"규모 경쟁을 넘어, 구조가 AI의 신뢰성을 결정한다"

최근 수년간 전 세계를 휩쓴 인공지능(AI) 열풍에도 불구하고 많은 기업은 막대한 투자 대비 뚜렷한 성과를 거두지 못하고 있다. MIT의 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」 보고서에 따르면 기업 AI 프로젝트의 95%가 ROI(투자 대비 수익)를 달성하지 못했고 실제 비즈니스 가치로 이어진 경우는 단 5%에 불과했다. 이는 현 세대 AI가 안고 있는 환각(Hallucination)과 예측 불가능성, 불투명한 의사결정이라는 근본적 한계를 보여준다. 특히 의료, 금융, 법률 등 신뢰성이 핵심인 분야에서는 치명적인 제약으로 작용해왔다.

한계에 직면한 LLM 에이전트

대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 AI 에이전트에 대한 기대가 높아졌지만 현실은 기대와 다르다. 모델 규모를 키운다고 해서 환각 문제가 해결되지 않았으며 오히려 더욱 정교한 오류를 생성하는 경우가 늘고 있다. 또한 현재의 LLM은 목표 지향성, 장기 기억, 자기성찰 기능이 부족해 외부 세계와 직접 상호작용하기에는 위험하다. 결국 판단과 실행을 전적으로 맡기는 접근법은 산업 현장에서 요구되는 정확성과 투명성을 보장하지 못하고 있다.

새로운 돌파구, 구조화된 인지 루프(SCL)

재능대학교 김명호 교수가 이끄는 연구진은 문제의 본질을 ‘모델 크기’가 아닌 ‘구조의 부재’에서 찾았다. 연구진은 LLM의 환각을 완전히 제거할 수 없다는 전제에서 출발해 이를 제어 가능한 인지 구조 속에 가두는 새로운 방식을 제시했다.

그 결과 탄생한 기술이 바로 SCL(Structured Cognitive Loop, 구조화된 인지 루프)이다. SCL은 인간의 사고 과정을 모방한 인지 루프를 통해 LLM의 과부하를 외부화하고, LLM은 제한된 환경에서 언어적 추론만 수행하도록 통제한다. 이를 통해 기존 AI의 불투명성과 불안정성을 극복하고 정확성, 투명성, 재현성을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다.

Chat Wonder가 입증한 성능과 민주화 가능성

연구진은 SCL의 구현체인 ChatSCL를 활용해 난이도가 높은 사용자 지시에 대한 성능을 검증했다. 그 결과 ChatSCL은 ChatGPT 5, OpenAI Assistants API 등 기존 에이전트 기술 대비 정확성에서 2배 이상 우수한 성적을 기록했으며, 동시에 모든 과정이 투명하고 재현 가능한 기술임이 입증되었다.

또한 ChatSCL은 코딩 없이도 고정밀 RAG(검색증강생성) 챗봇과 채팅 서버를 구축할 수 있다. 필요한 도구(함수)만 제공하면 SCL 기반의 에이전트 기능이 탑재된 챗봇과 서버를 바로 생성할 수 있어, 고정밀 RAG와 에이전트 개발의 민주화를 실현하는 획기적 장점을 제공한다.

신뢰성 요구 산업에 새로운 기준 제시

기존 LLM은 내부 작동 과정을 알 수 없는 블랙박스 구조로 인해 의료, 법률, 금융 등 고신뢰가 필요한 분야에서 활용에 근본적 한계를 드러냈다. 반면 SCL은 모든 의사결정 과정을 기록하고 검증할 수 있어, 어떤 데이터와 규칙이 적용되었는지 명확히 드러난다. 이러한 투명성과 재현성은 기존 LLM 기반 에이전트를 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 길을 열었다.

특히 SCL의 등장은 AI 업계가 몰두해온 ‘규모화 경쟁’에 신선한 충격을 주었다. 투자 대비 이익이 점차 줄고 환각이 본질적 한계임이 드러나는 상황에서, SCL은 더 큰 모델이 아니라 현존하는 모델로도 충분히 유용한 에이전트를 개발할 수 있다는 사실을 보여주며 산업적 가치를 크게 높였다.

전문가들은 이를 AI 산업의 중요한 전환점으로 평가한다. 단순한 성능 향상을 넘어 “규모에서 구조로”라는 새로운 패러다임을 열었기 때문이다. 김명호 교수는 “지금까지의 AI는 거대한 실험실 프로토타입에 머물렀다”며 “SCL은 투명하고 재현 가능한 신뢰성을 확보해 산업 현장에서 실질적으로 활용 가능한 AI 시대를 열고 있다”고 말했다.

문의:
이메일: jk3518@hanmail.net
전화: 010-5424-3518 / 이재건

0 0