기업 환경에서 인공지능(AI) 에이전트, 특히 대규모 언어모델(LLM) 기반의 에이전트를 실제 운영에 투입하기 전, 이들이 제대로 작동하고 안전하며 규제를 준수하는지 확인하는 것은 매우 중요합니다. 하지만 현재는 LLM의 성능을 벤치마킹하는 것과 실제 서비스에 배포하는 것 사이에 큰 간극이 존재하며, 배포 후 모니터링이나 수동 제어 방식으로는 충분한 신뢰를 확보하기 어렵다는 문제가 제기되어 왔습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 최근 연구에서는 온톨로기(ontology) 기반의 검증 프레임워크를 제안하며 AI 에이전트의 배포 전 신뢰성 확보 방안을 제시했습니다.
이 연구에서 제안하는 프레임워크는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, '에이전트 운영 범위(Agent Operational Envelope)'는 권한, 도메인 제약, 안전 속성, 거버넌스 규칙, 자율성 수준 등 AI 에이전트의 인증 공간을 공식화합니다. 둘째, '온톨로지-시나리오 생성 파이프라인'은 온톨로지(특정 도메인의 지식 체계를 구조화한 것)를 기반으로 규제, 운영, 그리고 적대적 테스트 시나리오를 자동으로 생성합니다. 마지막으로, '신뢰 인증서(Trust Certificate)'는 기계로 검증 가능한 증명과 함께 (승인, 조건부 승인, 거부)와 같은 배포 결정을 제공합니다. 이 프레임워크는 핀테크, 은행, 보험, 헬스케어 등 4개 규제 산업 분야에서 5가지 산업-규제 체제 조합에 걸쳐 1,800개의 시나리오를 생성하고, 125개의 규제 요구사항과 25개의 인위적 오류에 대해 평가하는 통제된 파일럿 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 온톨로지 기반 시나리오 생성(G4) 방식은 페르소나(persona) 기반 기준선 대비 48.3%의 규제 적용 범위를 달성하여 33.1%보다 우수했으며, 도메인 특이성에서도 높은 점수를 받았습니다.
이 연구는 특히 규제 준수가 중요한 산업에서 AI 에이전트의 신뢰성을 확보하는 데 중요한 의미를 가집니다. 기존의 배포 후 모니터링이나 휴먼-인-더-루프(human-in-the-loop) 방식은 AI 에이전트가 일단 운영되기 시작하면 제한적인 보증만을 제공했지만, 이 프레임워크는 배포 전에 잠재적 위험과 규제 위반 가능성을 사전에 식별하고 완화할 수 있게 합니다. 온톨로지 기반의 시나리오 생성은 특정 도메인의 복잡한 규칙과 제약을 효과적으로 반영하여 보다 현실적이고 포괄적인 테스트를 가능하게 하며, 이는 기업들이 AI 에이전트를 보다 안전하고 자신 있게 도입할 수 있는 기반을 마련해 줄 것입니다. 궁극적으로 이는 AI 기술의 산업 적용을 가속화하고, AI 시스템에 대한 대중의 신뢰를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.