중국 AI의 계속되는 충격, 스스로 판단하는 AI 에이전트 「마누스(Manus)」 가 모든 것을 바꿀 가능성

중국 AI의 계속되는 충격, 스스로 판단하는 AI 에이전트 「마누스(Manus)」 가 모든 것을 바꿀 가능성

어느 날 저녁 선전의 어두컴컴한 공유 사무실에서 소프트웨어 엔지니어 한 무리가 새로운 AI 시스템의 성능을 감시하며 맹렬히 키보드를 두드리고 있었다. 서버의 윙윙거림과 고해상도 모니터의 빛이 교차하는 공기에는 일종의 긴장감이 감돌았다. 이들이 시험하고 있던 것은 독립적인 사고와 행동이 가능한 혁신적 AI 에이전트 Manus(마누스)다.

몇 시간 앞둔 중국 시간 3월 6일 론칭은 전 세계 AI 커뮤니티에 충격을 주고 수십 년 묵은 논란을 재점화한다. 즉 인공지능이 '허락받기' 단계를 벗어나 스스로 결단을 내리기 시작할 때 도대체 무슨 일이 벌어지느냐는 물음이다.

Manus는 단순한 챗봇도, 근미래적인 브랜드를 아우르는 개량형 검색엔진도 아니다. 이는 세계 최초의 완전 자율형 AI 에이전트로 인간을 보조할 뿐만 아니라 대체하기 위한 시스템이다. 금융거래 분석부터 구인 후보자 선정까지 Manus는 감시 없이 디지털 세상을 종횡무진 누비며, 가장 숙련된 전문가조차 따라잡기 힘든 속도와 정확도로 의사결정을 한다. 본질적으로는 인간 특유의 망설임에 의한 비효율을 배제하고, 업계 횡단적인 과업(업무)을 처리하도록 훈련된 디지털 만능자인 것이다.

그러나, 기초적인 AI 연구에서 미국에 뒤지고 있다고 생각되기 쉬운 중국이, 왜 실리콘밸리가 이론상으로 밖에 말할 수 없었던 기술을 만들어 낼 수 있었을까. 그리고 더욱 중요한 것은 이는 인공지능의 세력 균형에 무엇을 의미하는가 하는 점이다.

◆ 제2의 Deep Seek
2024년 말 공개된 중국의 AI 모델 '딥시크(Deep Seek)'는 OpenAI의 GPT-4에 대항하는 존재로 등장해 중국의 '스푸트니크 모멘트'로 평가받았다. 이는 중국 연구자들이 대규모언어모델(LLM)의 능력 차이를 메우고 있음을 보여주는 첫 번째 구체적인 증거였다. 반면 Manus는 그와는 전혀 차원이 다른 존재다. 단순한 모델이 아닌 사고, 계획하고, 작업을 자율적으로 실행할 수 있는 에이전트로 마치 무제한의 집중력을 가진 인간과 마찬가지로 매끄럽게 현실 세계를 탐색하는 능력을 가지고 있다.

이 점이야말로, Manus와 서방의 경합과의 차이를 두드러지게 하고 있다. ChatGPT-4나 구글의 Gemini가 인간의 프롬프트에 의해 움직이는 것에 대해, Manus는 지시를 기다리지 않는다. 스스로 작업을 시작하여 새로운 정보를 평가하고 그 자리에서 어프로치를 동적으로 조정하도록 설계되어 있다. 다면적으로 봐도, 이것이야말로 첫 「진정한 범용 AI 에이전트」라고 말할 수 있는 존재다.

예를 들어, Manus에게 이력서의 zip 파일을 주면, 후보자를 단지 랭크를 매기는 것만이 아니다. 각 이력서를 읽고, 관련된 스킬을 추출해, 그것들을 구인 시장의 트렌드와 조합해, 자동 생성의 Excel 시트까지 붙여 최적화된 채용 판단을 제시한다. 또 '샌프란시스코에서 아파트를 찾아달라'는 식의 애매한 지시를 내릴 경우 단순히 검색 결과를 나열하는 것뿐만 아니라 범죄 통계나 월세 추이, 심지어 날씨까지도 고려한 뒤 이용자의 암묵적 취향에 부합하는 매물 후보를 나열한다. 보이지 않는 작업자

Manus를 이해하려면 인간과 똑같이 컴퓨터를 사용하고 브라우저 탭을 열고, 양식에 입력하고, 메일을 쓰고, 소프트웨어를 코딩하고, 실시간으로 의사결정을 하는 보이지 않는 보조원(assistant)를 상상하면 된다. 다만 인간과 달리 지칠 줄 모르는 점이 다르다.

그 강점의 핵심은 멀티 에이전트 구조에 있다. 단일 신경망에 의존하는 것이 아니라, Manus는 복수의 전문 특화 서브에이전트를 관리하는 '책임자'처럼 행동한다. 복잡한 작업이 주어지면, 그것을 처리 가능한 단위로 분할해, 각각 적절한 에이전트에게 할당해, 진척을 감시한다. 이러한 구성에 의해, 기존에는 별도의 AI 툴을 수동으로 이어 붙이는 수 밖에 없었던 다단계 업무흐름을 포괄적으로 해내는 것이 가능하게 된다.

그리고 클라우드 상에서의 비동기 동작도 혁명적이다. 일반적인 AI 어시스턴트(assistant)는 사용자 조작이 필요하지만 Manus는 그렇지 않다. 백그라운드에서 처리를 해내고, 결과가 나온 단계에서 처음으로 사용자에게 통지한다. 마치, 세세한 관리가 필요 없는 초고효율의 사원이 계속 일하는 것과 같다.

◆ 자기 지시형 AI의 대두
이 움직임을 보면 언뜻 보면 설레게 될 것이다. 오랫동안 반복작업의 자동화는 생산성 향상에 기여하는 것으로 환영받아 왔기 때문이다. 그러나 Manus가 시사하고 있는 것은, AI가 「어시스턴트(assistant)」의 영역을 넘어, 「독립한 행위 주체」로 옮겨 바뀐다고 하는, 보다 근본적인 전환이다.

예를 들면, 기술 업계의 작가 로완 장은 Manus를 시험하기 위해, 자신의 약력을 써 개인사이트를 구축하도록 의뢰했다. 그러자 몇 분 안에 Manus는 소셜미디어를 스크래핑해 경력의 요점을 추출하고 포맷된 약력을 작성했으며, 기능적인 웹사이트를 코딩해 온라인으로 공개했다. 호스팅 관련 오류까지도 추가 지시 없이 대처한 것으로 알려졌다.

AI 개발자에게 이는 궁극적인 목표라고도 할 수 있다. 정보를 단지 생성하는 것만이 아니라, 그것을 적용하며, 오류를 수정하고, 출력을 세련화할 수 있는 시스템이기 때문이다. 하지만, Manus가 담당하는 과업(작업)에 의존하는 전문가에게 있어서는, 직업적 존재 의미에 관련된 위협이 될 가능성이 있다.

◆ 실리콘 밸리에 충격
오랜 세월에 걸쳐 AI 분야의 주요 스토리는 OpenAI나 구글, 메타와 같은 미국의 대형 기술 기업들이 자사의 언어모델을 고도화하는 경쟁을 벌이는 것이었다. 가장 세련된 챗봇을 만들어낸 자가 AI의 미래를 제압할 것으로 여겨져 온 것이다. Manus는 그 전제 자체를 뒤집는 존재다.

이것은 단순한 기존 AI의 개량판이 아니라, 수동적인 지원으로부터 자율적인 행동으로 초점을 옮긴, 새로운 카테고리의 지능이다. 그리고 그것이 완전히 중국산이라는 사실이 실리콘밸리에 파문을 일으키고 있다. AI 업계 리더들은 중국이 자율형 시스템을 적극 도입하여, 중요한 분야에서 선행자 우위를 얻는 것 아니냐는 불안감을 은근히 인정하기 시작하고 있다. Manus는 '지능의 산업화'를 상징하고 있으며, 그 효율성 때문에 많은 기업이 좋든 싫든 인간의 노동을 AI로 대체할 수밖에 없게 되는 날이 오는 것 아니냐는 우려가 커지고 있다.

◆ 앞으로의 길: 규제, 윤리, 자율성의 딜레마
그렇다고는 해도 Manus는 동시에, 중대한 윤리적·규제적 문제를 들이댄다. 만약 AI 에이전트가 기업에 고액의 손실을 초래하는 의사결정을 실시했을 경우는 어떻게 되는가. 잘못된 명령을 실행해 현실 세계에 실제 손해를 입혔을 때는 누가 책임질 것인가. 감독 없이 행동하도록 훈련된 자율시스템이 부적절한 판단을 내렸을 때 그 결과는 누구에게 귀속될 것인가 하는 문제다.

역사적으로 AI 활용에 적극적인 자세를 보여온 중국 규제당국조차 Manus와 같은 고도의 자율성에 대해서는 명확한 가이드라인을 제시하지 않고 있다. 한편, 서방의 규제당국은 더 큰 어려움에 직면해 있다. 기존 법 제도는 AI에는 인간의 감독이 필수적이라고 상정하고 있지만, Manus는 그 근간을 흔드는 존재이기 때문이다.

이제 'Manus가 진짜냐 아니냐'가 쟁점인 것은 아니다. 방대한 증거가 있으며, 그 실존성에 의심의 여지는 거의 없다. 더 중요한 것은 세계의 나머지 지역이 얼마나 신속하게 따라갈 수 있는가 하는 점이다. 자율형 AI 에이전트 시대는 이미 막을 올리고 중국이 선두를 달리고 있다. 인간만이 지능을 갖는다고는 말할 수 없게 되는 이 새로운 현실 속에서, 우리는 일하는 방법이나 창조, 그리고 경쟁의 의미를 근본적으로 재검토하지 않을 수 없는 것인지도 모른다.

딥시크(Deep Seek)의 등장은 앞으로 계속될 AI 개발 경쟁의 '시작'에 불과하다

(출처) China’s Autonomous Agent, Manus, Changes Everything
https://www.forbes.com/sites/craigsmith/2025/03/08/chinas-autonomous-agent-manus-changes-everything/

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