본 논문은 자율 학습과 독립적인 의사결정이 가능한 인공지능(AI) 에이전트가 교통, 에너지 시스템, 제조업 등 다양한 중요 인프라 분야의 복잡한 문제 해결에 큰 가능성을 제시하지만, 서로 다른 목표를 가진 다양한 이해관계자에 의해 AI 시스템의 설계 및 배치가 급증함에 따라 조정되지 않은 AI 시스템이 공유 환경에서 혼란이나 안전 저해 없이 조화롭게 공존하고 진화하는 방법에 대한 중요한 과제를 제기한다. 기존의 다중 에이전트 시스템 및 게임 이론과 같은 다중 에이전트 프레임워크는 미리 정의된 규칙과 정적인 목표 구조로 제한되어 있으므로, 이를 해결하기 위해 AI 에이전트가 역동적으로 목표를 조정하고, 타협하고, 연합을 형성하고, 진화하는 관계와 사회적 피드백을 통해 안전하게 경쟁하거나 협력할 수 있도록 권장한다. 중요 인프라 응용 분야의 두 가지 사례 연구를 통해 이러한 다중 에이전트 AI 시스템의 출현적이고 자기 조직적이며 상황 인식적인 특성으로의 전환을 촉구한다.
