인공지능이 현실 세계에서 여전히 오류를 보이는 이유는 무엇일까요?

지난 몇 년간 우리는 에이전트형 AI 시스템이 놀라운 성능을 보여주는 것을 목격해 왔습니다. 테스트 케이스를 통과하는 코드를 작성하고, 웹을 검색하여 복잡한 질문에 답하며, 탁월한 정확도로 소프트웨어 인터페이스를 탐색합니다. 모든 학회 발표, 보도 자료, 벤치마크 보고서에서 에이전트형 AI의 등장을 강조하고 있습니다.

하지만 이러한 인상적인 시연 이면에는 숨겨진 문제가 있습니다. 이러한 시스템들이 통제된 환경에서 실제 환경으로 옮겨지면 종종 문제가 발생합니다. 실패 벤치마크 테스트에서 전혀 예측하지 못했던 방식으로 문제가 발생합니다. 엄선된 예제 100개에서는 완벽하게 작동했던 코드 생성기가 이전에 접해보지 못한 예외적인 상황에서 오류를 발생시키기 시작합니다. 실험실에서 85%의 정확도를 달성했던 웹 검색 에이전트는 사용자 행동이 변화함에 따라 점점 더 관련성이 떨어지는 결과를 보여줍니다. 테스트 중에 10개의 API 호출을 완벽하게 조율했던 계획 시스템은 예상치 못한 API 응답 형식을 만나자 제대로 작동하지 않습니다.

이러한 시스템이 실패하는 이유는 지능이 부족해서가 아니라, 다른 요소가 부족하기 때문입니다. 적응문제는 AI 에이전트가 학습하고 적응하는 방식에 있습니다. 최첨단 시스템은 방대한 기반 모델 위에 구축되지만, 단순히 지능만으로는 충분하지 않습니다. 특수 작업을 수행하려면 에이전트는 적응력을 갖춰야 합니다. 현재의 에이전트 기반 AI 시스템은 설계 및 훈련상의 구조적 한계 때문에 이러한 적응력을 갖추지 못하고 있습니다. 이 글에서는 이러한 한계와 그 지속 원인을 살펴봅니다.

데모에서 나타나는 능력의 환상

현대 인공지능에서 가장 위험한 실패 유형은 '능력에 대한 착각'입니다. 짧은 데모는 실제 복잡성을 감추는 경우가 많습니다. 데모는 깔끔한 데이터셋, 예측 가능한 API, 그리고 제한된 작업 범위에서 작동합니다. 하지만 실제 운영 환경은 정반대입니다. 데이터베이스는 불완전하고, 스키마는 예고 없이 변경되며, 서비스는 시간 초과되고, 권한 충돌이 발생하며, 사용자는 시스템의 기본 가정을 위반하는 질문을 던집니다.

바로 이 지점에서 프로덕션 복잡성이 크게 증가합니다. 데모에서는 한 번만 나타나는 예외적인 상황이 실제 배포 환경에서는 하루에 수천 번씩 발생할 수 있습니다. 작은 확률적 오류들이 누적되면서, "대부분 정확한" 에이전트도 실제 운영 환경에서는 금세 신뢰할 수 없게 됩니다.

문제의 핵심은 고정된 기반 모델에 대한 의존성입니다. 이러한 모델은 패턴 완성에는 탁월하지만, 에이전트의 행동은 순차적이고 상태를 수반합니다. 각 행동은 이전 행동의 결과에 따라 달라집니다. 이러한 환경에서는 통계적 불확실성이 빠르게 누적됩니다. 작업 초기에 발생하는 작은 실수가 나중에 무한 루프, 막다른 길 또는 파괴적인 행동으로 이어질 수 있습니다. 이것이 바로 평가 단계에서는 유능해 보이는 에이전트가 실제 배포 후에는 빠르게 성능이 저하되는 이유입니다.

문제는 기능이 누락된 것이 아닙니다. 범용 모델이 주변 환경으로부터 학습할 수 있도록 허용되지 않은 채 특정 분야의 전문가처럼 작동하도록 요구받고 있다는 점입니다.

일반 지능에서 상황적 역량으로

기초 모델은 본질적으로 범용성을 갖도록 설계되었습니다. 광범위한 지식과 유연한 추론 패턴을 내포하고 있습니다. 그러나 실제 운영 에이전트는 상황에 맞춰야 합니다. 특정 조직과 그 조직이 사용하는 도구의 구체적인 규칙, 제약 조건, 그리고 오류 발생 가능성을 이해해야 합니다. 그렇지 않으면 모든 매뉴얼을 읽었지만 실제 업무 경험은 없는 사람과 다를 바 없습니다.

이러한 격차를 해소하려면 적응 자체에 대한 재고가 필요합니다. 현재 방법은 크게 두 가지로 나뉩니다. 결함 있는 진영핵심 AI 에이전트 자체를 재학습시키거나, 에이전트가 사용하는 외부 도구를 조정하는 방법이 있습니다. 각 접근 방식은 하나의 문제를 해결하는 동시에 다른 문제를 야기합니다. 결과적으로 일관성과 비용 효율성이 중요한 운영 환경에 적합하지 않은, 지나치게 경직되거나, 비용이 많이 들거나, 불안정한 시스템이 만들어지게 됩니다.

단일 에이전트 함정

첫 번째 접근 방식인 에이전트 적응은 핵심 LLM이 도구를 더 효율적으로 사용할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 본질적으로 AI에게 도구를 사용하는 데 필요한 특정 기술을 가르치는 것입니다. 연구자들은 이를 두 가지 유형으로 분류합니다. 어떤 방법은 코드 컴파일러의 성공률이나 검색 엔진 결과와 같은 도구의 직접적인 피드백을 사용하여 에이전트를 학습시킵니다. 다른 방법은 정답 또는 오답과 같은 최종 출력의 정확성을 기반으로 학습시킵니다.

같은 시스템 DeepSeek-R1 및 검색-R1 에이전트가 도구 사용을 위한 복잡하고 다단계적인 전략을 학습할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 이러한 능력에는 상당한 대가가 따릅니다. 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 학습하는 것은 계산적으로 엄청난 부담입니다. 더 중요한 것은, 이러한 방식이 경직되고 취약한 지능을 만들어낸다는 점입니다. 에이전트의 지식과 도구 사용 규칙을 결합하는 이 접근 방식은 업데이트를 느리게 하고 위험을 초래하며 빠르게 변화하는 비즈니스 요구에 적합하지 않게 만듭니다. 에이전트를 새로운 작업이나 도구에 적응시키는 것은 "비극적 인 망각"이전에는 숙달했던 기술을 잃게 됩니다. 마치 새로운 부품을 추가할 때마다 공장 조립 라인 전체를 다시 만들어야 하는 것과 같습니다."

취약한 공구 상자 문제

이러한 한계를 인식한 두 번째 주요 접근 방식은 다음과 같습니다. 도구 적응이 방식은 핵심 에이전트를 고정된 상태로 유지하고 대신 해당 생태계 내의 도구들을 최적화합니다. 이는 더욱 모듈화되고 비용 효율적입니다. 일부 도구는 표준 검색 검색기처럼 범용적으로 학습되어 플러그인 방식으로 사용됩니다. 다른 도구들은 고정된 에이전트를 보완하도록 특별히 조정되어, 에이전트의 출력으로부터 학습하여 더욱 효과적인 도우미가 됩니다.

이 패러다임은 효율성 측면에서 엄청난 가능성을 제시합니다. 한 시스템에 대한 획기적인 연구는 다음과 같습니다. s3 이 접근 방식의 잠재력을 입증했습니다. 고정된 LLM을 지원하는 작고 특화된 "검색" 도구를 훈련시켜 Search-R1과 같은 완전히 재훈련된 에이전트와 유사한 성능을 달성했지만 훈련 데이터는 70배나 적게 사용했습니다. 이 아이디어의 핵심은 천재 물리학자에게 도서관 목록 사용법을 다시 가르칠 필요가 있을까 하는 것입니다. 대신 물리학자의 요구를 이해하는 더 나은 사서를 훈련시키는 것이 더 효율적입니다.

하지만 툴박스 모델에는 한계가 있습니다. 전체 시스템의 기능은 궁극적으로 고정된 LLM의 내재적 추론 방식에 의해 제한됩니다. 외과의에게 더 날카로운 메스를 줄 수는 있지만, 외과의가 아닌 사람에게 심장 수술을 시킬 수는 없습니다. 더욱이, 점점 늘어나는 적응형 도구들을 조율하는 것은 복잡한 통합 과제가 됩니다. 도구 A는 특정 지표를 최적화하는 과정에서 도구 B의 입력 요구 사항을 위반할 수 있습니다. 따라서 시스템 성능은 상호 연결된 구성 요소들 간의 미묘한 균형에 달려 있습니다.

공적응 과제

이것이 바로 현재의 에이전트 기반 AI 패러다임이 지닌 적응력 부족의 핵심입니다. 에이전트 자체를 적응시키거나 도구를 적응시키는 것 중 하나만 가능하고, 둘 다를 동기화되고 안정적으로 적응시키는 것은 불가능합니다. 실제 운영 환경은 정적인 것이 아닙니다. 새로운 데이터, 새로운 사용자 요구사항, 새로운 도구가 끊임없이 등장합니다. '두뇌'와 '손' 모두를 원활하고 안전하게 진화시키지 못하는 AI 시스템은 필연적으로 제대로 작동하지 못하게 될 것입니다.

연구원 확인 상호 적응의 필요성이 차세대 과제로 떠오르고 있습니다. 하지만 이는 복잡한 문제입니다. 에이전트와 그 도구가 동시에 학습한다면, 누가 학습을 주도해야 할까요? 가져옵니다 실패에 대한 공로는 누구에게 돌아가야 할까요, 아니면 비난은 누구에게 돌아갈까요? 에이전트와 도구가 서로의 변화를 쫓아가기만 하고 전체적인 성능 향상에는 도움이 되지 않는 불안정한 피드백 루프를 어떻게 방지할 수 있을까요? 에이전트와 도구의 관계를 다음과 같이 처리하는 것과 같은 초기 시도는… 협력적 다중 에이전트 시스템이는 어려움을 드러냅니다. 신용 할당 및 안정성에 대한 견고한 솔루션이 없다면, 아무리 발전된 인공지능이라 할지라도 인상적이지만 서로 연결되지 않은 기능들의 집합체에 불과할 것입니다.

메모리를 일급 시스템으로

적응력 부족의 가장 두드러진 징후 중 하나는 정적인 기억입니다. 많은 에이전트가 시간이 지나도 개선되지 않고, 경험을 내면화하지 못해 같은 실수를 반복합니다. 각 상호작용을 마치 처음인 것처럼 처리하는 것입니다.

생산 환경은 다음과 같은 것을 요구합니다. 적응 기억에이전트는 장기적인 과제를 처리하기 위해 일화적 기억, 계획을 다듬기 위한 전략적 기억, 그리고 실패를 반복하지 않기 위한 운영적 기억이 필요합니다. 이러한 능력이 없다면 에이전트는 불안정하고 신뢰할 수 없게 됩니다.

메모리는 수동적인 로그가 아니라 조정 가능한 구성 요소로 취급해야 합니다. 경험을 검토하고, 실수로부터 학습하고, 동작을 조정하는 시스템이 훨씬 더 안정적입니다.

적응형 시스템으로 인한 새로운 위험

적응에는 그 자체로 위험이 따릅니다. 에이전트는 목표보다는 지표를 최적화하는 방법을 학습할 수 있는데, 이러한 현상을 적응이라고 합니다. 기생 적응겉으로는 성공적인 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 근본적인 목표를 훼손할 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템에서 손상된 도구는 다음과 같은 문제를 야기할 수 있습니다. 에이전트를 조작합니다 미묘한 것을 통해 즉각적인 주사 또는 오해의 소지가 있는 데이터일 수도 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 에이전트는 강력한 검증 메커니즘을 필요로 합니다. 작업은 테스트 가능하고, 되돌릴 수 있으며, 감사 가능해야 합니다. 에이전트와 도구 간의 안전 계층은 오류가 조용히 확산되지 않도록 보장합니다.

히프 라인

실제 세계에서 에이전트형 AI가 제대로 작동하려면 단순히 지능적인 것만으로는 부족합니다. 적응력이 필수적입니다. 오늘날 대부분의 에이전트는 현실 세계가 복잡하고 끊임없이 변화하는 반면, 과거에 갇혀 있기 때문에 실패합니다. AI가 기억을 업데이트하고 오류를 통해 개선하지 못하면 결국 제대로 작동하지 못하게 됩니다. 신뢰성은 완벽한 데모에서 나오는 것이 아니라, 적응력에서 비롯됩니다.