AI가 충분히 좋아져서 지출 한도가 필요 없을까요?

발행: 3일 전 (2026년 1월 5일 오후 11:00 GMT+9)

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짧은 답변

아니오. 왜 그런지 이해하는 것은 AI 안전에 대해 우리가 어떻게 생각해야 하는지에 대한 근본적인 것을 드러냅니다.

논증을 강하게 만들기

AI 능력은 빠르게 향상되고 있습니다:

더 나은 정렬: 헌법적 AI, RLHF, 그리고 새로운 학습 기법은 모델이 지시를 따르는 데 더 신뢰성을 부여합니다.
긴 컨텍스트: 모델은 이제 수백만 토큰을 보유할 수 있어 “잊힌” 지시가 줄어듭니다.
형식적 추론: 사고 사슬(Chain‑of‑thought)과 도구 사용은 에이전트를 더 예측 가능하게 합니다.
에이전트 프레임워크: LangChain, CrewAI 등은 LLM 의사결정에 구조를 추가합니다.

이러한 추세를 볼 때, 왜 AI 에이전트가 결국 외부 정책 집행 없이도 금융 거래를 처리할 만큼 신뢰할 수 없을까요?

핵심 문제

LLM은 설계상 확률적입니다. 통계적 패턴을 기반으로 다음 토큰을 예측합니다. 99.99 % 신뢰도를 가진 모델이라 할지라도 10 000번 중 1번은 실패합니다.

대부분의 애플리케이션에 99.99 %는 훌륭합니다.
금융 거래와 같은 경우에는 충분히 좋지 않습니다.

예시: 트레이딩 에이전트

지표	값
하루당 거래 수	1 000
신뢰도 (99.99 %)	하루에 0.1건 예상 실패
월 예상 실패 횟수	≈ 3
연 예상 실패 횟수	≈ 36

그 중 하나의 실패가 “소액 포맷 오류”가 아니라 “전체 잔액을 잘못된 주소로 전송”이라면 꼬리 위험은 재앙이 됩니다.

결정론적 정책(예: if amount > dailyLimit then reject())은 0 % 실패율을 가집니다. 거래는 통과하거나 통과하지 않으며, 결과에 대한 통계적 분포가 존재하지 않습니다.

이것은 AI가 “나쁘다”는 문제가 아니라 확률적 시스템과 결정론적 시스템 사이의 수학적 차이점에 관한 것입니다.

비유: 자동차 안전

자동차는 계층화된 안전 시스템 덕분에 크게 안전해졌습니다:

계층	예시
Crumple zones	–
Anti‑lock brakes	–
Electronic stability control	–
Autonomous emergency braking	–
Lane‑departure warnings	–

그럼에도 우리는 안전벨트, 에어백, 그리고 속도 제한을 여전히 사용합니다. 각 계층은 서로 다른 고장 모드를 처리하며, 사고가 드물게 발생한다는 이유만으로 이러한 보호 장치를 없앨 수 없습니다.

AI 에이전트를 위한 계층형 아키텍처

Layer	Purpose	Type
Training / RLHF	모델을 전반적으로 안전하게 만들기	확률적
System prompts	이 사용 사례에 대한 행동 안내	확률적
Agent framework	구조와 검증 추가	혼합
Policy layer	초과할 수 없는 엄격한 제한	결정론적

Improving Layer 1만으로 Layer 4의 필요성이 사라지는 것은 아니다—두 계층은 서로 다른 목적을 갖는다.

아키텍처 원칙

결정을 내리는 시스템이 가드레일도 제어해서는 안 된다.

AI 에이전트가 얼마를 쓸지를 결정하고 동시에 지출 한도를 강제한다면, 그 한도는 에이전트가 이를 존중하는 동안에만 존재한다. 설득력 있는 프롬프트 인젝션, 환각, 혹은 훈련 데이터의 경계 사례가 이를 우회할 수 있다.

관심사의 분리

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────┐
│    AI Agent     │────▶│  Policy Layer   │────▶│ Execution   │
│ (decides)       │     │ (enforces)      │     │ (acts)      │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────┘
        │                       │
   Probabilistic          Deterministic
   Can be influenced       Cannot be influenced
   by inputs               by the agent

정책 계층은 단순히 확인한다: 이 거래가 규칙을 준수하는가? 예 → 진행. 아니오 → 거부. AI가 얼마나 뛰어난지, 탈옥됐는지, 혹은 뛰어난 통찰을 했는지와는 무관하다.

인간 비유

신뢰받는 인간도 지출 한도가 있습니다. 고위 직원이 뛰어나고 신뢰할 수 있더라도, 승인 없이는 $1 M을 송금할 수 없습니다. 한도는 신뢰 때문이 아니라 다음과 관련됩니다:

위험 관리: 단일 결정의 파급 효과를 제한합니다.
컴플라이언스: 감사인 및 규제기관에 대한 통제 증명을 제공합니다.
프로세스: 고위험 행동에 대한 체크포인트를 만듭니다.
복구: 실수가 되돌릴 수 없게 되기 전에 포착될 수 있도록 합니다.

AI 에이전트도 동일한 제약이 필요합니다—그들이 업무를 못해서가 아니라, 모든 시스템에서 재무 위험을 관리하는 방식이기 때문입니다.

규제 현실

규제 기관은 “AI가 이제 정말 뛰어나다”는 것을 통제 수단으로 받아들이지 않습니다. SOC 2, PCI‑DSS와 같은 표준 및 다양한 금융 규제는 입증 가능하고 감사 가능한 통제를 요구합니다:

어떤 제한이 존재하는지.
어떻게 시행되는지.
우회될 수 없다는 점.
의사결정에 대한 감사 추적.

정책 엔진은 이 모든 것을 제공합니다. AI 에이전트의 내부 추론은—얼마나 정교하든—이러한 요구사항을 충족하지 못합니다.

정책 진화

‘정책 레이어는 AI가 발전하는 동안 정적이다’라는 암묵적인 가정이 있습니다. 실제로 에이전트가 더 능력해짐에 따라 정책은 더 정교해집니다.

현재 정책

일일 지출 한도.
거래당 상한.
수신자 화이트리스트.

미래 정책 (에이전트가 더 복잡한 작업을 수행함에 따라)

에이전트 간 협업 제한.
포트폴리오 할당 제약.
다중 자산에 걸친 속도 감지.
시장 상황에 기반한 조건부 승인.

더 나은 AI는 에이전트가 더 많은 일을 할 수 있게 하며, 이는 더 정교한 가드레일이 필요함을 의미합니다, 적은 것이 아니라.

요점

The question isn’t “Will AI get good enough?” It’s “Good enough for what?”

For making decisions? AI is already good and getting better.
For eliminating the need for independent safety controls? Never. That’s not how safety engineering works.

Probabilistic systems require deterministic guardrails, whether the system is 90 % reliable or 99.99 % reliable. Guardrails aren’t a commentary on the AI’s capability—they’re a recognition that financial systems demand mathematical certainty, not just statistical confidence.

그것은 훌륭할 수 있습니다. 그래도 지출 한도는 있어야 합니다.

AI 에이전트에 결정론적 가드레일을 추가할 준비가 되셨나요?

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