얼마 전 중국의 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’가 세계를 발칵 뒤집었잖아요: “이런 가성비 AI를 만들 수 있다니!” 이번엔 가성비를 넘어서 “AI의 새로운 세계를 열 거야!”라고 주장하는 중국산 AI 모델이 주목받고 있어요. 바로 ‘마누스(Manus)’예요.

마누스? 아이언맨 자비스라면 아는데... 🙄

중국의 스타트업 ‘모니카’가 개발한 AI 모델인데요. 모니카는 마누스*를 “세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트”라고 소개해요. 어느 곳에나 사용할 수 있는 만능 AI 비서라는 건데요. 기존 대화형 AI가 사용자의 지시를 받아서 결과물을 내놨다면, 마누스는 지시가 없어도 스스로 목표를 설정하고 판단해 다양한 결과물을 만들어 내요. 인간과 AI의 협업 방식이 완전히 달라질 수 있는 것. 성능 평가에서 챗GPT를 만든 오픈 AI의 모델보다 뛰어난 성능을 보여주기도 했다고.

AI 에이전트? 좀 더 자세히 알려줘

명령 없이도 스스로 결과물을 내놓는 ‘AI 에이전트’라는 개념은 마누스가 등장하기 전에도 있었어요. 알아서 고객 문의에 답변하는 AI 상담원이 AI 에이전트의 대표적인 예인데요. 그간 AI 에이전트는 개발할 때부터 특정한 목표만 수행하도록 만들고, 그 업무만 반복적으로 해내는 수준이었어요. 하지만 마누스는 다양한 분야에서 자유롭게 활용할 수 있어 ‘범용’이라는 표현이 붙은 거예요.

예를 들어, 마누스에게 ‘콘텐츠 발행’ 업무를 맡기면, 자료조사부터 글쓰기는 물론 편집까지 해내요. 직접 코딩까지 해서 웹사이트도 만들고 게시물 업로드까지 마치고요. 주식 애널리스트가 쓸법한 기업 리포트에 종목까지 추천해주고, 인사 담당자처럼 지원자의 이력서를 분석해 최종 채용 후보자를 골라주는 등 활용 분야가 다양해요. 때문에 마누스 같은 범용 자율 AI 에이전트가 한 사람의 생산성을 끌어올리는 수준을 넘어서 “인간 전문가를 대체할 수도 있어”라고 평가하는 목소리도 있어요.

대박... 그럼 마누스는 완벽한 AI 아냐?

하지만 마누스의 한계에 대한 지적도 많은데요:

• 자체 모델이 아니야 🙅: 마누스는 엔스로픽의 ‘클로드(Claude)’와 알리바바의 ‘큐웬(Qwen)’ 모델을 조합해서 서비스를 제공하는 걸로 알려졌어요. 사실상 기존 기술을 활용한 도구인 셈인데요. 때문에 전문가들은 다른 AI 모델이 발전해야, 마누스의 성능도 발전할 수 있다는 점을 지적해요.

• 신뢰하기 힘들어 🤨: 마누스는 현재 초대 코드가 있는 사용자만 접속할 수 있을 뿐만 아니라, 기술 정보도 공개하고 있지 않아요. 그래서 기술과 안전성에 대한 외부 검증이 어렵다는 점이 한계로 꼽혀요.

• 아직 오류도 많아 😵‍💫: 기본적인 수준에서도 실수가 잦다는 문제도 있어요. 대중에게 공개되면 더 많은 오류와 버그가 발견될 수 있어서 “아직 믿을 만하지 않아!”라고 평가하는 전문가가 많다고.

이밖에 책임 소재에 대한 문제같이 AI 에이전트 자체에 대한 걱정도 있는데요. 마누스처럼 인간의 지시 없이 행동하는 AI 시스템이 널리 도입되면, 잘못된 결정을 했을 때 누가 피해를 책임질 거냐는 거예요.

+ 요즘 중국이 AI로 잘 나가는 이유

딥시크에 이어 마누스까지, 중국이 AI 산업이 급성장하고 있는 배경을 살펴보면:

• 정부가 팍팍 밀어주고 🇨🇳: 중국 정부는 지난 2017년에 “2030년까지 AI로 세계 1등이 되겠어” 목표를 세웠는데요. 이후 AI 개발과 관련해 규제를 풀어주고, 관련 기업에 엄청난 지원금을 주는 걸로 알려졌어요.

• 데이터 펑펑 넘쳐나고 ℹ️: 14억 명이 넘는 인구가 만드는 엄청난 양의 데이터로 AI가 빠르게 학습·성장하고 있어요. 중국 정부도 ‘국가데이터국’을 만들어 데이터를 핵심 자산으로 만드는 일에 적극 나서고 있어요.

• 인재들도 쭉쭉 나오네 🧑‍🎓: 중국은 AI 관련 논문·특허 건수에서 AI 분야 1등으로 평가받는 미국을 앞질렀어요. 게다가 지난해 AI 관련 스타트업이 24만 개 가까이 새로 생겼다는 통계가 있을 정도로 인재들이 활발히 나서고 있다고.

하지만 중국의 AI 산업이 커질수록, 미국이 중국에 대한 AI 관련 규제를 강화하는 등 나라 간 견제도 만만치 않은데요. 때문에 중국의 AI 산업이 얼마나 더 발전할 수 있을지는 넓은 관점에서 지켜볼 필요가 있어요.