기술/연구

“AI 지능이 부족해?” 에이전트가 실패하는 진짜 이유

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.01.03 10:31

기사 3줄 요약

1 화려한 데모와 달리 현장 도입 실패한 AI 에이전트
2 확률적 답변 탓에 기업 필수인 업무 재현성 부족
3 행동 제약 기술 도입해 신뢰성 높이는 기업들

2025년은 그야말로 'AI 에이전트'의 해가 될 것이라는 기대가 하늘을 찔렀습니다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보니 화려한 데모 영상과 달리 실제 현장에서는 제대로 작동하지 않는 경우가 많았습니다. 한국딥러닝 김동현 팀장의 기고문에 따르면, 이는 AI의 지능이 부족해서가 아니라 너무 자유분방하기 때문이라고 합니다.

똑똑한데 믿을 수가 없다?

AI 에이전트가 현장에서 환영받지 못하는 가장 큰 이유는 바로 '확률적'으로 작동하기 때문입니다. 쉽게 말해 같은 질문을 해도 매번 미묘하게 다른 대답을 내놓거나, 모르는 내용도 아는 척 꾸며내는 '환각 현상'이 발생합니다. 창작 활동에는 좋을지 몰라도, 정확성이 생명인 기업 업무에는 치명적인 약점이 됩니다. 기업 입장에서는 1을 넣으면 무조건 1이 나와야 하는데, AI는 기분에 따라 1.5를 내놓기도 하는 셈입니다. 그래서 기업들은 아무리 똑똑한 AI라도 결과를 예측할 수 없다면 사용을 꺼리게 됩니다. 결국 기업이 원하는 건 창의적인 대답이 아니라, 언제나 똑같은 결과를 내놓는 '예측 가능한 실행'입니다.

AI에게 '족쇄'를 채워라

이 문제를 해결하기 위해 선도 기업들은 AI에게 무한한 자유를 주는 대신 강력한 '제약'을 걸기 시작했습니다. 최근 보도에 따르면 세일즈포스 같은 글로벌 기업은 AI가 제멋대로 행동하지 못하도록 설계 단계에서부터 행동 반경을 통제합니다. 이를 '가이디드 디터미니즘'이라고 부르는데, AI가 정해진 규칙과 경로 안에서만 움직이게 만드는 기술입니다. 예를 들어 보험 서류를 심사할 때 AI에게 "알아서 판단해"라고 하지 않고, 명확한 채점 기준표를 줍니다. 필수 서명이나 날짜가 빠졌는지 확인하는 건 규칙으로 정해두고, 애매한 부분만 AI가 판단하게 시키는 방식입니다. 이렇게 하면 AI의 엉뚱한 실수를 원천적으로 차단하고 업무의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

승패는 '누가 더 잘 가두느냐'에 달렸다

이제 AI 경쟁의 핵심은 누가 더 거대하고 똑똑한 모델을 만드느냐가 아닙니다. 오히려 AI가 딴짓을 하지 못하게 얼마나 정교하게 '제약'을 설계하느냐가 승패를 가르게 됩니다. 특히 문서 기반 업무처럼 규칙이 중요한 영역일수록 이러한 제약 설계가 빛을 발합니다. 결국 에이전트가 실패했던 이유는 지능이 모자라서가 아니라, 그 지능을 통제할 안전장치가 없었기 때문입니다. 앞으로는 AI에게 얼마나 똑똑한지 묻는 대신, 얼마나 말을 잘 듣고 통제 가능한지 묻게 될 것입니다. 우리가 AI를 믿고 일을 맡기려면, 역설적으로 AI의 자유를 뺏어야 한다는 점이 흥미롭습니다.