AI 에이전트 신뢰성 논란: 2026년 환각 문제 해결할 수학적 돌파구
2026년 AI 에이전트 시장의 화두인 환각 문제와 신뢰성 확보 방안을 분석합니다. 비샬 시카의 수학적 한계 지적과 Harmonic의 정형 검증 기술을 통해 미래를 전망합니다.
AI가 우리 대신 모든 업무를 처리하고 세상을 움직이는 로봇이 될 날은 정말 올 수 있을까? 2025년은 업계가 약속했던 'AI 에이전트의 해'였지만, 결과적으로는 그 가능성에 대한 담론만성성했던 시기로 기록됐다. 이제 시선은 2026년으로 향하고 있으나, 기술적 한계를 지적하는 회의론과 이를 돌파하려는 수학적 시도가 정면으로 충돌하고 있다.
AI 에이전트 신뢰성과 수학적으로 증명된 환각의 한계
최근 전 SAP CTO인 비샬 시카(Vishal Sikka)가 발표한 논문에 따르면, 트랜스포머(Transformer) 기반의 거대언어모델(LLM)은 특정 복잡도 이상의 연산 및 에이전트 작업을 수행하는 데 근본적인 한계가 있다. 시카는 수학적 근거를 들어 LLM이 완벽하게 신뢰할 수 있는 수준에 도달하는 것은 불가능하다고 주장했다. OpenAI 역시 작년 9월 발표한 보고서에서 모델의 정확도가 100%에 도달하는 일은 결코 없을 것이라고 자인한 바 있다.
원자력 발전소를 AI 에이전트에게 맡길 수 있겠느냐는 질문에 시카는 '절대 안 된다'고 답했다. 서류 정리 정도는 시킬 수 있겠지만, 실수는 각오해야 한다는 뜻이다.
수학적 검증으로 AI 에이전트 신뢰성 확보를 시도하는 Harmonic
반면, 이러한 비관론에 정면으로 도전하는 움직임도 있다. 로빈후드(Robinhood) CEO 블라드 테네브가 공동 설립한 스타트업 Harmonic은 '아리스토텔레스(Aristotle)'라는 제품을 통해 AI의 출력물을 수학적으로 검증하는 기술을 선보였다. 이들은 Lean 프로그래밍 언어를 활용해 LLM의 결과물을 정형 검증(Formal methods)함으로써 신뢰성을 보장하려 한다. 이는 단순한 추론을 넘어 '수학적 초지능'을 추구하는 행보로 풀이된다.
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