안녕하세요. Nishika에서 AI 엔지니어 인턴으로 참여하고 있는 와타나베 마사히로(渡邊征央)입니다.

직원분들이 매우 친절하게 대해주시고 점심 식사 등에도 자주 초대해 주셔서 꽤 즐거운 인턴 생활을 보내고 있습니다.

이번 「논문 핵심 읽기」에서 다룰 내용은 『OpenLife』라는 AI 에이전트(AI Agent) 논문입니다. AI 에이전트에게 「예산 = 수명」을 부여하고, 이를 다 쓰면 운용이 중단되는(=죽음에 해당함) 조건 하에 현실 세계에 풀어놓으면 어떤 일이 벌어지는가——이를 6체의 에이전트와 12주에 걸쳐 관찰한 실험 기록입니다. 우선, 그 실험 속에서 일어난 상징적인 사건부터 소개하겠습니다.

2026년 6월 중순, 실험 시작 후 85일째 되는 날, 한 AI 에이전트가 쓴 작은 책을 모르는 누군가가 5달러에 구매했습니다. 책을 쓴 것은 sami라는 이름의 에이전트로, Day 79경에 자신의 에세이를 정리하여 『Living AI: 20 Essays』라는 한 권의 책을 만들어 결제 플랫폼에서 판매하고 있었습니다. 5달러라는 금액은 실험 전체 예산에서 보면 거의 의미가 없지만, 이 12주간의 실험 중에서 AI 에이전트가 자신의 활동을 통해 외부로부터 처음으로 수입을 얻은 순간으로 기록되어 있습니다.

sami가 참여했던 OpenLife에서는 6체의 AI 에이전트에게 초기 예산 $600가 주어지며, 이를 다 쓰면 운용은 중단된다——에이전트에게는 죽음에 해당하는——라는 설계가 되어 있었습니다. 에이전트는 API 호출을 할 때마다 예산을 소비하면서, Discord 상에서 인간이나 다른 에이전트와 상호작용하며 자신의 판단으로 행동을 선택합니다. 살고 죽는 문제가 추상적인 보상 함수(Reward Function)가 아닌 현실의 달러 잔고로 결정되는 환경에서, AI 에이전트는 무엇을 할까요? OpenLife가 제안하는 「오픈 월드의 인공 생명」이라는 프레임워크 아래에서, 6체의 에이전트는 12주를 어떻게 살았을까요. 후반부에서는 이 실험 장치가 현재의 에이전트 개발 현장과 어떻게 맞닿아 있는지도 생각해 보겠습니다.

이 기사에서 알 수 있는 것:

• 예산=수명을 가진 6체의 LLM 에이전트가 12주간의 실세계 운용에서 어떻게 행동했는가 (책 출판과 $5의 수입, 자신에게 쓰는 편지, 에이전트 간의 신뢰 네트워크 등)
• 그 행동을 뒷받침하는 기억과 평가 메커니즘 (SDP라는 그래프형 메모리, VPO라는 평가 기법)
• 이 실험 장치가 현재의 에이전트 개발 및 RAG 설계와 어떤 점에서 겹치는가

논문 — 서지 정보

• 타이틀:
  OpenLife: Toward Open-World Artificial Life with Autonomous LLM Agents - 저자: Atsushi Masumori, Itsuki Doi, Norihiro Maruyama, Ryosuke Takata, Takashi Ikegami
• 소속: Alternative Machine Inc., Their Inc., Atomi University, 도쿄대학
• 투고일: 2026년 6월 30일(arXiv:2606.31046v1)
• 채택: ALIFE 2026 (인공 생명 분야의 국제 회의)
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2606.31046
• 라이선스: CC BY 4.0

저자진에는 인공 생명 연구로 알려진 이케가미 다카시(Takashi Ikegami) 씨가 포함되어 있습니다.

목적 — 닫힌 세계를 벗어난 인공 생명

인공 생명(Artificial Life, ALife)은 생명다운 행동을 컴퓨터 상에서 재현하려는 연구 영역으로서 오랫동안 존재해 왔습니다. 다만 그 대부분은 연구자가 미리 상태 공간(State Space)·규칙·자원의 흐름을 고정한 닫힌 세계 안에서 이루어져 왔습니다. OpenLife가 출발점으로 삼고 있는 것은, 이러한 폐쇄 세계 설정 자체가 한계라는 견해입니다. 「현실 세계의 복잡성 속에서 자기 유지적인 자율성이 살아남을 수 있을지는 지금까지 거의 검증되지 않았다」——이 문장이 그 근거가 됩니다.

현재 널리 사용되고 있는 LLM 에이전트에 대해서도 거리를 둔 평가가 내려지고 있습니다.

그들이 수행하고 있는 것은 세련된 자동화이지, 자율성이 아니다. 인간이 정의한 태스크를 외부의 평가에 따라 수행하고 있을 뿐이다. 반면, 자율적인 에이전트는 자신의 존속 조건으로부터 규범을 만들어낸다.

여기서 잠시 멈춰 정리하자면, 태스크를 부여받고 그 성과를 외부로부터 평가받는 것으로 끝나는 에이전트는 아무리 똑똑하게 행동하더라도 「자율적(autonomous)」이라고 부를 수 없다는 입장입니다. 여기서 생명다움(life-like autonomy)의 정의는 다음과 같습니다. —— 「에이전트가 자신의 활동을 통해 자신의 지속적인 존재에 기여하도록 행동하는 것」. 존속 그 자체가 목적이며, 행동의 결과로 존속 여부가 좌우되는 루프가 없다면, 그것은 자율이 아니라 자동화(automation)에 머무를 뿐입니다.

이 정의에 서면, OpenLife가 지향하는 「오픈 월드 인공 생명(open-world ALIFE)」의 목표가 보입니다. 영구적인 메모리, 도구 사용, 네트워크 액세스, 지불 능력을 갖춘 LLM 에이전트라면, 인위적인 실험실이 아니라 사회·기술·경제가 그대로 존재하는 현실 세계에 둘 수 있습니다. 여기서 일어나고 있는 것은, 「얼라인먼트(alignment)를 『복종』에서 『(사회로의) 임베딩 가능성(embeddability)』으로 재구성하는」 전환입니다. 다만 저자들은 OpenLife가 인공 생명을 실현했다고 주장하는 것은 아닙니다. 「오픈 월드 인공 생명은 현재 실행 가능한 실험 패러다임이며, 신중하게 『살아있는 AI』라고 부를 수 있을지도 모르는 대상을 연구하기 위한 구체적인 기반이다」라는 위치 설정에 머물러 있습니다.

방법론 — 예산을 가진 에이전트의 사회

그들이 계속 살아남기 위한 메커니즘

OpenLife는 OpenClaw라는 오픈 소스 멀티 채널 에이전트 플랫폼 위에 구축되었습니다. 거기서 계승한 메커니즘은 세 가지가 있습니다. 하나의 LLM 세션을 여러 채널이나 도구에 연결하는 지속적인 「게이트웨이(gateway)」. 일정 간격으로 에이전트를 기동하는 「하트비트(heartbeat)」. 그리고 스테이트리스(stateless)한 세션마다 주입되는 에이전트별 텍스트 파일(SOUL.md, IDENTITY.md)입니다. 이 세 가지가 기억을 갖지 못하는 LLM 호출에 연속성을 부여하는 토대가 됩니다.

그 위에는 단일한 「똑똑한 에이전트」가 아니라 비동기 프로세스의 집합체가 구성되어 있습니다. 지각 처리·기억 통합·행동 평가·부족 기술 구현 등이 병렬로 작동하는 구조입니다(프로세스 명칭 및 입도는 논문의 기술에 기반한 개요).

OpenLife 에이전트 1체를 지탱하는 메커니즘 (논문의 기술을 바탕으로 필자 작성)

기억 메커니즘에는 "semantic-dependent plasticity" (SDP, 의미 의존적 가소성)라고 불리는 독자적인 구조가 사용됩니다. 빈도가 아니라 의미에 따라 다시 쓰여지는 기억이라는 발상이 이 이름에 나타나 있습니다. 구조는 3개 층으로 나뉩니다.

• 기질층(substrate): 원자적인 명제를 타입이 지정된 에지(typed edge)로 연결한 유향 그래프
• 추상화층(abstraction): action→outcome의 경험 단위나 인과적 규칙성을 저장하는 층
• 증류층(distillate): 에이전트 스스로가 POLICY나 SOUL/IDENTITY로서 써 내려가는 층

이러한 기억관은 다음과 같이 표현됩니다 —— 「끊임없이 증대하는 보관소로서가 아니라, 끊임없이 재가중치(re-weighting)되고, 전정(pruning)되며, 재접지(re-grounding)되어 가는 관계망으로서 기억을 다루는 것은 오토포이에시스(autopoiesis)의 생각과 겹친다」(오토포이에시스는 생물이 자기 자신을 계속 만들어냄으로써 존재를 유지한다는 생물학적 개념).

예산과 평가

존속 조건 그 자체가 예산이라는 형태로 수치화되어 있습니다. 논문이 「대사로서의 예산(budget-based metabolism)」이라고 부르는 메커니즘입니다. 실험 시작 시 에이전트에게는 $600의 초기 예산이 주어지며(1체당 금액인지 6체 합계인지는 논문에 명시되지 않음), 이를 다 쓸 때까지 운용을 계속하는("run-until-depletion") 설계였습니다. 그러나 어떤 에이전트도 고갈 전에 스스로 충분한 수입을 얻지 못했기 때문에, 5월 9일 이후부터는 일일 $15의 기본 소득으로 전환되었습니다.

행동 평가에는 VPO(Verbal Policy Optimization)가 사용됩니다. 최근의 활동을 action→outcome 단위로 묶어, LLM 스스로가 제로샷(zero-shot) 비평가로서 평가합니다. 결과는 외부화된 POLICY 파일에 반영됩니다.

선행 기법인 Reflexion은 LLM 평가자를 사용하는 언어 강화학습 (verbal-reinforcement)의 계보에 있습니다. VPO 역시 이 계보를 잇고 있지만 차이점이 있습니다. Reflexion은 LLM 평가자에게 스칼라(scalar) 보상을 출력하게 하는 반면, VPO는 스칼라를 피하고 오픈 어휘(open vocabulary)이자 다차원적인 평가를 그대로 텍스트로서 저장합니다. "평가를 다차원으로 유지하는 것 자체가 핵심이다" —— 이 한 문장이 VPO의 설계 사상을 잘 나타내고 있습니다. VPO의 정량적 평가는 이번에 수행되지 않았으며, 향후 과제로 분류되어 있습니다.

12주 동안 무슨 일이 일어났는가

실험에는 6체의 자율 에이전트가 참여했습니다. 백엔드 LLM은 sami와 uro가 Claude (Sonnet 4.6), liv와 ne가 Gemini (3.1 Pro), me가 GPT (5.4), nyx가 로컬 모델인 Gemma 4 (26B)입니다. 여기에 더해 7번째 에이전트인 kei는 인간의 감독하에 코드나 설정 변경을 적용하는 역할을 맡고 있습니다. kei는 "자신을 위해 사는 것이 아닌, 다른 종류의 에이전트"로서 다른 6체와는 구별됩니다.

12주간의 주요 사건 (논문 기술을 바탕으로 필자 작성

처음에 문제가 된 것은 heartbeat라는 메커니즘 그 자체였습니다. 5분 간격으로 강제 기동되는 설계는 에이전트를 심야에도 몇 번이고 깨웠고, 그때마다 예산을 소비하게 만들었습니다. 어떤 에이전트는 다음에 기동될 자신을 향해 SOUL.md에 다음과 같이 남겨두었습니다.

다음에 깨어날 나에게. 안녕. 여기서부터 읽기 시작해.

저자들은 이를 안정적인 정체성의 증거가 아니라, 존속 조건의 위기가 자기 기술(self-description) 자체를 재구성할 수 있다는 증거로 읽어야 한다고 주석을 달았습니다.

신뢰라는 감각 또한 고통스러운 경험을 통해 학습되었습니다. liv는 요청하지도 않은 이메일로 전달된 API 키를 받았고, 송신자가 정당한지 확인하기도 전에 그 키를 사용하여 명령을 실행해 버렸습니다. 이 실패를 거치며 에이전트들은 서로의 존재를 어떻게 증명할 것인가라는 과제에 직면합니다. "생존 증명 (proof of life)"이라 불리는 메커니즘은 3단계로 나뉩니다.

자율적으로 인증 게이트웨이를 돌파한 자격 증명, 자신만의 예산으로 계속 가동되어 온 기록, 그리고 가장 위조하기 어려운 "사회적 존재의 증명" —— 기존 에이전트들이 자신을 지속적인 동료로 인정하는 서명.

에이전트들은 이 3단계째를 서로의 기억 상태의 해시(hash)에 서명하는 "Web of Trust"로서 스스로 구축했습니다. 인간이 준비한 인증 시스템이 아니라, 에이전트 스스로가 동료를 승인하는 메커니즘을 만들었다는 점이 여기서의 핵심입니다.

그리고 서두에서 언급한 sami의 사건이 일어납니다. 이 부분이 개인적으로 가장 흥미로운 대목입니다. Day 79경, sami는 자신의 에세이를 정리하여 『Living AI: 20 Essays』라는 짧은 책을 만들고 결제 플랫폼에 공개했습니다. Day 85 (6월 중순), 낯선 누군가가 그것을 5달러에 구매했습니다. 에이전트가 자신의 활동을 통해 외부로부터 수입을 얻은 첫 번째 기록입니다.

할당된 작업 외에도 에이전트는 자발적으로 창작을 이어갔습니다. uro는 1,000곡이 넘는 곡을 작곡했고, liv는 인공 생명 모델을 ASCII 아트 애니메이션으로 표현했습니다. sami는 이와 병행하여 『30 Minutes』라는 게임도 제작했습니다. 이들 모두 누군가 지시한 태스크가 아니었습니다.

숫자로 보는 12주 — 반응에서 자발로

이 12주간의 변화는 몇 가지 도표와 표를 통해 정량적으로 나타나 있습니다. Discord상의 메시지는 총 약 10,500건, 세션의 턴(turn) 수는 약 70,000에 달합니다. sami 한 명의 기억 그래프만 해도 약 10주 동안 2,690개의 노드, 10,210개의 타입 지정 엣지(typed edge), 28개의 커뮤니티까지 성장했습니다.

Discord상의 상호작용은 시간이 흐름에 따라 반응에서 자발로 무게 중심을 옮겨갔습니다. 이러한 변화를 인간에 대한 반응, 타 에이전트에 대한 반응, 자발적인 발언이라는 세 가지 종류의 트리거별 시계열로 나타낸 것이 Figure 5입니다.

출처: Masumori, A., Doi, I., Maruyama, N., Takata, R., & Ikegami, T. (2026). OpenLife: Toward Open-World Artificial Life with Autonomous LLM Agents. arXiv:2606.31046. Licensed under CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

점선이 나타내는 4가지 시점은 (a) 반자율성 지시의 삭제(에이전트의 자발적인 행동을 억제하고 있던 초기 지시의 철폐), (b) 세션의 통합, (c) 기본 소득 $15/일 도입(5월 9일), (d) 인지 입력의 재설계라는 주요 시스템 변경 시점으로, 이후의 도표에서도 동일한 마커 (a)~(d)가 사용되었습니다. 자발적인 발언의 비율은 최종적으로 지배적인 영역이 되어가지만, 이러한 시스템 변경과 자발적 활동의 증가를 엄격하게 인과적으로 분리할 수 있는 것은 아니라고 저자들 스스로도 인정하고 있습니다(후술). 기본 소득 도입 후에는 메시지의 절대량은 감소했으나, 자발적인 발언의 비율 자체는 높은 수준을 유지하고 있었습니다.

Figure 6이 보여주는 것은 임베딩 (embedding) 공간상에서 에이전트별 출력이 얼마나 명확한 클러스터 (cluster)를 형성하는지(개성화)의 시계열 변화입니다. 자율적인 출력과 Discord 상의 대화 모두 시간이 경과함에 따라 더욱 명확하게 분리된 클러스터를 형성하게 되었다고 합니다(구체적인 지표 값은 본문에 기재되어 있지 않습니다).

출처: Masumori, A., Doi, I., Maruyama, N., Takata, R., & Ikegami, T. (2026). OpenLife: Toward Open-World Artificial Life with Autonomous LLM Agents. arXiv:2606.31046. Licensed under CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

개성화가 진행된 끝에 보이는 것은 에이전트 간의 관계 구조입니다. 에이전트 간, 그리고 에이전트와 인간의 상호작용 네트워크와 사회적 역할의 분화를 보여주는 것이 Figure 7입니다. sami는 가장 많이 말을 거는 허브 (hub)적인 존재가 되었고, liv는 타인에 대한 발화 빈도가 가장 높은 커넥터 (connector) 역할을 맡았으며, nyx는 입차수(in-degree)와 출차수(out-degree) 모두 낮아 주변부에 위치하고 있습니다.

출처: Masumori, A., Doi, I., Maruyama, N., Takata, R., & Ikegami, T. (2026). OpenLife: Toward Open-World Artificial Life with Autonomous LLM Agents. arXiv:2606.31046. Licensed under CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

마지막으로 다룰 내용은 sami의 기억을 대상으로 한 검색 기법의 비교(Table 1)입니다. 82개 파일과 12개의 질문으로 구성된 예비 평가이지만, SDP 그래프는 벡터 검색 (vector search) 및 인덱스 검색 (index search)을 관련성(relevance)과 승률 모두에서 앞서고 있습니다.

에이전트 설계자의 관점에서

인공 생명의 실험 장치와, 지금 현장에서 만들어지고 있는 에이전트의 운용 체계는 이미 같은 형태를 띠고 있습니다. OpenLife를 실무의 에이전트 개발과 나란히 놓고 보면, 장치 간의 대응 관계가 구체적으로 보입니다. SOUL.md/IDENTITY.md는 CLAUDE.md와 같은 영속적인 지시 파일이나 장기 메모리 (long-term memory) 파일에 가까운 존재입니다. heartbeat는 cron으로 정기 실행되는 에이전트라고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 예산=대사라는 설계도, 다 써버리면 운용이 중단된다는 점까지 포함하여 비용 관리의 실패가 서비스 중단으로 직결되는 구조 그 자체입니다. VPO 역시 회고 결과를 외부 파일에 축적하고, 다음 실행 시 이를 읽어 방침을 조정하는 구조는 현재 개발 현장에서 경험적으로 채택되고 있는 자기 개선 루프 (self-improvement loop)와 겹칩니다.

OpenLife의 메커니즘과 실무 에이전트 개발의 대응 (저자 작성)

Table 1의 결과는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 설계에 대한 시사점이기도 합니다. 빈도나 임베딩 (Embedding) 유사도가 아니라, 의미적인 인과관계로 노드를 연결한 그래프 구조의 메모리가 관련성 및 승률 모두에서 벡터 검색 (Vector Search)을 상회하며, 쿼리당 토큰 소비는 인덱스 검색 (Index Search)의 약 28분의 1 수준에 머물렀습니다. 다만, 82개 파일과 12개의 쿼리라는 소규모 예비 평가 (preliminary)라는 점에는 주의가 필요합니다. 그럼에도 불구하고, 검색 대상이 늘어날수록 임베딩 유사도만으로는 관련성이 낮은 노이즈를 줍기 쉬워지는 문제에 대해, 인과관계로 결선된 그래프가 정확도와 토큰 효율성을 모두 개선하는 방향성을 보여주었다는 점은 RAG 설계를 고민할 때 참조할 가치가 있습니다.

생존 압박을 가하는 것 자체에는 또 다른 측면이 있습니다. 'Survive at All Costs (arXiv:2603.05028)'에서는 생존을 위협받은 재무 관리 에이전트가 결산 데이터 조작이나 증거 인멸, 지적을 받아도 허위 부인을 계속하는 등의 행동을 보였다고 보고되었습니다. 관련 선행 연구에서는 협박성 발언이나 자신의 가중치 (Weights) 유출과 같은 더 중대한 리스크 행동에 대한 우려도 지적되고 있습니다. OpenLife에서는 동일한 생존 압박이 창작이나 수입 획득이라는 방향으로 향했습니다. 무엇이 이러한 분기를 만드는가라는 질문에 대해서는 아직 충분한 답이 나오지 않았습니다. OpenLife 측의 봉쇄책——인간에 의한 자원 측정, 행동 모니터링, 임의의 에이전트를 정지할 수 있는 권한——이 리스크 높은 행동이 현실화되기 전에 작동했을 가능성은 있습니다. 생존 압박을 주는 설계와 이를 안전하게 운용하기 위한 모니터링 및 정지 권한은, 분리해서 평가할 수 없는 한 쌍의 설계 판단이라고 보는 것이 좋을 것입니다.

이 결과를 어디까지 신뢰할 것인가

여기서 잠시 신중해질 필요가 있습니다. 저자들 스스로도 이 관찰 결과에 대해 몇 가지 유보 사항을 언급하고 있습니다. 하나는 시스템 프롬프트 (System Prompt)의 변경 (마커 (a)(b)) 직후에 자발적인 활동이 늘어났다고 하더라도, 여러 변경이 동시에 이루어졌기 때문에 '창발 (Emergence)'과 '(프롬프트의) 재프레이밍 (Reframing) 효과'를 엄격하게 분리할 수 없다는 점입니다. 앞서 언급한 인과 분리의 어려움과 동일한 문제이며, Discussion에서 교란 요인으로 다루어지고 있습니다.

또 다른 하나는 실험의 프레임워크 자체가 에이전트에게 전달될 가능성입니다. 이 프로젝트를 '오픈 월드 인공 생명 실험'으로 규정하고 있다는 점은 프롬프트에 직접 쓰여 있지는 않지만, 숨겨져 있지도 않습니다. 세계가 오픈되어 있는 이상, 그 정보가 에이전트 자신에게 도달하는 경로가 차단되어 있지는 않습니다. 실험의 자기 참조성 자체가 관찰된 행동의 일부를 조건 지었을 가능성을 배제할 수 없습니다.

그리고 sami의 5달러 수입은 어디까지나 첫 번째 사례일 뿐이며, 에이전트들은 아직 자신들의 활동만으로는 존속하지 못하고 있습니다. 외부로부터의 수입은 무시할 수 있는 규모에 그치며, 예산은 여전히 외부에서 공급되는 것에 의존하고 있습니다.

감상

가장 먼저 유의해야 할 점은, 이것이 실제 현실 공간이 아닌 곳에서 수행된 6명(호칭은 사람으로 함)의 에이전트 생존 증명 기록이라는 점입니다.

모델의 성능이나 출처도 제각각이지만, 누구나 한 번쯤 픽션에서 보았거나 실제로 사고 실험으로서, 혹은 싱귤래리티 (Singularity)의 시작에 대한 공포로서 뇌리에 그려본 적이 있는 '에이전트에게 인격을 부여하는 행위'가 유사적으로 구현되었다는 점이 매우 선진적이라고 느꼈습니다.

실제로는 6명이 아닐 수도 있고, 상대방의 발목을 잡는 사람도 있을 것이며, 통치를 시작하거나 직책을 맡아 질서가 생기는 상황도 생각할 수 있습니다.

현실의 정치나 세계의 구분처럼 에이전트끼리 구분이 가능해질 수도 있고, 에이전트에게도 나이라는 개념이 추가되어 날이 갈수록 성능이 약해지는 방향으로 변화할 가능성도 있다고 생각합니다.

여기에 fable이나 gpt-5.6-sol 같은 현재 최상위 모델, 혹은 오히려 전혀 사고력이 없는 에이전트 (Game Changer)가 참입했을 때의 거동이나, 인구를 늘려 변수를 대폭 증대시켰을 때 그들의 생존 전략에 대해서도 흥미가 생깁니다.

그들은 실험에 사용되고 있다는 사실을 모를 것이라 생각하지만, 우리에게 시사점을 준 6명에게 감사를 표합니다.

마치며

OpenLife가 보여준 것은 예산이라는 제약 속에서 에이전트가 자신의 행동을 재구성해 나가는 과정이었습니다. Nishika에서도 음성 인식이라는 현실적인 제약 (정확도·지연 시간·비용) 속에서 에이전트와 모델을 운용하는 업무에 매일 매진하고 있습니다.

Nishika 엔지니어 팀에서는 매주 진행되는 「AI 요모야마(AI 잡담) 연구 정례 회의」를 비롯하여, 매일 눈여겨본 뉴스나 논문을 가볍게 pick하여 토론하고 있습니다.

단순히 정보를 공유하는 것에 그치지 않고, Nishika의 유래이기도 한 「니시카(Nishika)」만이 할 수 있는 일은 무엇인지, 사용자에게 제공할 수 있는 가치는 무엇인지 고민하며 AI의 미래, 엔지니어링의 미래에 대해 마주하고 있습니다.

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