AI 에이전트 엔지니어링

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3

부

신뢰할 수 있는 에이전트 운영과 거버넌스

이 장은 에이전틱 시스템에 수반되는 위험을 이해하고 완화하는 종합 가이드입니다. 먼저 자율

에이전트가 야기하는 고유 보안 과제(목표 불일치, 인간 감독의 한계,

AI

모델을 겨냥한 신규

위협 벡터)를 살펴봅니다. 이어서 모델 선정, 선제적 방어 조치, 엄격한 레드팀 테스트를 통해

파운데이션 모델을 보호하는 전략을 다룹니다.

이 장을 마치면 에이전트 시스템 특유의 보안 환경에 대한 견고한 이해와 강력하면서도 취약한

AI

기술을 보호하는 실용적 대응 전략을 갖출 수 있습니다.

12.1

에이전틱 시스템만의 위험

에이전틱 시스템은 자율적 의사결정, 적응성, 운영 유연성으로 기존 소프트웨어보다 크게 도약

했지만, 이런 강점을 가진 만큼 위험 또한 존재합니다.



목표 불일치

: 에이전트는 특히 모호하거나 애매한 지시를 받으면 의도와 다르게 목표를 해석할 수 있습니

다. 예를 들어 사용자 참여를 최적화하라는 임무를 받은 에이전트가 자극적인 콘텐츠를 우선시해 사용자

신뢰나 웰빙을 훼손할 수 있습니다.



확률적 추론

: 결정적 시스템과 달리 에이전트는 확률적 출력을 내는 대규모 파운데이션 모델에 의존합니

다. 그 결과, 그럴듯하지만 부정확하거나 오해를 부르는 정보를 생성하는 ‘할루시네이션’ 같은 의도치 않은

행동이 발생할 수 있습니다.



동적 적응

: 자율 에이전트는 변화하는 환경에 지속적으로 적응하므로, 행동을 예측하고 제어하는 일이 복

잡해집니다. 입력 데이터나 컨텍스트의 작은 변화도 ...