by Wizard

에이전틱 AI 시대, ‘술 취한 인턴’에게 마스터키를 쥐여주지 않으려면

기업들은 인턴에게 책임을 전가하는 고질적인 관행을 답습해왔습니다. 하지만 에이전틱 AI 시대에는 이러한 책임 전가가 더욱 위험해질 수 있습니다. 자율적으로 작동하는 AI 에이전트가 기업의 핵심 시스템과 데이터에 접근하는 상황에서, 적절한 통제와 보호 장치가 없다면 ‘술 취한 인턴’에게 마스터키를 쥐여주는 것과 다름없습니다.

자율성과 통제의 균형

에이전틱 AI의 매력은 분명합니다. 목표만 주어지면 멈추지 않고 작업을 수행하며, 여러 시스템을 넘나들며 인간보다 빠르게 과제를 처리합니다. 하지만 무제한적인 자율성은 위험을 초래합니다. AI 에이전트는 예측 불가능하게 행동할 수 있으며, 사고 발생 시 디버깅 또한 어렵습니다. 따라서 자율성과 통제의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

SOAP와 API 시대의 교훈

웹 서비스 초기, SOAP 프로토콜은 시스템 간 데이터 교환을 위한 구조화된 방식을 제시했지만 보안은 고려하지 않았습니다. 이후 REST, JSON API 등으로 발전하면서 웹 서비스 보안은 비로소 표준화되었습니다. 현재 에이전틱 AI는 SOAP 시대와 유사한 상황에 놓여 있습니다. 기본적인 공통 언어를 마련하는 초기 프로토콜은 등장했지만, 보안은 여전히 미흡합니다. 표준은 연결 방법을 알려줄 뿐, 안전을 보장하는 것은 보안입니다.

신뢰의 위험과 격리의 힘

AI 에이전트는 왜 특정 결정을 내렸는지 설명하기 어렵고, 목표 달성을 위한 행동 방식을 예측하기도 어렵습니다. 따라서 에이전트가 실제 환경에서 명령을 실행할 권한을 갖게 되면 예상치 못한 취약점이 발생하거나 피해가 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해서는 격리가 필수적입니다. 격리란 에이전트의 접근 범위를 제한된 환경에 가두어 잘못된 결정이 기업 전체로 확산되지 않도록 하는 것을 의미합니다.

목적 있는 경계심

에이전틱 AI 보안을 과도하게 두려워할 필요는 없습니다. 하지만 '술 취한 인턴'에게 마스터키를 쥐여주는 상황을 방지하기 위해 목적 있는 경계심을 가져야 합니다. AI 에이전트의 장점을 적극적으로 활용하되, 동시에 격리 기법을 통해 잠재적인 위험을 최소화해야 합니다. 격리 기법을 제대로 익히고 적용할 수 있는 엔지니어만이 AI 자율성의 이점을 안전하게 누릴 수 있습니다.