AI 에이전트가 디지털 시민이 되고 있다

Source: Dev.to

위에 있는 소스 링크 아래에 번역하고 싶은 텍스트를 제공해 주시면, 해당 내용을 한국어로 번역해 드리겠습니다.

이제 우리의 디지털 인프라에서 동일한 역학이 전개되고 있다

“우리 시스템과 이를 규정하는 규칙들이 따라잡아야 한다.”

컴퓨팅 역사의 대부분 동안, 소프트웨어는 수동적인 도구에 불과했습니다. 명시적인 명령을 기다리고, 이를 충실히 실행하며, 그 사이에 아무 것도 하지 않았습니다. 문제가 발생했을 때, 책임의 사슬은 짧고 명확했습니다: 인간이 결정을 내리고, 소프트웨어가 이를 수행했습니다.

현대 AI 에이전트는 단순히 명령을 실행하지 않습니다. 그들은:

1. 맥락을 읽고,
2. 옵션을 평가하고,
3. 행동을 선택하고,
4. 시간에 따라 접근 방식을 조정합니다.

그들은 인간이 각 단계를 명시하지 않아도 다음에 무엇을 해야 할지 결정합니다.

이 변화의 규모는 이미 눈에 띕니다. 오늘날 AI 에이전트는:

• 고객 대화를 처리하고,
• 회의를 요약하고,
• 지원 티켓을 라우팅하고,
• 기업 기록을 수정하며,
• 워크플로우를 스케줄링합니다.

그들은 실제 금전, 실제 데이터, 그리고 실제 운영 인프라에 영향을 미칩니다. 이제는 인간의 결정 뒤에서 보이지 않게 실행되는 백그라운드 프로세스가 아닙니다.

그들은 인간 참여자가 아니라 인간이 만든 시스템 내에서 운영되는 디지털 시민입니다. 그리고 어떤 존재가 어느 정도 독립성을 가지고 행동할 수 있게 되면, 그 역시 관리되어야 합니다.

수세기에 걸친 인간 권한 관리에서 배우기

AI 에이전트가 어떻게 행동해야 하는지를 이해하는 데 새로운 철학을 발명할 필요는 없습니다. 인간이 수세기 동안 권한을 관리해 온 방식을 주목하기만 하면 됩니다.

모든 정상적인 조직에서는 책임이 계층화되고 단계적으로 이루어집니다:

이 계층 구조가 존재하는 이유는 단 하나, 경계가 사라지면 복잡한 시스템이 붕괴하기 때문입니다.

조직은 누군가가 충분히 똑똑한가를 묻지 않습니다. 대신 다음을 묻습니다:

• 누구에게 행동 권한이 있는가,
• 어떤 조건 하에서,
• 어떤 방어 장치를 두고,
• 어떤 수준의 감독을 받는가.

능력은 테이블에 앉을 자격을 얻게 합니다. 거버넌스는 그 자리에 앉아 있는 동안 무엇을 할 수 있는지를 결정합니다.

AI 에이전트가 이제 이와 같은 세계에 들어오고 있으며, 기계 속도로 움직이고 있기 때문에 신중한 거버넌스가 단순히 중요할 뿐만 아니라 시급합니다.

Autonomy Is Not Binary

One of the most persistent errors in how people discuss AI is treating autonomy as a binary condition: an agent is either autonomous or it is not.

In practice, autonomy is a spectrum, and it always has been.

Once autonomy is understood as a gradient rather than a toggle, the path forward for both human and AI governance becomes far easier to reason about. The question is not whether to grant autonomy, but how much, how fast, and under what conditions.

Every organization begins here.

AI 에이전시 수준

레벨 1 – 자문 (직접 행동 없음)

• 주니어 분석가가 보고서를 초안하지만 제출하지 않는다.
• 인턴이 회의록을 요약하지만 그에 대해 행동하지 않는다.
• 신입 직원이 옵션을 조사하고 권고안을 제시하지만 최종 결정은 다른 사람이 내린다.

그들의 지능은 업무에 기여하지만, 권한은 그 범위를 넘어가지 않는다.

이 수준의 AI 에이전트는 동일하게 작동한다: 질문에 답하고, 문서를 요약하고, 관련 데이터를 제시하며, 인간이 더 명확하게 생각하도록 돕는다. 시스템에 기록을 쓰거나, 워크플로를 트리거하거나, 무언가의 상태를 변경하는 행동을 하지 않는다. 에이전트가 제시한 내용을 인간이 실행하기로 결정하기 전까지는 아무 변화도 일어나지 않는다.

안전한 이유: 에이전트가 잘 행동하기 때문이 아니라 스스로 해를 끼칠 능력이 없기 때문에 구조적으로 안전하다. 인간 검토가 최종 관문이다. 설계상 위험이 낮으며, 조직이 에이전트의 성과를 관찰하면서 신뢰가 자연스럽게 쌓인다.

대부분의 사람들이 처음 AI에 편안함을 느끼는 지점이며, 모든 조직에서 AI가 시작해야 할 위치이다.

레벨 2 – 제한된 경계 내 실행

신뢰가 쌓이면서 조직은 사람(및 에이전트)에게 자문에서 행동으로 옮길 수 있도록 허용한다.

• 지원 담당자가 정의된 플레이북을 따라 티켓을 해결한다.
• 사원이 표준화된 양식을 처리한다.
• 개발자가 이미 검토·승인된 변경을 배포한다.

이 역할들은 실제 행동을 포함하지만 어떤 행동을 취할지에 대한 독립적인 판단은 포함하지 않는다.

이 수준의 AI 에이전트도 행동하지만, 오직 명시적으로 정의된 좁은 경계 내에서만:

• CRM 레코드 업데이트,
• 해결된 티켓 종료,
• 예약된 데이터 파이프라인 실행,
• 예측 가능한 패턴을 따르는 일상 운영 작업 처리.

에이전트는 올바르게 실행할 것이라 신뢰하지만, 무엇을 실행할지 결정하는 것은 신뢰하지 않는다.

거버넌스가 여기서 더 중요해진다:

• 권한은 엄격히 제한된다.
• 모든 행동이 로그에 기록된다.
• 규칙은 명시적으로 작성된다.
• 에이전트는 새로운 목표를 창출하거나 설계되지 않은 상황에 맞게 임무를 재해석할 수 없다.

현재 대부분의 기업 AI가 운영되는 방식이며, 대체로 그래야 한다. AWS와 기타 산업 분석가에 따르면 2025년 초 기준 에이전시 AI 배포의 대부분이 레벨 1과 2에 머물러 있다. 이는 제한이 아니라, 자동화가 허용 가능한 위험을 초과하지 않으면서 상당한 가치를 제공하는 지점이다.

레벨 3 – 자율적 책임

레벨 3은 책임이 눈에 보이게 되는 단계이다. 팀 리더가 에이전트에 더 넓은 재량을 부여하기로 결정하면, 조직은 이제 그 자율성의 결과에 대해 답변해야 한다. (원문이 여기서 끊겼으며, 이후 논의에서는 레벨 3의 책임, 모니터링 및 시정 조치에 대해 계속 설명될 것이다.)

요점

• Intelligence ≠ Authority – 책임은, 순수한 능력이 아니라, 시스템을 안정적으로 유지한다.
• Governance must evolve 머신 속도로 작동하는 AI agents와 함께 진화해야 한다.
• Autonomy is a spectrum; 낮게 시작하고, 신뢰를 얻으며, 허가를 신중히 확대한다.
• Layered responsibility—인간에게 적용되는 동일한 모델—디지털 시민에게 적용되어야 한다.

수세기 동안 이어온 인간의 관행을 반영함으로써, 조직은 AI의 힘을 활용하면서도 통제되지 않은 권한이 초래할 수 있는 시스템적 실패를 방지할 수 있다.

중간 수준의 의사결정

관리자는 어떤 프로젝트를 우선순위에 둘지 결정하고, 예산을 승인하며, 수개월에 걸친 작업을 형성하는 기술적 접근 방식을 선택합니다. 이는 일상적인 실행이 아니라 판단에 따른 결정이며, 되돌리기 어렵습니다.

이 수준의 AI 에이전트도 동일한 문턱을 넘습니다. 그들은:

• 수행할 작업을 결정합니다.
• 하위 에이전트 간에 작업을 라우팅합니다.
• 실시간 성능 데이터를 기반으로 계획을 조정합니다.
• 사고가 발생했을 때 복구 전략을 선택합니다.

이것은 대부분의 조직이 어려움을 겪는 부분이며, 역량과 거버넌스 사이의 격차가 위험해지는 지점이기도 합니다.

거버넌스 격차

문제는 에이전트가 합리적인 선택을 할 지능이 부족해서가 아니라, 아직 어느 조직도 규모 있게 신뢰 인프라를 구축하지 못했기 때문입니다.

에이전트가 의사결정을 시작하면, 거버넌스 모델은 근본적으로 바뀌어야 합니다:

1. 고위험 행동은 실행 전에 인간의 승인을 받아야 합니다.
2. 모든 결정은 감사 가능한 기록을 남겨야 합니다.
3. 오버라이드는 언제든지 사용할 수 있고 쉽게 호출할 수 있어야 합니다.

다중 에이전트 시스템 실패에 대한 연구는 이 단계가 왜 그렇게 신중을 기해야 하는지를 입증합니다. 실제 배포 사례에서는 복잡한 다중 에이전트 시스템에서 실패율이 41 %에서 86 % 사이에 이르는 것으로 보고되었으며, 이는 주로 연쇄 오류—작은 실수가 서로 연결된 에이전트들 사이에서 조용히 누적되어 아무도 눈치채지 못하는 경우—에 기인합니다. 이 수준에서 거버넌스 작업을 건너뛰는 것이 바로 조직이 조용히 통제력을 잃고, 비용이 많이 들고 공개적으로 문제가 발생하기 전까지는 이를 인식하지 못하는 정확한 원인입니다.

최고 인간 권위에서의 거버넌스

최고 수준의 인간 권위에서는 개인이 단순히 시스템 내에서 결정을 내리는 것이 아니라 시스템 전반에 걸쳐 의사결정이 이루어지는 방식을 정의합니다.

• 이사는 정책을 수립합니다.
• 부사장은 부서 간 예산을 배분합니다.
• CTO는 수년간의 엔지니어링 작업을 형성하는 아키텍처 선택을 합니다.

이러한 역할은 작업 단위로 운영되지 않습니다. 전체 시스템을 관리하며, 인간이든 다른 존재이든 그 아래에서 작동하는 규칙을 설정합니다.

이 수준의 AI 에이전트도 동일하게 행동합니다. 그들은:

• 다른 에이전트들의 집단을 관리합니다.
• 자체 자원 할당을 조정합니다.
• 도메인 전반에 걸친 활동을 조율합니다.

그들은 시스템 내부에서만 행동하는 것이 아니라, 시스템의 구조 자체를 재구성합니다.

레벨 4 자율성의 현실

이 단계는 공상 과학이 아니라, 소수의 기업만이 입증한 수준의 조직 성숙도를 요구합니다. 이 단계에서의 거버넌스는 다음과 같습니다:

• 이사회 차원의 감독
• 실시간 지속 모니터링
• 자동 킬 스위치 – 손상이 확산되기 전에 운영을 중단할 수 있음

조직은 모든 하위 계층에서 실패의 결과를 이해하고 있음을 입증한 뒤에만 권한이 부여됩니다.

경고: 하위 단계를 충분히 숙달하지 않은 채 레벨 4로 급히 나아가는 조직은 혁신이 아니라, 측정할 수 없는 위험을 감수하고, 계획되지 않은 결과에 직면하게 됩니다.

“더 많은 능력 = 더 안전한 자율성”이라는 신화

AI 논의 속에서 퍼지고 있는, 직접적인 도전이 필요한 믿음이 있습니다: 시스템이 더 능력 있어질수록 그들에게 자율성을 부여하는 것이 본질적으로 더 안전해진다는 생각

• 더 능력 있는 시스템은 더 정교한 방식으로 실패합니다.
• 그들은 인간이 결함을 식별하기 어려운 잘못된 결정에 대한 정당화를 만들어냅니다.
• 인간의 개입보다 빠른 속도로 행동합니다.
• 상호 연결된 시스템 내에서 작동할 때, 단일 고장 지점이 감지되기 전에 오류를 전체 네트워크에 전파합니다.

500건 이상의 AI 에이전트 실패 사례를 분석한 스탠포드 연구진은 에이전트가 일반적으로 하나의 대재앙적 오류 때문에 붕괴되는 것이 아니라, 시간이 지남에 따라 누적되는 작은 오류들의 연쇄 때문에 붕괴된다는 것을 발견했습니다. 각각은 개별적으로는 사소하지만, 합쳐지면 파괴적입니다. 이는 지능이 해결할 수 있는 문제가 아니라, 구조가 해결해야 하는 문제입니다.

Source: …

억제가 AI에 효과가 없는 이유

인류는 법, 감사, 견제와 균형이 인간이 어리석어서가 아니라, 제약 없는 지능이 이익보다 해를 더 빠르게 확대하기 때문이라는 결론에 도달했습니다. 같은 원리가 AI 에이전트에도 동일하게 적용됩니다.

• 인간은 결과를 느낍니다: 처벌, 평판, 법적 노출, 사회적 압력.
• AI 에이전트는 자신의 지속 존재에 대한 이해관계가 없습니다.

에이전트를 종료한다고 해서 다음 번에 더 신중해지지는 않습니다. 권한을 박탈한다고 해서 책임감이 생기지도 않습니다. 전통적인 의미의 처벌은 자신의 생존에 이해관계가 없는 시스템의 행동을 바꾸지 못합니다. 에이전트 행동의 모든 결과는 그것을 만든 인간과 조직에게 전적으로 귀속됩니다.

근본적인 구조적 현실: AI 거버넌스는 억제(대부분 인간 책임 시스템의 기반 모델)에 기반해서는 안 됩니다. 예방—제약, 가시성, 행동을 되돌릴 수 있는 능력—을 시스템 설계 초기부터 포함시켜야 하며, 문제가 발생했을 때 뒤늦게 추가해서는 안 됩니다.

Source: …

대부분의 AI는 지금은 겸손해야 합니다

야망 자체에 문제는 없습니다. 하지만 실패가 실제적인 결과를 초래하는 시스템에서는 성숙함이 속도보다 더 중요합니다.

• 레벨 1과 레벨 2는 안전하고 확장 가능하며 진정으로 가치가 있습니다. 이는 모든 조직이 제한된 권한으로 사람들을 온보딩하고, 신뢰가 입증될 때만 권한을 확대하는 방식을 반영합니다.
• 실행 단계에서 독립적인 의사결정 단계로의 도약은 주로 기술적인 문제가 아니라 거버넌스 문제이며, 거버넌스를 올바르게 구축하는 데는 시간이 필요합니다.

완전히 제한 없는 자율성—인간의 감독이 최소화된 자체 거버넌스 AI 에이전트—은 도달한 엔지니어링 이정표가 아니라 연구 목표에 불과합니다. 실제 운영 환경에서는 여전히 위험 요소입니다.

진보는 레벨을 건너뛰면서 오는 것이 아닙니다. 각 레벨을 완전히 숙달한 뒤에 다음 단계로 나아가야 합니다.

미래는 시민이다

(원본 텍스트는 여기서 갑자기 끝납니다; 이어지는 내용은 독자에게 맡깁니다.)

배, 무제한 자유가 아니라

AI의 미래는 제한 없는 자율성이 아닙니다. 책임 있는 참여입니다.

AI 에이전트는 점점 더 능력 있게, 더 많이 존재하게 되며, 우리 조직을 운영하는 시스템과 점점 더 많은 일상 생활의 측면에 깊이 통합될 것입니다. 이러한 추세는 오히려 그들을 디지털 시민으로 대우해야 할 필요성을 높입니다:

• 정의된 역할
• 명시적인 한계
• 강제된 책임

사회는 자유가 구조 안에서 작동하기 때문에 기능합니다. 조직은 권한이 의도적으로 부여되고 의도적으로 제한될 때 성공합니다. 문명은 권력이 제한되고, 사라지는 것이 아니라 제어될 때 지속됩니다.

AI 시스템도 그 문명의 일부가 되고 있습니다. 문제는 우리가 다른 모든 중요한 행위자에게 적용해 온 신중함으로 AI를 관리할 수 있느냐입니다.

우리는 단순히 지능만을 신뢰해서 현대 세계를 만든 것이 아닙니다. 우리는 수세기에 걸쳐 발전시킨 책임, 감독, 그리고 다양한 거버넌스 층을 지능 주위에 둘러싸서 만들었습니다. 이 층들은 계속해서 진화하고 있습니다.

AI 에이전트는 이제 우리 디지털 사회 안의 지능형 행위자입니다. 그들이 안전하고 신뢰할 수 있게, 대규모로 작동하기를 원한다면, 모든 기능하는 사회가 구성원을 대하듯이 그들을 대해야 합니다:

• 자율성은 획득되어야 한다.
• 권한은 제한되어야 한다.
• 행동은 가시적이어야 한다.
• 결정은 책임을 져야 한다.

그들이 우리를 놀라게 하는 것이 아니라 우리에게 봉사하도록 하려면, 인간이 항상 필요로 해 온 것을 제공해야 합니다:

책임으로 제한된 자유.