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[IT뉴스]"실수 안 하는 AI 에이전트, '자동 추론'서 나온다"
온카뱅크관리자
조회:
58
2025-06-19 17:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[AWS리인포스2025] "AI-자동 추론 결합…MCP·A2A 도구가 지원"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ycoA7ECnMX"> <p contents-hash="409fba9a425769de8d1254c5ae64fe4d703027531dc3df2ab9298950127e666b" dmcf-pid="Wlmh6vZwnH" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)[필라델피아(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)은 결과를 생성하고, 자동 추론(Automated reasoning)은 그 결과를 검증합니다. 이 두 기술이 함께 작동할 때 더욱 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 에이전트를 구축할 수 있습니다."</p> <p contents-hash="57bfa813445ff8b03cd4e02f87707469d86b58d21eea8efde66230cb2428ad96" dmcf-pid="YSslPT5rMG" dmcf-ptype="general">아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터는 18일까지(현지시간) 미국 필라델피아에서 열린 연례 보안 컨퍼런스 'AWS 리인포스 2025'에서 AI의 설명 가능성과 보안 강화를 위한 방안으로 AI와 자동 추론 결합을 제시했다.</p> <p contents-hash="9d7023a36b3f3c0f97411e79367f98dafabd5a2054d1e4e2f7f6152faef8a26e" dmcf-pid="GvOSQy1mRY" dmcf-ptype="general">자동 추론은 실수하지 않는 계산기 같은 도구 역할을 한다. <span>어떤 시스템이나 규칙이 제대로 작동하는지 논리적으로 따지는 데 활용된다. 최종 결과에 대한 과정을 수학적으로 증명하는 식이다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c4d29f7fb020f306978db6634e45424596de3a7c87763ee2e0164b2cdec41f41" dmcf-pid="HTIvxWtsLW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619170125698hbcz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Q3JTMYFOR5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619170125698hbcz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터. </figcaption> </figure> <p contents-hash="959bf29c3d3338a51b823d34736354d8320ba9c89237275f34b7f32798a6500f" dmcf-pid="XyCTMYFOLy" dmcf-ptype="general">룽타 디렉터는 AWS에서 자동 추론 기술 개발을 주도해왔다. 이전에는 미국항공우주국(NASA)과 마이크로소프트 리서치에서 소프트웨어 검증·자동화 도구 관련 연구를 수행한 경력이 있다.</p> <p contents-hash="d5c40e9897b31efd4f92757a3f925a357350e0b5f3bcae81036057da728b743e" dmcf-pid="ZWhyRG3InT" dmcf-ptype="general">그는 AWS에서 '아마존 베드록' 가드레일에 자동 추론 기술을 업계에서 처음 적용한 인물로 알려졌다. 룽<span>타 디렉터는 "사용자 정보가 외부로 나가지 않도록 하려면 프롬프트 입력과 출력 경로가 항상 안전한지 수학적으로 검증해야 한다"며 "여기서 자동 추론은 단순한 확률 계산이 아니라 '절대 유출되지 않는다'는 것을 논리적으로 증명한다"고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="b78ff689bde629c619546e3d5f6160d00bfe5912bcf6d88f3426d19848c6704c" dmcf-pid="5YlWeH0Cev" dmcf-ptype="general"><span>이 외에도 그는 신원 및 접근관리(IAM) 솔루션 'IAM 액세스 애널라이저'에도 자동 추론 기술을 적용했다. 자동 추론은 솔루션 내에서 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 왜 접근 가능한지를 명확히 판단하고 통제하는 역할을 한다. </span></p> <p contents-hash="013342bd47a75bea7a987236df1df3b3922c4a56e8cf5d432f7b38c73cdaeab8" dmcf-pid="1GSYdXphdS" dmcf-ptype="general">룽타 리렉터는 "현재 IAM은 모든 클라우드 서비스에 사용된다"며 "방대한 접근 요청을 수학적으로 분석하고 검증할 수 있는 건 자동 추론이 답"이라고 강조했다. </p> <p contents-hash="cfccb12564a832a299a958c0cbf71fbc48ab0aa09ae4a6b53679d235ab6a1928" dmcf-pid="tHvGJZUlMl" dmcf-ptype="general"><strong>"AI와 자동 추론 연결 필수…MCP·A2A가 도와"</strong></p> <p contents-hash="5f9016a598a72f3e688064dc908166fce0db442abd358510c1dec9425d749af5" dmcf-pid="FXTHi5uSeh" dmcf-ptype="general">룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합이 더 밀접해져야 한다고 주장했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7c7c335d4628eca5c2f4bc2fba02e1785614bcb01a26ebf8295cae232e32dd9f" dmcf-pid="3ZyXn17vLC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="'AWS 리인포스 2025' 엑스포 전경." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619170126960ejnp.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="xRVPyMo9dZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619170126960ejnp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 'AWS 리인포스 2025' 엑스포 전경. </figcaption> </figure> <p contents-hash="79edb46e1a61d99eae38f50c81a866c67b23a76b238394666986113a2a5f8559" dmcf-pid="0YlWeH0CJI" dmcf-ptype="general">그는 "보통 거대언어모델(LLM)은 본질적으로 비결정론적"이라며 "이것이 LLM 강점이지만 대규모 환경에서 제대로 작동하려면 결정론적 도구들과 결합해야 한다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="529d1a2fd00b413fdca85e43b94e6420929e7cbd2805b8b7a95239082b8805c6" dmcf-pid="pGSYdXphiO" dmcf-ptype="general">룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합을 돕는 도구로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 꼽았다. MCP는 <span>AI가 다른 시스템이나 도구와 자유롭게 정보를 주고받을 수 있게 돕는 인터페이스 기술이다. </span><span>기존 API보다 유연하게 동작한다는 평을 받고 있다. 이에 AI와 자동 추론 기술 연결을 원활히 지원할 수 있다. </span></p> <p contents-hash="738d0362a4ba0e9f62ca773b366ddee07847469f698a115a1539bfa43186c5f0" dmcf-pid="UHvGJZUlns" dmcf-ptype="general"><span>또 그는 '</span><span>에이전트 투 </span><span>에이전트(A2A)'도 </span><span>신뢰도 </span><span>높은 AI </span><span>자동화를 구현할 수 있다고 강조했다. 룽타 디렉터는 "이는 여러 AI가 각자 맡은 역할을 수행하는 식"이라며 "AI가 서로 작업을 요청하는 식으로 협업한다면 더 신뢰도 높은 자동화와 오케스트레이션을 구현할 수 있을 것"이라고 전망했다. </span></p> <p contents-hash="59af67ed12e75ebb2b28f23fbde493c2ab5a7f91ff76770e6ceefc4702d67dc6" dmcf-pid="uXTHi5uSRm" dmcf-ptype="general"><span>다만 자동 추론 기술이 지금보다 더 발전해야 한다는 점도 언급됐다. 룽타 디렉터는 "자동 추론은 수학적 표현으로 결과를 증명할 때 우수한 능력을 발휘하지만, 모든 문제를 수학으로 표현할 순 없다"며 "이는 우리가 풀어야 할 결정적 과제"라고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="cd5a82fb5289cc4fb7d58f000548019594dfefca9b026ef65c15b6ac5395c6cd" dmcf-pid="7ZyXn17vnr" dmcf-ptype="general">이어 "AI와 추론 자동화 결합은 이제 시작"이라며 "이를 통해 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 AI를 구축할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="e43167c4cda8f5a708d9a2d634b307f8faaa4c268e44ce6bfae7d3dd01a931e2" dmcf-pid="z5WZLtzTMw" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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