환에 신중하다. 코딩 등 디지털 작업의 에이전트는 이미 쓸모가 커졌지만, 구현 지능, 열린 세계에서의 지속 학습, 장기 기억, 안전성은 여전히 미완성이다.
• 관건은 폐루프다. 성숙한 에이전트는 작업 실행뿐 아니라 결과가 맞는지 판단하고, 오류를 고치며, 경험을 기억이나 기술, 모델 능력으로 축적해야 한다.

의미와 영향

이번 논의는 AI 도입의 현재 위치를 보여준다. 상업 이미지, 가상 세트, 통제된 콘텐츠 제작처럼 경계가 명확한 영역에서는 이미 개별 ‘전구’를 켤 수 있다. 그러나 이 전구들을 연결할 인프라에는 저지연 기반 모델, Harness, 강화학습, 학습 가능한 장기 기억, 안전한 검증 체계가 더 필요하다.

따라서 AI가 특정 현장에서 세계를 만들기 시작했다는 말과, 범용 자기 진화형 에이전트가 아직 전구 단계라는 말은 동시에 참일 수 있다.

출처: 量子位