에이전트 기술부채의 경고
에이전트형 AI의 실패를 정확도가 아닌 거버넌스와 운영 통제 부담의 문제로 짚는다.
에이전트형 AI의 실패를 정확도가 아닌 거버넌스와 운영 통제 부담의 문제로 짚는다.
의료 AI 로봇 도입의 핵심은 성능보다 책임, 검증, 모니터링 체계라는 점을 짚는다.
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
LegalBench로 법률 LLM을 평가하고, 정당화·감사가능성을 논증 구조로 설계하는 방법을 정리한다.
에이전틱 AI 실패를 모델 한계가 아닌 외부화 거버넌스로 재정의하고 3-트랙을 제안한다.
MASS는 추론 중 합성데이터로 self-update해 즉시 적응한다. 로그·감사·무결성 설계가 핵심.
전장 작전계획 AI 도입은 성능보다 HITL·TEVV·감사·책임 설계가 핵심이다.
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
자율 실행 에이전트가 결제·시스템 변경까지 하며 내부자 위협 모델을 흔든다.
AI 자동화가 속도를 새 기준으로 만들 때 생기는 압박과 지속가능한 업무 기준 재설계를 정리한다.
군·정보 환경 LLM 도입 시 3대 금지선과 감사·운영통제, 계약 책임배분을 정리한다.
단계별 1% 오류가 100단계에서 37% 성공률로 누적될 수 있다. 검증·HITL·킬스위치를 설계하라.
LLM의 기술적 한계와 하드웨어 제약을 극복하기 위한 NIST 및 글로벌 AI 거버넌스 준수와 리스크 관리 방안을 제시합니다.
AGI의 단계별 성능 정의와 EU AI 법 등 글로벌 규제 체계를 분석하고, 안전한 인공지능 개발을 위한 기업의 대응 방안과 실무 지침을 제시합니다.