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1860년대의 제강업 분야에서의 기술적 발명은 자동차공업의 발달을 가져와 수송업계에 일대혁신을 불러일으켰고 화학공업의 발달은 수많은 공업분야의 개척을 촉진시켰다. 그러나 19세기 후반기의 자본주의 경제가 맞이한 새로운 단계는 이러한 기술적 혁신에 따른 공업화 때문이라기보다는 자본주의의 성숙에 따른 사회경제조직 면에 나타난 변화라고 하겠다. 서구제국의 산업혁명이 일단락을 짓게 되자 서구 각국 공업은 원료의 구득난(求得難)과 상품판로의 협소라는 사태에 직면하게 되었고 자본제적 생산의 과당경쟁은 이윤율의 저하를 자초했다. 이리하여 성숙된 자본주의는 이윤율 저하의 추세를 막아내고자 기업 상호간의 협정 나아가서는 기업집중으로 조직개편을 단행하는 한편 해외 식민지개척에 광분했다. 19세기 말엽 이래의 제국주의, 독점자본주의는 이러한 자본주의경제의 성숙의 결과였다. 이리하여 20세기의 빈번한 제국주의 전쟁을 야기시킨 것이다. 이러한 현상을 사회주의 학자들은 ‘자본주의의 일반적 위기’라고 한다. 1929년의 대공황은 이 일반적 위기의 폭발이라고 하겠다. 이 대공황을 기점으로 하여 자본주의는 또다시 새로운 관계를 맞는다. 뉴딜정책에서 표현된 자유방임주의의 종언, 기업활동에 대한 국가의 개입 및 조정은 현대자본주의의 특징이라고 하겠다. 19세기의 국가는 독점자본의 시녀의 역할을 거리낌 없이 담당해 왔으나 이제는 국가는 사회 각계층의 이익을 옹호하는 입장에 서야만 했다. 그리하여 국가는 안으로는 독점자본을 견제하면서 밖으로는 후진국 개발정책을 지원함으로써 자본주의의 고도성장에 제문제를 해결하고자 하는 것이다.
《동네 한 바퀴》는 가수 윤종신의 열 한번째 정규 음반이며, 10집 이후 3년 만에 발매된 정규 앨범이다. 015B 멤버였던 정석원이 프로듀싱을 맡았다. 앨범 수록곡들의 장르는 복고풍, 발라드, 댄스 등으로 다양하다. 온라인 발매일은 2008년 11월 17일, 정규 음반 발매일은 2008년 11월 26일이다. 이번 앨범에서 특기할 만한 점은 더블 타이틀곡으로 발매되었다는 점이다. 두 타이틀 곡은 래퍼 MC몽이 피처링한 〈즉흥여행〉과 〈내일 할 일〉이다. 또한 후속곡은 〈동네 한 바퀴〉이다. 후속곡의 경우 초기에는 담담한 어쿠스틱 버전이었으나, 이후 오케스트라가 어우러진 버전으로 바뀌었다.
칼 폴라니(Karl Polanyi, , 1886년 10월 25일~1964년 4월 23일)는 전통적인 경제 사조에 반대한, 헝가리 지식인으로 서구의 시장체계를 분석한 그의 책 《거대한 변환 ("The Great Transformation")》으로 유명하다.
물리화학자이자 철학자인 마이클 폴라니의 형인 칼 폴라니는, 오스트리아-헝가리의 수도 비엔나에서 태어났다. 철도산업으로 부를 쌓은 부르주아지의 아들인 폴라니는, 그의 부모의 성공과 실패에도 불구하고 제대로 된 교육을 받았으며, 부다페스트의 행동하는 지식인 집단과 예술 방면에 깊이 몰두했다. 폴라니는 부다페스트 대학교에 다닐 때, 급진적이고 영향력있는 클럽 갈릴레이를 만들었으며, 이 클럽은 헝가리의 지적 토대에 일부 영향을 주었다. 이 시기에 폴라니는 게오르크 루카치, 오스크카 자스지, 칼 만하임과 같은 저명한 사상가들과 함께 적극적으로 활동했다. 폴라니는 1908년에는 철학박사 학위를 받았고, 1912년에 법학 대학원을 졸업했다. 1914년에는 헝가리 급진당의 창당을 도왔으며, 당 비서를 맡았다.
폴라니는 제1차 세계 대전에서 오스트리아-헝가리 군대의 기병대 장교로 복무했으나, 러시아 전선에 도착한 이후 불구때문에 군 복무에서 면제되었다. 전쟁 이후 부다페스트로 돌아 온 그는, 한번 더 정치 활동가가 되었다. 폴라니는 카로이 미하이의 공화당 정부와 사회민주당 체제를 지지했다. 공화당 정부는 단명하였다. 벨라 쿤이 카로이 정부를 전복하여 헝가리 평의회 공화국을 수립하자 폴라니는 비엔나로 피신했다. 1924년부터 1933년까지 그는 명성을 지닌 언론 &lt;오스트리아 대중경제("Der Oesterreichische Volkswirt")&gt;에 경제와 정치 논평을 쓰는 기자로 일했다. 경제 발전의 구체적인 현실에서 유리된 추상적인 모델을 구성하는 것으로 비치는 오스트리아 학파 경제학자들을 처음 비판하기 시작한 것도 이 시기였다. 폴라니 자신은 페이비언주의과 조지 더글라스 콜의 작품에 흥미를 느꼈다. 또한 폴라니가 기독교 사회주의에 관심을 가지게 된 것도 이 시기였다.
미국과 캐나다 생활.
그는 짧은 기간 존재했던 오스트리아 공화국이 붕괴하기 시작하고, 파시즘의 영향력이 증대되기 시작한 1933년에 오스트리아를 떠났다. 그는 런던으로 이주하여 그곳에서 기자로 일하면서 생계를 유지했으며, 노동자 교육 협회의 강사 자리를 맡았다. 폴라니는 또한 나중에 《거대한 변환("The Great Transformation")》이라는 책으로 나온 그의 연구의 대부분을 이 시기에 수행했다. 그는 베닝턴 대학에 자리를 얻어 버몬트로 이사했을 때인 1940년까지는 이 연구 내용을 책으로 저술하지는 않았다. 이 책은 1944년 큰 환호 속에 출판되었다. 이 책에서 폴라니는 영국에서의 인클로저 과정과 19세기 초의 당대의 경제 체제의 생성에 대해 기술하였다.
전쟁이 끝난 후, 폴라니는 컬럼비아 대학교에서 교수 자리(1947-1953)를 얻었다. 그러나 그의 아내(일로나 두크즈네카)의 공산주의 전력 때문에 미국으로의 입국 비자를 얻는 게 불가능했다. 이 때문에 그들은 캐나다로 거주지를 옮겼고, 폴라니는 뉴욕으로 교직을 바꾸었다. 1950년대 초, 폴라니는 고대 제국의 경제 체제에 대한 연구 성과로 포드 재단으로부터 상당 규모의 지원을 받았다. 근대 경제 체제의 출현을 기술하고 나서, 폴라니는 먼 과거의 어느 특정한 영역에서 어떻게 "경제"가 출현하였는지를 이해하고자 했다. 컬럼비아 대학에서의 그의 세미나는 몇몇 유명한 학자들을 끌어 모았으며, 일군의 교사들에게 영향을 미쳤으며, 이는 1957년에 책《초기 제국의 교역과 시장》으로 묶여져 나왔다. 폴라니는 말년까지 저술을 계속했고, 〈공존〉("Coexistence")이라는 새로운 잡지를 창간했다.
폴라니는 최근에, 경제가 사회와 문화 속에 착근된 방식을 강조하는, 경제학을 문화적으로 접근하는 실질주의의 주창자로써 각인되고 있다. 이는 주류 경제학에는 반대하는 것이었지만 인류학과 정치학에서는 인기가 높았다. 고대의 경제에 대한 폴라니의 접근은, 다소의 학자들이 통상적으로 고대 사회에서의 경제의 유용성을 부인하고 있음에도 불구하고, 아메리카 대륙 발견 이전과 고대 메소포타미아와 같은 다양한 경우에 적용되었다. 그의 책 《거대한 변환》은 또한 역사사회학에서 하나의 모형이 되었다. 그의 이론은 결국에는 경제 민주주의 운동의 기반이 되었다.
칼 폴라니는 그의 책 《거대한 변환》을 통해 자본주의 체제가 가지고 있는 불안정요인을 밝혀냈다. 그는 자본주의가 상품화할 수 없는 것들 또는 상품화해서는 안 되는 것들을 상품화했기 때문에 그 자체로 불안정요인을 가지고 있다고 주장했다. 인간이 인간일 수 있게 하는 가치인 노동능력을 상품화함으로써, 제도와 신뢰의 표시인 화폐를 상품화함으로써, 만인이 공유해야 할 자연(토지)을 상품화함으로써 필연적으로 불안을 발생시킬 수밖에 없다는 것이다. 세계금융위기가 지속적으로 반복되고 신자유주의 경제체제가 한계에 부딪히면서, 신자유주의 세계경제체제를 넘어설 수 있는 대안 경제이론으로 폴라니의 문제의식이 각광받고 있다.
트레버 조지 스미스 주니어(Trevor George Smith, Jr., 1972년 5월 20일 ~ )는 미국의 힙합 가수이자, 배우이다. 힙합그룹 퍼블릭 에너미의 멤버 척 D가 이에게 버스타 라임스(Busta Rhymes)라는 이름을 붙여준 후 현재까지도 예명으로 사용하고 있다. 'Leaders of the New School'의 멤버였으며, 그룹에서 탈퇴해 1996년에 첫 싱글 "Woo Hah!! Got You All in Check"로 성공적인 데뷔를 했다. 그는 또한 힙합계를 넘어 음악계에서 통하는 화려한 인맥을 지니고 있다.
1991년 ~ 1999년.
버스타 라임스는 뉴욕에서 생활했으며, 1991년 고등학교를 다녔다. 그가 다닌 고등학교는 브루클린 조지 웨스팅하우스 고등학교이며, 제이-지, 노토리어스 B.I.G. 역시 그 고등학교 출신이다. 어렸을 때부터 힙합에 관심이 많아 고등학교 때 그룹을 조직해서 MTV에서 주최하는 힙합대회나 다른 행사에 종종 참가했다. 그러던 중 일렉트라 레코드와 계약이 되어 첫 앨범인 'A Future Without a Past'를 1991년 발매한다. 이 랩앨범은 빌보드 200에서 128위를 하고, 핫허트시커스 차트에서 1위를 한다. 이어 싱글인 'Case of the P.T.A'는 4위, 'Sobb Story'는 8위, 'The International Zone Coaster'은 1위를 한다.
1993년 두 번째 앨범인 'T.I.M.E. (The Inner Mind's Eye)'을 발매한다. 싱글인 'What's Next'는 핫랩싱글 차트에서 1위를 한다. 그는 또한 MTV에서 주최하는 힙합 프로그램 'Yo! MTV Raps'에 출연한다.
1996년 그는 히트앨범인 "The Comming"이라는 앨범을 발매했다. 앨범에는 당시 데프 스쿼드에 멤버인 레드맨과 힙합 프로듀서 큐팁 등이 참여했다. 이 앨범은 빌보드차트에서 1위를 하고, 싱글인 'Woo Hah!! Got You All In Check'역시 랩차트에서 1위를 한다. 이 앨범은 올뮤직으로부터 별 4.5를 받았고 플래티넘 앨범이 됐다.
이어서 그는 1997년 또 하나의 히트앨범인 'When Disaster Strikes'를 발매한다. 이 앨범에는 퍼프 대디, 메이스 등의 힙합 뮤지션들이 참여했고, 이 앨범 역시 랩앨범차트에서 1위, 싱글들 역시 10위권 안에 힙합차트에 모두 진입한다.
1998년 세 번째 앨범이자 힙합 프로듀서 스위즈 비츠의 데뷔 앨범인 'E.L.E. (Extinction Level Event): The Final World Front'를 발매한다. 그는 그의 직속 프로듀서인 제이 디를 떠나 작업한 앨범이며, 탑 알엔비/힙합 차트에서 2위를 했다.
싱글인 "Gimme Some More"은 영국 차트 5위까지 하게 됐으며, 자넷 잭슨이 피처링한 "What's It Gonna Be?!" 또한 미국, 영국 차트 'Top 10 Single'에 다시 오르게 됐다. 그는 이 앨범으로 빠른 랩을 구사하는 래퍼로 대중에게 알리게 됐다.
2000년 ~ 2009년.
2000년 그는 일렉트라 레코드에서 나오고 J Record/아리스타 레코드/소니 비엠지 엔터테인먼트와 삼중 계약을 했다. 그는 같은 해 네 번째 앨범 'Anarchy'을 발매한다. 이 앨범에는 고스트 페이스킬라, 제이 지, DMX, 렉원, M.O.P., 스위즈 비츠 등과 작업했다. 그러나 안타깝게도 성공하지는 못했다.
2001년 그는 네 번째 앨범이자 합작앨범인 'Genesis'를 만들어 퍼프 대디, 메리 제이 블라이즈, Kelis, 닥터 드레, 퍼블릭 에너미, 페럴 등과 작업했으며, 싱글 "What It Is", "Break Ya Neck", "Pass The Courvoisier"을 빌보드차트 10위권에 진입시키는데 성공했지만, 앨범 발매도는 전보다 많이 떨어졌다.
그는 2002년 여섯 번째 앨범 "It Ain't Safe No More"을 발매했고, 앨범 수록곡 중 머라이어 캐리가 참여한 "I Know What You Want", 션 폴이 참여한 "Make It Clap Remix"는 꽤나 성공적이었다. 이 앨범은 2007년까지 누적 60만장이 더 팔렸다.
2004년 'J Record/Arista Record/BMG Record'와의 계약을 연장하지 않고, 닥터드레의 레이블 애프터매스에 영입된다.
닥터드레의 레이블 애프터매스에 영입된 버스타 라임스는 2006년에 발매한 'The Big Bang'을 발매한다. 앨범에는 나스, 에미넴, 윌 아이 엠, Kelis, 렉원, 니요, 스티브 원더, 미시 앨리엇, 큐팁, 올 더티 바스타드 등이 참여했다. 앨범차트에서는 좋은 성적을 거두었는데, 특히 힙합차트에서는 모두 1위를 했고, 캐나다 차트에서는 6위를 거두었다. 이 앨범은 첫주에 1위로 데뷔했고, 20만장을 팔아치운다. 약 110만장을 팔아들인다. 또한 싱글들도 모두 전 세계 힙합차트에서 상위권에 진입했다.
2009년 그는 8번째 앨범 'Back on My B.S.'를 발매한다. 앨범에는 릴 웨인, 제이다키스, 티-페인, 페럴, 론 브라운즈, 에이콘, T.I., 제이미 폭스, 메리 제이 블라이즈, 커먼, 존 레전드 등이 참여했다.
2011년 그는 크리스 브라운의 노래 'Look At Me Now' 피처링에 참여해 다시 한번 그의 건재함을 알렸고, 2012년에는 이번엔 크리스 브라운이 참여한 자신의 곡 'Why Stop Now'를 싱글로 발표하였다.
대한민국의 경제성장률을 기록한 문서다. 한국은 1997년 11월 외환위기를 기점으로 사실상의 고성장 시대는 끝나게 되었다. 다만 이후에도 IT나 BT, 한류 문화 분야 등의 신산업은 꾸준히 성장하였고, 2000년대까진 약 5%대 성장은 유지해 중진국 함정을 벗어난다. 실제 오일 쇼크의 여파가 미친 1980년과 국제 통화 기금(IMF)의 지원을 받은 1998년, 코로나 팬데믹이 겹친 2020년을 제외하고는 꾸준히 양(+)의 성장을 유지해 왔다. 그래프상 GDP가 대폭 늘어난 것도 21세기 들어서다. 한편, 경제성장률을 고려할 때 한가지 포인트는 물가상승률이 높으면 경제성장률이 높아도 실질적인 의미가 떨어진다는 것인데, 이는 1983년 경제성장률이 물가상승률을 추월하면서 만회하게 된다. 참고로 경제성장률 전망은 속보치와 이후 수치가 다를 수 있고, 기관 내 기준의 변화 등에 따라 수년 후에도 수정되는 경우가 있다. 당장 아래 그래프와 도표에서 수치들이 차이가 나는 이유도 이런 이유 때문이다.
상기된 표의 수치를 인용해서 각 정부의 경제성장률 평균을 내보면
제1-3대 이승만 정부는 평균 6.1% 성장을,
제5-9대 박정희 정부는 평균 10.67% 성장을,
제11-12대 전두환 정부는 평균 10.07% 성장을,
제13대 노태우 정부는 평균 9.06% 성장을,
제14대 김영삼 정부는 평균 7.98% 성장을
제15대 김대중 정부는 평균 5.62% 성장을,
제16대 노무현 정부는 평균 4.74%의 성장을,
제17대 이명박 정부는 평균 3.34%의 성장을,
제18대 박근혜 정부는 평균 3.02%의 성장을,
제19대 문재인 정부는 평균 2.34%의 성장을 보였다.
청각 장애(聽覺障礙, Hearing impairment and deafness)는 소리를 들을 수 있는 능력이 상당히 떨어져 있거나 전혀 들리지 않는 상태의 장애이다. 청각 장애는 한쪽 귀에서만 발생할 수도 있고 양쪽 귀 모두에서 발생할 수도 있다. 어린이에게 청각 문제는 언어를 배우는 능력에 영향을 미칠 수 있으며, 성인에게는 업무와 관련된 문제를 발생시킬 수 있다. 일부 나이가 많은 사람들에게 발생하는 청각 장애는 고독감을 느끼게 하기도 한다. 청각 장애는 일시적일 수도 있으나 영구적일 수도 있다. 청각 장애는 유전, 노화, 소음, 일부 감염, 출산 합병증, 귀의 외상, 특정 약물이나 독극물 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있다. 청각 장애의 가장 일반적인 증상은 이염이다. 임신 기간중 매독이나 풍진과 같은 일부 감염병 또한 청각 장애를 발생시킬 수 있다.
청력 시험에서 하나 이상의 귀가 25데시벨 이하의 소리를 들을 수 없을 때 청각 장애로 진단되며, 모든 신생아들에게 청력 시험이 권장되고 있다. 청각 장애에는 전음성 난청conductive hearing loss, 감각 신경성 난청sensorineural hearing loss, 혼합성 난청mixed hearing loss등이 있다. 미국 말하기 언어 듣기 협회ASHA에 따르면 청각장애는 "생리적 청각 시스템의 결손에 의한 청각 손실의 결과"이다. 청각 장애의 정도는 관점에 따라 여러 종류의 단계 구분이 있다. 교육의 입장에서는 소리를 전혀 들을 수 없거나 잔존 청력이 있다하더라도 소리만으로는 의사 소통이 불가능한 경우를 농(聾)이라 하고 보청기와 같은 기구의 도움으로 잔존 청력을 사용하여 의사소통이 가능한 경우를 난청()이라 한다.
청각은 귀와 청신경을 거쳐 전달되며 이 전달과정의 한 곳이라도 문제가 생기면 청각 결손이 일어난다. 청각 장애는 결손이 일어나는 위치에 따라서 외이와 중이의 장애로 인한 전음성 난청, 내이의 장애로 일어나는 감음성 난청, 청신경 손상에 의한 신경성 난청, 청각중추의 장애로 인한 중추성 난청 등으로 나뉜다. 둘 이상의 장애가 복합적으로 일어난 경우 혼합성 난청이라 한다.
유전, 모체의 풍진, 감염, 수혈자의 혈액형 불일치, 조산, 뇌막염 등이 아동기 이전에 발생하는 청각 장애의 주요 원인으로 알려져 있으며 성인기에는 교통사고등 사고에 의한 원인이 많다. 비유전적 원인은 예방접종과 치료를 통해 그 수가 줄고 있으나 교통사고나 산업재해와 같은 사고로 인한 청각 장애는 증가하는 추세이다.
노인성 난청은 나이가 들어감에 따라 청각 능력이 점차 손실되는 현상을 뜻한다. 남성의 경우 25세부터, 여성의 경우 30세부터 청각 능력 손실이 일어날 수 있다. 유전적 원인 뿐만아니라 소음, 독극물이나 병원체에 노출됨에 따라서도 청력 손실이 시작되는 시기가 다양해 질 수 있다. 노인에게서 고혈압, 당뇨, 귀에 해로운 일부 약물의 사용은 청각 장애의 위험률을 증가시키는 일반적인 원인이다. 모든 사람들이 노화에 따라 청각을 잃어가지만 그 정도와 유형에서 차이가 나타난다.
소음은 청각 장애의 발생의 절반을 차지하는 원인이며, 세계 전체인구의 5%에 다양한 청각적 문제를 일으킨다. 실제로 미국 국립 직업안전위생연구소는 대부분의 경우 청각 장애의 원인이 노화가 아니라 소음 때문이라고 인정하였다.
발포음, 폭죽, 제트 엔진, 착암기 등의 원인에 의해 짧은 시간이지만 매우 큰 소음에 노출되거나, 콘서트나 나이트클럽의 시끄러운 음악에 몇 시간 노출됨에 따라 주파수의 음을 듣는 능력의 민감도가 상실될 수 있다. 이러한 현상을 '일시적 청력변위'라고 하며 이때 나타나는 청각 장애는 일시적으로만 유지된다. 이러한 상황에서는 보통 24시간 이내에 청각이 회복되지만 길게는 일주일까지 소요될 수도 있다. 85 dB 이상에 지속적으로 노출되거나 120 dB 이상에 잠시 노출 될 경우 영구적인 청각 장애로 이어질 수도 있다.
소음성난청 환자의 경우 청력 역치가 3,000에서 6,000 Hz까지 상승한다. 소음에 의한 손상이 지속될 수록 더 낮은 주파수와 더 높은 주파수의 소리를 듣는 능력에도 손상이 가게 된다. 노화와 다른 원인에 의해서 고주파(청력도 상에서 6–8 kHz)에 대한 민감성이 손실되면 소음을 인지하기가 힘들어진다.
이에 따라 다양한 정부, 산업체, 표준화기구에서 소음 기준을 공표하고 있다. 미국 환경보호국은 70 dB의 소음에 24시간 노출되는 것을 기준으로 하여 이에 따라 초래되는 청각 장애, 수면 장애, 스트레스성 문제 등 소음에 연관된 다양한 문제로부터 보호해야 한다고 공표하였다. 일반적인 소음의 수준은 65~75 dB 범위이며 이는 공항이나 고속도로 근처에서 오랜 시간 노출되었을 때 청각 장애가 유발되는 환경이다.
큰 소리는 짧은 시간동안 손상을 초래할 수 있다. 소음에 비교적 안전한 노출 시간은 3 dB 교환 비율을 통해 추정 할 수 있다. 3 dB은 소리의 강도가 2배가 되는 것을 의미하기 때문에 소음에 노출되는 시간이 절반이 되었을 때 같은 에너지를 의미한다. 업무 현장에서의 소음 규제를 기준으로 할 때 "안전한" 노출 량은 85 dB에서는 8시간이지만 91 dB(A)에서는 2시간밖에 되지 않는다. 80 dB와 90 dB 사이에서는 다른 기준이 사용된다. 일부 사람들에게는 85 dB 이하의 작은 소리 조차도 위협이 될 수 있다. 일부 농약, 약물, 화학 치료, 솔벤트 등 또 다른 내이 신경 독성요소에 노출되는 경우에도 청각 장애 위험도가 크게 높아짐과 동시에 청력에 손상을 받을 수 있는데 이를 "상승" 상호작용이라고 한다. 소음에 의한 손상은 긴 시간동안 축적되기 때문에 업무 현장 뿐 아니라 레크리에이션 활동이나 자연에서 소음에 노출된 경우를 등 온갖 원인들에 의하여 손상을 입을 수 있다.
일부 국가 및 국제 기구와 기관에서는 4 dB 혹은 5 dB 교환비를 사용한다. 이 교환비를 이용해 안전한 소리의 범위를 산출 할 수는 있으나 커다란 소음에 의한 피해를 과소평가 하게 될 수 있다는 문제점이 있다. 예를 들어 100 dB(나이트클럽 음악의 소리)에서의 안전한 노출 시간을 계산하였을 때 3 dB 교환비에서는 15분이 산출되지만 5 dB 교환비에서는 1시간이 산출된다.
역학 및 문화.
2013년 전 세계에서 11억명이 청력 장애를 겪고 있다. 전체 인구의 5% (3억6천만명에서 5억 3천8백만명)가 청각 장애를 겪고 있으며 1억 2천4백만명이 중등도에서 중증 청각 장애를겪고 있다. 중증도, 중증 청각 장애를 겪고 있는 사람들 중 1억 8백만명이 저 소득 국가 및중간 소득 국가에 살고 있다. 청각 장애 환자 중 6천5백만명은 유년기에 청각 장애가 발생했다. 수화를 사용하거나 농문화에 참여하고 있는 사람들은 자신들이 질병에 걸렸다기 보다는 남들과 다를 뿐이라고 생각한다. 농문화에 참여하고 있는 많은 사람들은 청각 장애의 치료 시도를 거부하고 있으며, 그 중 일부는 인공와우 이식술을 받는 것이 자신을 이 문화권에서 퇴출시키는 원인이 될 수 있을 것이라고 생각한다. 난청이라는 단어는 불가능하다는 것을 강조하는 의미로 통용되어 보통 부정적인 의미로 받아들여진다.
청각 장애인의 의사소통에는 잔존 청력과 독순술에 의해 비장애인의 음성 언어를 이해하고 말로 표현하는 구화법과 자연 수화, 문법적 수화, 지화 등을 이용한 시각적 방법에 의한 의사소통이 있다. 이 밖에 글을 써서 의사소통을 하는 필담이 사용되기도 한다.
청각 장애 판정 기준.
다이바()란 에도 시대 말기 이양선이 도래하자 이를 방비하려 설치한 포대로, 요새의 일종이다. 일본 각 해안에 축조되었다.
유럽 연합은 주로 서부와 중부 유럽의 많은 부분을 차지하고 있다. 면적은 약 4,422,773km2(1,707,642 제곱 마일)정도로, 북동쪽으로 핀란드, 북서쪽으로 아일랜드, 남동쪽으로 키프로스, 남서쪽으로 이베리아반도까지 위치해 있다. 땅 면적로만 따지면 세계에서 7번째로 넓은 지역이다.
유럽 연합의 지리는 28개의 회원국의 지리로 구성된다. 아래는 가나다 순으로 표기한 구성 회원국의 목록이다.
대부분의 EU 국가는 유럽 대륙에 속해 있다. 하지만 EU의 범위는 유럽 대륙 전체를 관리하는 것도 아니고 유럽 대륙 안에서만 한정되어 있는 것도 아니다. 또한 EU회원국들은 다른 21개국과 국경을 맞대고 있다.
EU의 해안선은 약 15만km가 넘는다. 그 해안선은 대서양, 지중해, 흑해, 발트해, 아드리아해에 접한다. 유럽 연합의 산악지대로는 알프스산맥, 카르파티아산맥, 발칸산맥, 스칸디나비아산맥과 서유럽에서 가장 높은 산인 몽블랑산 등이 있다.
연합 회원국들의 해외 영토를 포함해서 EU는 북극 기후부터 열대 기후까지 대부분의 기후 유형에 속해 있다. 따라서 EU의 기후에 대한 표준을 정하는 것은 의미가 없다. 그러나 인구의 대부분은 지중해성 기후 지역(남유럽), 온화한 해양성 기후 지역(서유럽), 또는 따뜻한 여름이 있는 대륙성 기후 지역(동유럽)에 살고 있다.
묵자(: 기원전 480년(추정) ~기원전 390년(추정))는 중국 춘추전국시대의 송(현재 하남성 상구)에서 탄생한 사상가이자 철학자이다. 초기 전국 시대에 제자백가 중 묵가를 대표하는 위인이다.
핵심 사상은 겸애이고 《묵자》에 전한다. 유교 및 도교와 대립하였다. 그의 사상은 여러 나라에서 채택됐으나 진이 전국을 통일하자 선호 대상에서 제외되었다.
농성의 달인이어서 초나라의 공격을 아홉 번이나 방어하였다. "굳게 지킨다"는 뜻인 묵수가 여기서 유래했다.
묵자는 참사랑이 부족하여 세상이 혼란스럽다고 판단하고, 사람들이 평등하게 서로 사랑하고 남에게 이롭게 하면 하늘의 뜻과 일치하여 평화롭게 된다는 겸애를 주장했다. 그것을 실행하는 방법으로 빈부 격차가 없는 경제상 평등(문리)을 강조하고 검소하게 생활하며 예악을 가볍게 생각하라고 주장하고 정치설로서는 비전론이 있다. 겸애 사상은 유가의 인, 불가의 자비와 유사하고 귀신의 존재를 인정하는 종교상 색채는 민간 신앙을 계승한 듯하며, 신분이나 관등이나 직책의 상하 관계에 의거한 서열을 존중하여 전통과 예악을 숭상하는 유가와 상대하였으나 겸애의 개념은 기득권층의 정치상 이유 탓에 역사상·철학상 발전하지 못하였다. 묵가는 진 이후에 쇠퇴하여 소멸하였다. 그 사람이 한 주장과 제자들의 설을 모은 책 《묵자》에 그 사람의 사상이 기록되어 있다. 하지만 묵적이 사회적인 계급을 완전히 거부한 것은 아니다. 그는 사회의 구성원들이 각자 맡은 일에 따라 나뉜 사회의 계급을 인정하였다. 다시 말하자면, 왕 밑에는 신하들이 있듯이 만인을 대표하여 그들의 일을 다루는 자 밑에는 그를 보필하여 국정을 보살피고 민생을 안정시키는 사회의 구성에 필요한 계급은 인정하였다.
공자와 묵자의 사상과 이론은 존비친소에 토대한 규범에 관한 부분은 차이가 있으나 전체 맥락에서는 꼭 반대되지는 않는다. 정치가 백성을 이로운 방식으로 이루어져야 한다는 점은 공자의 철학과 통하는 부분도 있다.
묵자는 유가의 '존비친소'에 기초한 사랑을 비판하면서, 다른 사람의 가족도 자신의 가족을 대하듯 하라고 주장하는 겸애를 주장하였다. 이 겸애는 유가에서 '아비도 몰라보는 집단'이라고 비난받는다.
묵자의 사상을 보면, 상현은 유가의 주장을 반박하여 관리의 임용에는 신분이나 직업에 구애하지 않고 문호를 넓게 개방하여 등용하라고 말하였다. 묵자의 겸애는 자국과 타국, 자가와 타가의 차별을 없애고 사람은 널리 서로 사랑하라는 설로서 묵자 사상의 결정체인데 공자가 통치자 처지에서 백성을 이롭게 해야 한다는 주장 일정부 통하므로, 반드시 배치된다고 간주할 수는 없다.
비공은 전쟁이 불의이고 백성을 해친다고 주장하여, 현대 평화주의 이론과 공통점이 있다. 절용과 절장은 군주의 의례적인 사치에 반대한 것이다. 비악에서는 궁정음악이 백성의 이익에 배반됨을 말하였다. 천지에서는 하늘이 뜻하는 것은 인간 사회의 정의가 되며, 모든 사람이 본받고 따라야 할 규범이 된다고 하였다. 상동은 나라의 상하가 일치해야 하고 천자가 행하는 것이 하늘의 뜻과 부합되어야 한다고 하였다.
출신 및 생애.
묵자의 묵은 검다는 뜻이다. 여기서 묵은 두 가지로 해석되는데 첫 번째는 묵자의 살이 검었다는 것, 두 번째는 묵자가 이마에 먹을 새기는 형벌인 묵형을 받았다는 것이다. 살이 검다는 것은 해석하면 햇볕에 살갗이 탔다는 것인데 만약 그렇게 된다면 묵자는 직접 노동하는 위치, 즉 농민이라는 점이다. 두 번째, 묵형을 받았다는 것으로 해석하더라도 당시 묵형 받은 범죄자들은 하층민이거나 하층민으로 떨어졌다는 것을 생각할 때 묵자는 하층민의 신분으로서 살아갔다는 결론이 나온다. 결국 묵자라는 이름으로 미루어 볼 때 묵자는 직접 노동하는 하층민의 위치에 있었다는 것인데 그렇다면, 묵자가 통치자도 백성처럼 검소하게 살아야 한다고 주장했다는 점이 맞아떨어진다.
중국 기록에 묵씨는 여성 강씨로 되어 있는데 묵자와의 관련성은 알 수 없다. (묵자가 여성일 가능성도 있다) 일부 묵으로 발음하는 복성을 줄여서 묵씨가 되었다고 예상하는 때도 있으나 기원전에는 거의 단성화가 진행하지 않았다. 공자, 노자, 순자, 장자는 당대에 성이 없었고 발음과 성씨을 연결해서 연원이 만들어진 것은 후대에 일이다.
대부분의 역사가들은 묵자가 그가 겨우 관직에 오른 하급 장인 계급의 일원이었다고 믿는다. 그러나 그의 부모들은 그에게 다정하지 않았고 사랑을 거의 주지 않았다고 알려져 있다. 묵자는 비록 그가 송 지방에서 잠시 관직을 하였지만 루 지역(오늘날의 산둥 지방의 텅저우)의 사람이었다. 공자와 같이, 묵자는 전국시대에 서로 다른 통치국에서 관리가 되고 싶어한 사람들을 위한 학교를 유지했던 것으로 알려져 있다.
묵자는 목수였고, 기계를 만드는 데 탁월한 능력을 갖추고 있었고 기계적 새부터 성곽을 에워싸기 위해 사용된 바퀴달리고 이동식의 “구름 사다리”까지 모든 것을 설계하였다. 비록 그는 높은 관직까지 오르지 못했지만 묵자는 방어 시설에 대한 전문가로써 다양한 통치자들에 의해 찾아졌다. 그는 그의 초년기 때 유교를 배웠지만 그는 유교가 너무 운명론적이고 축하와 장례식에 너무 많은 공을 들여 서민들의 생계와 생산성에 해를 끼친다고 보았다. 그는 그의 일생 동안 공자와 견줄 만한 큰 추종자를 유치할 수 있었다. 그의 추종자들-대부분 기술자들과 장인들-은 철학적, 기술적인 저술을 모두 공부한 숙련된 질서 속에서 조직되었다.
그 당시에 묵자의 대중적인 이해의 몇몇 설명들에 따르면, 그는 많은 사람들이 허난으로부터 온 가장 위대한 영웅으로 칭송 받았다. 개인적인 이득이나 심지어 그 자신의 삶이나 죽음에 관계없이 그의 열정은 사람들의 선을 위해 있다고 하였다. 사회에 대한 그의 지칠 줄 모르는 공헌이 있었지만, 자신을 헤치면서까지 남을 위한 다는 것은 옳지 않다고 비판받았으며, 대표적으로 공자와 맹자는 묵자는 지나친 겸애가로 잘못된 바가 있다고 지적했다. 무언가가 사람들에게 이익이 되는 한, 묵자는 비록 그것이 거의 머리나 그의 발을 다치게 하는 것을 의미한다 하더라도 그것을 추구할 것이다. 장태안은 도덕적 선함의 관점에서 공자와 노자조차도 묵자와 비교할 수 없다고 하였다.
묵자는 전국시대의 폐허를 목도하고 여러 지역으로 여행을 다니며 통치자들의 정복 계획을 만류하였다. 묵자의 “공수” 장에 따르면 그는 송 지역에 대한 공격을 미연에 방지하기 위해 초 지방으로 십 일 동안 걸었다. 초 정부에서 묵자는 초의 전술가인 공수반과 9개의 모의 전쟁 게임에 참여하였고 공수반의 모든 책략이 뒤집혔다. 공수반이 그에게 죽음으로 위협하자, 묵자는 왕에게 그의 제자들이 이미 송 군의 군대를 훈련시켰으므로 자신을 죽이는 것은 쓸모없을 것이라고 알렸다. 초왕은 전쟁을 하지 말라고 명령하였다. 그러나 묵자는 돌아오는 길에 그를 알아치리지 못한 송의 병사가 묵자가 그들의 도시로 들어오지 못하게 하여 몹시 차가운 비를 맞으며 하룻밤을 보내야 했다. 이 이야기 후에 그는 Qi 지방이 루 지방을 공격하지 못하게 막았다. 그는 도시에 대한 방어가 단지 축성, 무기, 식량 공급에만 의존하는 것이 아니라, 재능있는 인재를 가까이 두고 그들에게 신뢰감을 주는 전략 또한 중요하다고 생각하였다.
인공지능에서 지능형 에이전트(Intelligent agent)는 환경을 지각하고, 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하며, 기계 학습을 통해 또는 지식을 습득하여 성능을 향상시킬 수 있는 실체이다. 주요 AI 교과서들은 인공지능을 "지능형 에이전트의 연구 및 설계"로 정의하며, 목표 지향적 행동이 지능의 핵심임을 강조한다.
지능형 에이전트의 전문화된 하위 집합인 에이전틱 AI (또한 AI 에이전트 또는 단순히 에이전트라고도 함)는 목표를 적극적으로 추구하고, 의사결정을 내리며, 장기간에 걸쳐 행동을 취함으로써 이 개념을 확장하여 새로운 형태의 디지털 에이전시를 구현한다.
지능형 에이전트는 단순한 것부터 고도로 복잡한 것까지 다양하다. 기본적인 온도조절기 또는 제어 시스템은 지능형 에이전트로 간주되며, 인간이나 기업, 국가, 생물 군계와 같이 동일한 기준을 충족하는 다른 시스템도 마찬가지이다.
지능형 에이전트는 목표를 포함하는 목적 함수를 기반으로 작동한다. 이들은 완료 시 이 함수의 기대값을 최대화하는 계획을 생성하고 실행하도록 설계된다. 예를 들어, 강화 학습 에이전트는 보상 함수를 가지고 있어 프로그래머가 원하는 행동을 형성할 수 있다. 유사하게, 진화 알고리즘의 행동은 적합도 함수에 의해 안내된다.
인공지능의 지능형 에이전트는 경제학의 에이전트와 밀접하게 관련되어 있으며, 지능형 에이전트 패러다임의 여러 버전이 인지 과학, 윤리학, 실천 이성 철학뿐만 아니라 많은 학제간 사회 인지 모델링 및 컴퓨터 사회 시뮬레이션에서 연구된다.
지능형 에이전트는 종종 컴퓨터 프로그램과 유사한 추상적인 기능 시스템으로 도식적으로 설명된다. 이론적 모델과 실제 구현을 구별하기 위해 지능형 에이전트의 추상적 설명은 추상 지능형 에이전트라고 불린다. 지능형 에이전트는 또한 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 자율적인 컴퓨터 프로그램인 소프트웨어 에이전트와 밀접하게 관련되어 있다. 이들은 또한 경제학에서 빌려온 용어인 "합리적 에이전트"로도 불린다.
AI의 기반으로서 지능형 에이전트.
지능형 에이전트의 개념은 인공지능을 정의하고 이해하는 데 있어 기본적인 렌즈를 제공한다. 예를 들어, 영향력 있는 교과서인 (러셀 &amp; 노빅)은 다음과 같이 설명한다.
다른 연구자들과 정의들도 이 기반 위에 구축된다. 패드햄과 위니코프는 지능형 에이전트가 환경 변화에 시기적절하게 반응하고, 목표를 적극적으로 추구하며, 유연하고 견고해야 한다(예상치 못한 상황을 처리할 수 있어야 함)고 강조한다. 일부는 이상적인 에이전트가 경제적 의미에서 "합리적"(최적의 선택을 함)이어야 하며, 신념, 욕구, 의도(BDI 모델)와 같은 복잡한 추론이 가능해야 한다고 제안하기도 한다. 카플란과 하인라인은 외부 데이터를 이해하고, 그 데이터로부터 학습하며, 학습한 것을 유연한 적응을 통해 목표 달성에 사용하는 시스템의 능력에 초점을 맞춘 유사한 정의를 제시한다.
인공지능을 지능형 에이전트 관점에서 정의하는 것은 몇 가지 주요 이점을 제공한다.
목적 함수.
목적 함수 (또는 목표 함수)는 지능형 에이전트의 목표를 지정한다. 에이전트가 목적 함수에 더 잘 부합하는 결과를 산출하는 행동을 일관되게 선택할수록 더 지능적이라고 간주된다. 사실상 목적 함수는 성공의 척도 역할을 한다.
목적 함수는 다음과 같을 수 있다.
목적 함수는 에이전트가 달성하도록 설계된 모든 목표를 포함한다. 합리적 에이전트의 경우, 잠재적으로 상충하는 목표 간의 절충점도 통합한다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 목적 함수는 안전, 속도, 승객 편의와 같은 요소를 균형 있게 조정할 수 있다.
맥락에 따라 이 개념을 설명하기 위해 다양한 용어가 사용된다. 여기에는 다음이 포함된다.
목표, 그리고 따라서 목적 함수는 다음과 같을 수 있다.
최근접 이웃과 같이 전통적으로 에이전트로 간주되지 않는 일부 AI 시스템은 명시적으로 목표 지향적이지 않고 유추를 통해 추론한다. 그러나 이러한 시스템조차도 학습 데이터 내에 암묵적으로 정의된 목표를 가질 수 있다. 이러한 시스템은 비목표 시스템을 협소한 분류 작업을 수행하는 "목표"를 가진 시스템으로 구성함으로써 여전히 벤치마킹할 수 있다.
지식 표현 시스템과 같이 전통적으로 에이전트로 간주되지 않는 시스템도 질문에 정확하게 답하는 것을 목표로 하는 에이전트로 구성함으로써 때때로 패러다임에 포함된다. 여기서는 "행동"의 개념이 답변을 제공하는 "행위"를 포함하도록 확장된다. 더 나아가, 모방 기반 시스템은 IA가 원하는 행동을 얼마나 가깝게 모방하는지에 따라 "목표 함수"를 최적화하는 에이전트로 구성될 수 있다. 2010년대의 생성적 적대 신경망 (GAN)에서 "인코더"/"생성기" 구성 요소는 인간의 텍스트 구성 방식을 모방하고 즉흥적으로 시도한다. 생성기는 적대적인 "예측기"/"판별기" 구성 요소를 얼마나 잘 속일 수 있는지를 나타내는 함수를 최대화하려고 시도한다.
기호 AI 시스템은 종종 명시적인 목표 함수를 사용하지만, 이 패러다임은 인공 신경망 및 진화 계산에도 적용된다. 강화 학습은 "보상 함수"를 최대화하려는 방식으로 행동하는 것처럼 보이는 지능형 에이전트를 생성할 수 있다. 때로는 보상 함수를 원하는 벤치마크 평가 함수와 직접 같게 설정하는 대신, 기계 학습 프로그래머는 초기 진행에 대해 기계에 보상을 주기 위해 보상 형성을 사용한다. 얀 르쿤은 2018년에 "사람들이 고안해낸 대부분의 학습 알고리즘은 본질적으로 어떤 목적 함수를 최소화하는 것으로 구성되어 있다"고 말했다. 알파제로 체스는 승리 시 +1점, 패배 시 -1점이라는 단순한 목적 함수를 가지고 있었다. 자율 주행 차량의 목적 함수는 더 복잡할 것이다. 진화 계산은 각 에이전트가 남길 수 있는 자손 수에 영향을 미치는 "적합도 함수"를 최대화하려는 방식으로 행동하는 것처럼 보이는 지능형 에이전트를 진화시킬 수 있다.
AIXI의 수학적 형식주의는 이 패러다임에서 최대 지능형 에이전트로 제안되었다. 그러나 AIXI는 계산 불가능. 현실 세계에서 IA는 유한한 시간과 하드웨어 자원에 제약을 받으며, 과학자들은 기존 하드웨어로 벤치마크 테스트에서 점진적으로 더 높은 점수를 달성하는 알고리즘을 생산하기 위해 경쟁한다.
에이전트 함수.
지능형 에이전트의 행동은 에이전트 함수로 수학적으로 설명될 수 있다. 이 함수는 에이전트가 본 것을 기반으로 무엇을 할지 결정한다.
인식은 특정 시점에서 에이전트의 감각 입력를 말한다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 인식에는 특정 순간의 카메라 이미지, 라이다 데이터, GPS 좌표 및 속도 판독값이 포함될 수 있다. 에이전트는 이러한 인식과 잠재적으로 인식의 이력을 사용하여 다음 행동(예: 가속, 제동, 회전)을 결정한다.
에이전트 함수는 종종 f로 표시되며, 에이전트의 전체 인식 이력을 행동에 매핑한다.
에이전트 함수(추상적인 수학적 개념)와 에이전트 프로그램(그 함수의 구체적인 구현)을 구별하는 것이 중요하다.
에이전트 함수는 다음을 포함한 다양한 의사결정 접근 방식을 통합할 수 있다.
지능형 에이전트의 종류.
러셀과 노빅의 분류.
는 에이전트를 인지된 지능 및 능력 정도에 따라 다섯 가지 클래스로 분류한다.
단순 반사 에이전트.
단순 반사 에이전트는 현재 지각에만 근거하여 행동하며, 나머지 지각 이력을 무시한다. 에이전트 함수는 조건-행동 규칙, 즉 "만약 조건이면, 행동"에 기반한다.
이 에이전트 함수는 환경이 완전히 관찰 가능할 때만 성공한다. 일부 반사 에이전트는 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수도 있으며, 이를 통해 액추에이터가 이미 작동 중인 조건을 무시할 수 있다.
단순 반사 에이전트가 부분적으로 관찰 가능한 환경에서 작동하는 경우 무한 루프는 종종 피할 수 없다. 에이전트가 행동을 무작위화할 수 있다면 무한 루프에서 벗어날 수 있다.
온도가 특정 지점 이하로 떨어지면 켜지거나 꺼지는 가정용 온도조절기는 단순 반사 에이전트의 한 예이다.
모델 기반 반사 에이전트.
모델 기반 에이전트는 부분적으로 관찰 가능한 환경을 처리할 수 있다. 현재 상태는 에이전트 내부에 저장되어 있으며, 보이지 않는 세계의 일부를 설명하는 구조를 유지한다. "세계가 어떻게 작동하는지"에 대한 이러한 지식을 세계의 모델이라고 부르며, 따라서 "모델 기반 에이전트"라는 이름이 붙었다.
모델 기반 반사 에이전트는 지각 이력에 의존하며 현재 상태의 관찰되지 않은 측면 중 일부라도 반영하는 일종의 내부 모델을 유지해야 한다. 지각 이력과 환경에 대한 행동의 영향은 내부 모델을 사용하여 결정할 수 있다. 그런 다음 반사 에이전트와 동일한 방식으로 행동을 선택한다.
에이전트는 환경 내의 다른 에이전트의 행동을 설명하고 예측하는 데 모델을 사용할 수도 있다.
목표 기반 에이전트.
목표 기반 에이전트는 "목표" 정보를 사용하여 모델 기반 에이전트의 기능을 더욱 확장한다. 목표 정보는 바람직한 상황을 설명한다. 이는 에이전트가 여러 가능성 중에서 목표 상태에 도달하는 것을 선택하는 방법을 제공한다. 탐색 및 계획은 에이전트의 목표를 달성하는 행동 시퀀스를 찾는 데 전념하는 인공지능의 하위 분야이다.
챗GPT와 룸바 진공청소기는 목표 기반 에이전트의 예이다.
효용 기반 에이전트.
목표 기반 에이전트는 목표 상태와 비목표 상태만을 구별한다. 특정 상태가 얼마나 바람직한지에 대한 척도를 정의하는 것도 가능하다. 이 척도는 상태의 효용을 측정하는 효용 함수를 사용하여 얻을 수 있다. 더 일반적인 성능 측정은 에이전트의 목표를 얼마나 잘 충족했는지에 따라 다른 세계 상태를 비교할 수 있도록 해야 한다. 효용이라는 용어는 에이전트가 얼마나 "행복한지"를 설명하는 데 사용될 수 있다.
합리적인 효용 기반 에이전트는 행동 결과의 기대 효용을 최대화하는 행동을 선택한다. 즉, 각 결과의 확률과 효용을 고려할 때 에이전트가 평균적으로 얻을 것으로 예상하는 것을 선택한다. 효용 기반 에이전트는 환경을 모델링하고 추적해야 하며, 이러한 작업은 지각, 표현, 추론 및 학습에 대한 많은 연구를 수반했다.
학습 에이전트.
학습을 통해 에이전트는 알 수 없는 환경에서 시작하여 점차 초기 지식의 한계를 넘어설 수 있다. 이러한 에이전트의 핵심적인 구분은 성능 향상을 담당하는 "학습 요소"와 외부 행동 선택을 담당하는 "성능 요소"의 분리이다.
학습 요소는 "평론가"로부터 피드백을 수집하여 에이전트의 성능을 평가하고, "행위자"라고도 불리는 성능 요소를 어떻게 조정하여 더 나은 결과를 산출할 수 있는지 결정한다. 이전에는 전체 에이전트로 간주되었던 성능 요소는 인식을 해석하고 행동을 취한다.
최종 구성 요소인 "문제 생성기"는 탐색과 추가 개선을 장려하는 새롭고 유익한 경험을 제안한다.
바이스의 분류.
에 따르면, 에이전트는 네 가지 클래스로 분류될 수 있다.
2013년 알렉산더 위스너-그로스는 지능형 에이전트의 지능과 자유 사이의 관계를 탐구하는 이론을 발표했다.
에이전트 계층.
지능형 에이전트는 여러 "하위 에이전트"로 계층적으로 구성될 수 있다. 이 하위 에이전트들은 하위 수준 기능을 처리하며, 주 에이전트와 함께 복잡한 작업을 실행하고 어려운 목표를 달성할 수 있는 완전한 시스템을 형성한다.
일반적으로 에이전트는 센서와 액추에이터로 나뉘어 구성된다. 지각 시스템은 센서를 통해 환경으로부터 입력을 수집하여 이 정보를 중앙 제어기로 전달하고, 중앙 제어기는 액추에이터에 명령을 내린다. 종종 하위 수준 작업에 필요한 빠른 응답과 상위 수준 목표에 필요한 더 심사숙고한 추론의 균형을 맞추기 위해 다층 제어기 계층이 필요하다.
다른 정의 및 용법.
"지능형 에이전트"는 종종 "가상 개인 비서"와 동의어로 모호하게 사용되기도 한다. 20세기 정의 중 일부는 에이전트를 사용자를 돕거나 사용자를 대신하여 행동하는 프로그램으로 특징짓는다. 이러한 예는 소프트웨어 에이전트로 알려져 있으며, 때로는 "지능형 소프트웨어 에이전트"(즉, 지능을 가진 소프트웨어 에이전트)를 "지능형 에이전트"라고 부르기도 한다.
니콜라 카사보프는 1998년에 IA 시스템이 다음 특성을 보여야 한다고 말했다.
에이전틱 AI.
생성형 인공지능의 맥락에서 AI 에이전트 (복합 AI 시스템이라고도 함)는 복잡한 환경에서 자율적으로 작동할 수 있는 능력으로 구별되는 지능형 에이전트의 한 종류이다. 에이전틱 AI 도구는 콘텐츠 생성보다 의사결정을 우선시하며, 인간의 프롬프트나 지속적인 감독을 요구하지 않는다.
이들은 복잡한 목표 구조, 자연어 인터페이스, 사용자 감독 없이 독립적으로 행동할 수 있는 능력, 소프트웨어 도구 또는 계획 시스템 통합을 포함한 여러 가지 주요 속성을 가지고 있다. 이들의 제어 흐름은 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 자주 구동된다.
연구자들과 평론가들은 AI 에이전트가 표준화된 정의를 가지고 있지 않다고 지적했다.
AI 에이전트의 일반적인 적용은 사용자 요청에 따라 여행 계획을 예약하는 것과 같은 작업 자동화이다. 주요 예로는 데빈 AI, Auto-GPT, SIMA 등이 있다. 2025년 이후 출시된 에이전트의 추가 예로는 오픈AI 오퍼레이터, 챗GPT 딥 리서치, 마누스, 쿼크(Qwen 기반), 오토GLM 루미네이션, 그리고 코즈(바이트댄스). AI 에이전트 구축을 위한 프레임워크에는 랭체인, CAMEL, 마이크로소프트 오토젠, 그리고 오픈AI 스웜 등이 있다.
구글, 마이크로소프트, 아마존 웹 서비스와 같은 회사들은 미리 구축된 AI 에이전트를 배포하기 위한 플랫폼을 제공했다.
에이전트 간 통신 표준화를 위한 제안된 프로토콜에는 에이전트 프로토콜(랭체인), 모델 컨텍스트 프로토콜 (앤트로픽), AGNTCY, 기버링크, 에이전트의 인터넷, 에이전트2에이전트(구글), 그리고 에이전트 네트워크 프로토콜 등이 있다. 에이전트 신뢰성 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 프레임워크로는 AgentSpec, ToolEmu, GuardAgent, Agentic Evaluations, 그리고 H2O.ai의 예측 모델 등이 있다.
2025년 2월, 허깅 페이스는 오픈AI 딥 리서치의 오픈 소스 버전인 오픈 딥 리서치를 출시했다. 허깅 페이스는 또한 오픈AI 오퍼레이터와 유사한 무료 웹 브라우저 에이전트를 출시했다. 갈릴레오 AI는 에이전트의 리더보드를 허깅 페이스에 게시하여, 에이전트의 성능을 기반 LLM에 따라 순위를 매긴다.
2024년 말까지 출시된 67개 에이전트에 대한 비피어리뷰 연구 조사는 대부분의 에이전트가 미국 개발자에 의해 기업용으로 구축되었으며, 코딩 또는 컴퓨터 상호작용을 목적으로 하며, 코드나 문서를 가지고 있지만 안전 정책이나 평가가 부족하다는 사실을 발견했다.
CSIRO 연구원들의 비피어리뷰 논문은 생산에 사용되는 에이전트를 모니터링하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 나열하고, 에이전트옵스와 관련된 개념 분류를 제안한다.
자율적 능력.
파이낸셜 타임스는 AI 에이전트의 자율성을 자율 주행 자동차의 SAE 분류와 비교하며, 대부분의 응용 프로그램이 레벨 2 또는 레벨 3에 해당하고, 일부는 고도로 전문화된 상황에서 레벨 4를 달성하며, 레벨 5는 이론적이라고 비교했다.
멀티모달 AI 에이전트.
대형 언어 모델(LLM) 외에도 비전 언어 모델(VLM) 및 멀티모달 기반 모델은 에이전트의 기반으로 사용될 수 있다. 2024년 9월, 앨런 AI 연구소는 오픈 소스 비전 언어 모델을 출시했는데, 와이어드는 이 모델이 AI 에이전트에 복잡한 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여할 수 있다고 언급했으며, 자동화된 컴퓨터 해킹의 가능성도 포함된다. 엔비디아는 개발자가 VLM, LLM 및 검색증강생성을 사용하여 이미지와 비디오를 분석할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크를 출시했다(비디오 검색 및 비디오 요약 포함). 마이크로소프트는 이미지, 비디오, 소프트웨어 사용자 인터페이스 상호작용 및 로봇공학 데이터로 훈련된 멀티모달 에이전트 모델을 출시했으며, 이 회사는 이 모델이 소프트웨어 및 로봇을 조작할 수 있다고 주장했다.
2025년 4월 현재, AP 통신에 따르면 AI 에이전트의 실제 적용 사례는 거의 없다. 2025년 6월 현재, 포춘에 따르면 많은 기업들이 주로 AI 에이전트를 실험하고 있다.
정부효율부의 한 채용 담당자는 2025년 4월에 오픈AI의 자금 지원과 팔란티어와의 파트너십 계약을 통해 스타트업의 일환으로 AI 에이전트를 사용하여 약 7만 명의 미국 연방 공무원 업무를 자동화할 것을 제안했다. 이 제안은 그 비현실성, 심지어 불가능성, 그리고 기업들의 해당 분야에서의 광범위한 채택 부족으로 인해 전문가들의 비판을 받았다.
제안된 이점.
옹호자들은 AI 에이전트가 개인 및 경제 생산성을 높이고, 더 큰 혁신을 촉진하며, 사용자에게 단조로운 작업에서 벗어나게 해 줄 수 있다고 주장한다. 블룸버그의 파미 올슨은 에이전트가 낮은 위험의 협소하고 반복적인 작업에 가장 적합하다고 주장했다. 반대로, 연구자들은 에이전트가 장애인을 위한 웹 접근성에 적용될 수 있다고 제안하며, 허깅 페이스의 연구원들은 에이전트가 재난 대응과 같은 상황에서 자원을 조율하는 데 사용될 수 있다고 제안한다. BBC의 R&amp;D 자문팀은 AI 에이전트가 할당된 목표가 불확실할 때 가장 유용하다고 본다.
우려되는 점으로는 잠재적인 책임 문제, 사이버 범죄 증가 위험, 윤리적 문제, 뿐만 아니라 AI 안전 및 AI 정렬 관련 문제도 있다. 다른 문제로는 데이터 프라이버시, 인간 감독 약화, 반복성 보장 부족, 보상 해킹, 알고리즘 편향, 복합적인 소프트웨어 오류, 에이전트 의사결정의 설명 가능성 부족, 보안 취약점, 불완전 고용 문제, 일자리 대체, 그리고 사용자 조작, 오보 또는 악성 정보의 가능성 등이 있다. 또한 법적 프레임워크 및 위험 평가를 복잡하게 만들고, 환각을 조장하며, 불량 에이전트에 대한 대응책을 방해하고, 표준화된 평가 방법의 부족으로 어려움을 겪을 수 있다. 비용이 많이 들고 인터넷 트래픽에 부정적인 영향을 미치며, 높은 에너지 사용량으로 인해 잠재적으로 환경에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 비판도 있다. 또한 정치 지도자들에 의한 권력 집중이 증가할 위험도 있는데, AI 에이전트는 인간처럼 지시에 의문을 제기하지 않을 수 있기 때문이다.
언론인들은 AI 에이전트를 빅테크 기업들이 "모든 것을 자동화"하려는 시도의 일부로 묘사했다. 이들 기업의 여러 CEO들은 2025년 초에 AI 에이전트가 결국 "노동력에 합류할 것"이라고 밝혔다. 그러나 비피어리뷰 연구에서 카네기 멜런 대학교 연구원들은 시뮬레이션된 소프트웨어 회사에서 에이전트의 행동을 테스트한 결과, 어떤 에이전트도 할당된 작업의 대다수를 완료할 수 없다는 것을 발견했다. 다른 연구자들도 데빈 AI에서 비슷한 결과를 발견했다.
요슈아 벤지오는 2025년 세계 경제 포럼에서 "AGI 또는 초지능과 관련된 모든 재앙적 시나리오는 에이전트가 있을 때 발생한다"고 경고했다.
2025년 3월, 스케일 AI는 미국 국방부와 계약을 체결하여 앤더릴 인더스트리 및 마이크로소프트와 협력하여 군의 "작전 의사결정"을 지원하기 위한 AI 에이전트를 개발 및 배치하기로 했다. 연구자들은 에이전트와 이들이 기반으로 하는 대규모 언어 모델이 공격적인 외교 정책 결정에 편향될 수 있다고 우려를 표했다.