결정과 실행 사이의 간극
The gap between decision and execution
핵심 요약
AI 에이전트의 성능 향상보다 중요한 것은 오류 발생 시 신뢰할 수 있는 검증 및 감사 시스템을 구축하는 것입니다.
- LLM 분류기 한계 — 92%의 정확도라도 매일 발생하는 오류를 추적하고 수정하기 어려움
- 신뢰의 붕괴 — 자동화 시스템에서 오류의 이유를 설명할 수 없으면 결국 수동 검토로 회귀함
- 실행의 검증 — 결정의 정확성만큼이나 실행 단계의 검증과 감사 체계가 중요함
- 시스템 설계 과제 — AI 에이전트가 잘못된 판단을 내렸을 때 이를 통제할 수 있는 구조가 필요함
최근 읽은 고객 지원 자동화 사례에 대해 생각 중입니다.
한 팀이 단순 규칙 엔진을 LLM 분류기로 교체했습니다.
모델 정확도는 약 92%였습니다. 괜찮게 들리죠. 하지만 하루 100건의 티켓을 처리할 때 매일 약 8건의 실수가 발생한다는 사실을 깨닫기 전까지는 말입니다. 하지만 흥미로운 부분은 정확도가 아니었습니다. 모델이 틀렸을 때 무슨 일이 일어났는지가 핵심이었죠. 아무도 티켓이 왜 그렇게 분류되었는지 설명할 수 없었습니다. 아무도 특정 규칙을 지목할 수 없었습니다. 아무도 그 동작을 빠르게 수정할 수 없었습니다.
결국 팀은 모든 분류를 수동으로 검토하기 시작했습니다. 자동화는 여전히 돌아가고 있었지만, 신뢰는 사라졌죠. 그 점이 저를 생각하게 만들었습니다. AI 에이전트에 대한 많은 논의가 결정을 더 잘 내리는 데에만 집중되어 있습니다.
더 나은 프롬프트.
더 나은 모델.
더 나은 추론.
하지만 결정 이후에 무슨 일이 일어나는지에 대해 논의하는 경우는 거의 보지 못했습니다. 결정은 어떻게 검증되는가? 어떻게 감사되는가? 어떤 작업이 실제로 실행되어야 한다는 것을 어떻게 아는가? 어쩌면 AI 에이전트의 가장 큰 과제는 92%에서 96%로 정확도를 올리는 것이 아닐지도 모릅니다. 어쩌면 문제가 발생했을 때 사람들이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 핵심일지도 모릅니다.
다른 분들은 이 문제에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
