본 논문은 자율 학습과 독립적인 의사결정이 가능한 인공지능(AI) 에이전트가 교통, 에너지 시스템, 제조업 등 다양한 중요 인프라 분야의 복잡한 문제 해결에 큰 가능성을 가지고 있음을 제시합니다. 그러나 서로 다른 목표를 가진 여러 이해관계자들에 의해 AI 시스템의 설계 및 배치가 증가하면서, 조정되지 않은 AI 시스템이 혼란이나 안전 문제 없이 공유 환경에서 조화롭게 공존하고 진화하는 방법에 대한 중요한 과제가 제기됩니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 미리 정의된 규칙과 정적인 목표 구조에 크게 제한되는 다중 에이전트 시스템 및 게임 이론과 같은 기존의 다중 에이전트 프레임워크에 대한 근본적인 재고를 주장합니다. AI 에이전트는 목표를 동적으로 조정하고, 타협하고, 연합을 형성하고, 진화하는 관계와 사회적 피드백을 통해 안전하게 경쟁하거나 협력할 수 있도록 권한을 부여받아야 한다고 제시합니다. 중요 인프라 응용 프로그램에 대한 두 가지 사례 연구를 통해, 본 논문은 이러한 다중 에이전트 AI 시스템의 출현적이고 자기 조직적이며 상황 인식적인 특성으로의 전환을 촉구합니다.
