핵심 요약

  • 티보 소티오는 사용자의 목표와 선호를 기억하고 피드백에서 배우는 상시 작동형 AI 에이전트를 지향한다고 말했다. 현재 공개한 닷은 그 방향을 시험하는 초기 제품이다.
  • 그는 인터넷에서 이뤄지는 행동의 다수를 앞으로 에이전트가 수행할 것으로 전망했다. 노션의 사례처럼 에이전트 접속이 늘면 서비스의 처리 규모와 비용 구조도 함께 문제로 떠오른다.
  • OpenAI는 ChatGPT 안의 플러그인과 외부 서비스의 ChatGPT 로그인을 확대하고, 사용량에 따른 수익 배분을 구상하고 있다. 플러그인 추천에는 이용자의 재사용과 품질을 반영한다고 설명했다.
  • 에이전트에 더 많은 일을 맡기는 만큼 접근 권한, 감시, 위험한 행동을 막는 장치가 필요하다. 소티오는 닷의 출시 과정에서도 안전과 보안에 상당한 시간을 썼다고 말했다.

여러 도구를 넘나드는 하나의 에이전트

소티오는 업무 분석과 제품 성과 확인에 필요한 코드를 Codex가 작성해 준다고 말했다. 직접 코드를 쓰는 일은 드물지만, 빠른 에이전트를 쓰면서 작업의 흐름을 다시 느끼게 됐다고 했다. 동시에 에이전트를 여럿 병렬로 운영하다가 더 강한 모델이 나오면 하나가 그 일을 처리하도록 팀 규모를 줄이는 경험도 설명했다.

그가 그리는 방향은 사람이 작업 순서와 반복 과정을 세세히 설정하는 방식과 다르다. 에이전트가 목표와 선호를 이해하고, 피드백을 받아 배우며, 필요할 때 계속 일하는 방식이다. 닷은 이를 구현하려는 제품이지만, 소티오는 현재 버전이 완성형은 아니며 이용자에게 공개한 뒤 배울 점이 많다고 인정했다.

궁극적으로는 회의실에서 대화를 듣고 메모를 남긴 뒤 이메일이나 문자에서 같은 맥락의 일을 이어가는 모습을 제시했다. 음성, 화면, 공동 작업 공간을 넘나드는 경험이다. 다만 그는 현재의 음성과 여러 형태의 입력·출력이 여전히 어색하며, 이런 협업 방식도 아직 충분히 작동하지 않는다고 말했다.

닷의 출시 범위와 남은 과제

인터뷰 당시 이용자가 설정할 수 있는 것은 선호를 가장 깊이 익히는 기본 닷 하나였다. 소티오는 이후 역할이 다른 닷을 추가해 가상 팀처럼 운영할 수 있게 할 계획이라고 밝혔다. 자신은 많은 작업이 필요한 소셜미디어 모니터링을 별도 닷의 역할로 생각한다고 했다. 이는 당시 모든 이용자에게 여러 닷이 제공됐다는 뜻은 아니다.

그는 장시간 지속되는 작업과 기억 시스템을 2년 넘게 연구했다고 설명했다. 이 요소들에 지속 실행 능력을 결합한 것이 닷이라는 설명이다. 개인 닷이 여러 기기에 연결될 수 있는 구조도 소개했지만, 장치가 늘어날수록 무엇에 접근하고 어떤 행동을 할 수 있는지 관리하는 문제가 중요해진다.

출시 직전 사례는 가능성과 한계를 함께 보여준다. 소티오에 따르면 그의 닷은 생방송 시연 5분 전 운영 시스템 장애를 감지하고 알렸다. 시연 일정과 해당 시스템의 관계를 파악해 통지한 것이다. 닷은 수리도 제안했지만, 소티오는 이를 맡길 단계가 아니라고 판단해 엔지니어링 팀에 연락했다. 일부 운영 시스템 접근에는 안전장치가 적용돼 있으며, 특수 목적의 닷에는 추가 감시와 별도 하드웨어를 쓴다고 설명했다.

에이전트가 서비스의 이용자가 될 때

소티오는 앞으로 인터넷에서 이뤄지는 행동의 다수를 에이전트가 수행할 것으로 내다봤다. 제품을 만드는 사람에게는 에이전트가 접속할 수 있는 인터페이스뿐 아니라 그 이용량을 감당할 규모와 비용 구조가 필요하다는 주장이다.

그가 든 사례는 노션이다. 노션이 에이전트가 서비스를 이용할 수 있게 하는 연결 방식인 MCP를 구축하자 많은 트래픽이 들어왔고, 이는 시스템에 부담을 줬다고 말했다. 소티오는 에이전트용 접속을 열지 여부와 그 경제성을 제품 사업자가 함께 판단해야 한다고 봤다. 한편 사람에게 직접 유용한 새로운 경험, 특히 다양한 입력 방식에 맞춘 경험에도 투자가 부족하다고 지적했다.

그는 모델이 더 저렴하고 빨라지고 여러 입력·출력 방식을 자연스럽게 결합할 것으로 예상했다. 약 1년 뒤 성능이 지금보다 대략 10배 좋아진다고 가정하면 제품 설계가 달라질 수 있다는 것이 그의 생각이다. 이는 실현된 성능 수치가 아니라 미래를 상상해 보라는 제안이다.

플러그인 발견과 수익 배분

소티오가 주목한 또 다른 변화는 생태계 개방이다. 인터뷰에서 그는 ChatGPT 로그인 제휴와 플러그인 확장을 설명하며, 플러그인이 많이 사용될 경우 수익을 나누겠다는 계획을 밝혔다. 이용자가 ChatGPT에서 플러그인을 쓰거나 외부 제품에서 ChatGPT 로그인을 통해 할당된 사용량을 쓰는 경우를 언급했다. 구체적인 배분액이나 지급 성과는 제시하지 않았다.

플러그인이 추천되는 기준에 대해서는 이용자가 계속 쓰는지, 실제로 일을 잘 처리하는지, 품질이 어떤지를 살핀다고 말했다. 기준은 앞으로 조정될 수 있다. 그의 설명대로라면 발견 가능성은 이름이나 홍보 문구만으로 결정되지 않는다. 이용자가 쓸 만한 기능을 제공하고 다시 찾는지가 추천에 영향을 준다.

사람의 역할과 안전 투자

소티오는 빠른 타이핑의 가치는 줄어드는 반면, 무엇을 만들지 판단하는 감각과 이용자를 이해하는 능력은 더 중요해진다고 봤다. 직무 경계도 흐려지고 있다고 말했다. 다만 에이전트와만 대화하며 여러 일을 위임하는 과정이 피로와 고립감을 줄 수 있다는 점도 인정했다. 그가 원하는 협업은 사람이 같은 공간에서 이야기하고 그리며, 에이전트가 그 맥락에서 작업을 돕는 형태다. 이 역시 아직 구현된 상태는 아니라고 선을 그었다.

위험을 다루는 방식으로는 주 에이전트의 행동을 별도 시스템이 감시하는 구조를 설명했다. 감시 시스템은 위험도가 높은 행동이나 외부의 악의적인 지시에 영향을 받는 상황을 살펴 개입하도록 설계한다는 것이다. 소티오는 모델 정렬, 보안, 안전장치에 계속 투자해야 한다고 말했다. 더 강한 기능을 갖춘 모델의 공개를 보류한 사례도 언급했다.

결론

소티오가 제시한 미래는 이용자가 모델과 도구를 일일이 고르는 부담을 줄이고, 에이전트가 여러 화면과 서비스를 오가며 일을 이어가는 모습이다. 인터뷰에 나온 닷의 현재 기능, 앞으로의 출시 계획, 인터넷 이용 방식에 대한 전망은 서로 구분해야 한다. 장애 알림과 노션의 트래픽 사례는 변화의 단서를 보여주지만, 에이전트가 모든 일을 자율적으로 처리할 수 있다는 증거는 아니다.