안녕하세요.
AI 기반의 아이덴티티 플랫폼, 아르고스 아이덴티티(ARGOS Identity)입니다.
지난 콘텐츠에서는 AI 에이전트의 정의와 역할, FAQ 그리고 실제 산업에서의 활용 예시를 중심으로 개념을 정리해보았습니다.
오늘은 한 걸음 더 나아가 AI 에이전트가 실질적으로 수행하는 일과 그로 인해 발생할 수 있는 보안·윤리·법적인 책임 문제, 그리고 이러한 위험을 막기위해 ARGOS가 제안하는 방향에 대해 간단하게 살펴보고자 합니다.
AI 에이전트는 어디까지 할 수 있을까?
AI 에이전트는 다양한 시스템과 연결된 Multi-Channel Platform(MCP)을 기반으로 실제 업무 현장에서 자율적으로 판단하고 실행하는 대리인의 역할을 수행하고 있습니다.
이메일 및 메시지 자동 발송
내부 시스템 접근 및 정보 추출
결제 및 송금 등 금융 거래 실행
계약 체결, 갱신, 해지
시스템 설정 변경 및 파일 삭제
로그 초기화 및 보안 설정 변경
예시를 살펴보면 AI 에이전트가 할 수 있는 일들이 정말 다양하지 않나요? 이러한 행위는 단순한 자동화를 넘어서, AI가 실제 사람의 역할을 대체하거나 보조하는 수준으로 발전했습니다.
그런데, 왜 여전히 기능은 제한적일까?
위에서 예시로 살펴본 일들은 대부분 사람의 명확한 "권한"이 필요한 작업들입니다. 그러나 AI 에이전트는 자율성이 있음에도 불구하고 확인 절차가 없으면 아무것도 하지 않는 것이 현실입니다. 결국, 강력한 권한을 갖는 이 도구는 확인받을 방법이 없기 때문에 그 자체로 위험 요소가 될 수 있습니다.
확인 절차가 없는 것이 위험 요소가 되기 때문에 기술적으로는 가능하지만, 정당화할 승인 구조가 없어 운영 리스크가 존재하기 때문에 많은 기업들이 AI의 실행 범위를 제한하고 있습니다. 이는 아래와 같은 이유들 때문입니다.
가장 큰 이유는 ‘사용자 동의 부재’!
AI는 권한이 주어지면 자동으로 실행할 수 있습니다. 하지만 사람은 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 동의를 구하고 상호 확인을 거칩니다. 사용자의 명확한 동의 없이 계약을 해지하거나 자금을 송금하는 것은 큰 리스크입니다.
AI 에이전트가 아무리 발전해도 사람의 명확한 동의 없이 행동해서는 안 됩니다. 특히 금융, 의료, 계약 분야에서는 동의의 유무가 법적 분쟁의 출발점이 될 수 있습니다.
(예시) 자동 거래 승인: 사용자가 모르게 거래가 진행될 수 있음
(예시) 개인정보 사용: AI가 사용자의 민감 정보를 접근, 분석, 활용함
AI의 오류는 초 단위로 수천 건이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 발생하는 피해 규모는 막대할 수 있습니다. 따라서, 현재 AI 에이전트가 일반적으로 제한되는 영역은 아래와 같습니다.
1. 데이터 접근 불가: 개인 정보와 같은 민감 데이터에 접근 불허
2. 업무 자동화 중단: 사람의 개입 없이는 실행 불가
3. 계약/거래 업무 제외: 법적 책임이 발생할 수 있는 영역 배제
4. 보안 민감 업무 차단: 설정 변경, 로그 접근 등 고위험 영역 제외
AI 에이전트의 잠재적 위협들
AI 에이전트는 다양한 산업과 일상에 혁신을 가져오고 있지만, 그 이면에는 결코 간과할 수 없는 여러 위험 요소들 또한 존재합니다. 이러한 문제들은 AI의 자율성과 자동화의 증가로 인해 더욱 복잡해지며, 이를 해결하기 위해서는 강력한 규제와 투명한 시스템이 필요합니다.
쉽게 말해, AI 에이전트의 도입이 가져올 수 있는 이점과 동시에 도전 과제를 해결하는 것이 중요한 것이죠.
보안 취약성과 사기 위험
가장 먼저 우려되는 것은 보안 취약성과 사기 위험입니다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 의사결정을 내리지만, 그 데이터가 잘못되었을 경우 오판으로 이어질 수 있습니다. 더 큰 문제는 해커가 AI 시스템 자체를 악용해 내부 정보를 탈취하거나 민감한 작업을 무단으로 실행하게 만들 수 있습니다. 특히 AI는 예기치 못한 입력이나 새로운 형태의 공격에 취약하다는 점에서 보안적 리스크가 큽니다.
“AI가 사람 대신 결정을 내리는 만큼, 그 결정은 재정적 손실로 직결될 수 있습니다.”
Edward Tian, GPTZero CEO
데이터 품질과 편향 문제
이와 함께, 데이터 품질과 편향 문제도 AI의 위험 요소 중 하나입니다. AI는 훈련받은 데이터에 기반하여 판단을 내리기 때문에 이 데이터가 부정확하거나 편향되어 있다면 결과 역시 왜곡될 수밖에 없습니다. 실제로 일부 대출 심사 알고리즘은 특정 인종, 성별, 지역에 불리하게 작용한 사례가 보고되었으며, 이는 심각한 사회적·법적 파장을 일으킬 수 있습니다.
책임 소재 불명확
AI의 편향 문제로 법적 분쟁으로 이어지는 경우도 많습니다. 즉, AI의 판단으로 인해 타인의 권리나 재산에 손해가 발생했을 때 책임 소재가 불명확하다는 점이 가장 큰 법적·윤리적 문제입니다.
AI가 한 결정에 대해 누가 책임을 질 것인지 개발자인가, 도입한 기업인가, 운영자인지는 여전히 전 세계적으로 정립되지 않은 이슈입니다. 이는 규제 및 법적 문제까지 이어질 수 있습니다. 현재 많은 국가에서 명확한 법적 프레임워크가 부족하기도 하죠.
사용자 통제력 상실
더 나아가, AI가 자율적으로 판단하고 실행하는 과정에서 사용자 통제력 상실이 발생할 수 있다는 점도 중요한 위험 요소입니다. 사용자가 모르는 사이, AI가 민감하거나 중요한 결정을 내릴 수 있으며, 이런 자율성의 확대는 인간의 판단 능력과 권한을 점차 약화시킬 수 있습니다.
이는 결국 인간 중심적 기술 운용이라는 기본 원칙과 충돌하게 됩니다. 따라서 AI 에이전트가 거래와 같은 대리인의 역할을 수행하기 전에 사용자의 명확한 동의를 요구하는 절차가 중요합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 자산 등이 어떻게 관리되고 있는지 파악할 수 있습니다.
시스템 간의 충돌과 불안정성
마지막으로, 시스템 간의 충돌과 불안정성 역시 주목해야 할 문제입니다. AI가 서로 상호작용하는 복잡한 환경에서는 예기치 못한 충돌이 발생할 수 있으며, 글로벌 시스템 간의 표준 불일치, 메시지 포맷 차이, 통신 지연 등의 요소가 더해지면 AI의 의사결정 과정 자체에 혼란이 생길 수 있습니다. 이처럼 AI 에이전트는 놀라운 잠재력을 지닌 도구이지만, 그만큼 신중하고 구조화된 안전장치 없이는 오히려 시스템 전체의 안정성과 신뢰성을 해칠 수 있는 양날의 검임을 인식해야 합니다.
AI 에이전트가 자동화의 ‘최적 솔루션’일까?
AI 에이전트는 자동화를 위한 궁극적인 도구처럼 여겨지고는 하지만, 실제로는 모든 자동화에 AI가 필요한 것은 아닙니다. 작업의 성격에 따라 적합한 도구들이 다를 수 있습니다.
예를 들어, 단순 반복 업무나 정해진 규칙에 따라 움직이는 작업은 기존의 RPA(Robotic Process Automation)나 워크플로 엔진, 스크립트 기반 시스템으로도 충분히 처리할 수 있습니다. 이러한 도구들은 구현 속도가 빠르고 유지 비용도 낮기 때문에, 오히려 효율적일 수 있습니다.
반면, AI 에이전트가 진가를 발휘하는 영역도 분명히 존재합니다. 특히 자연어, 이미지, 음성과 같은 비정형 데이터를 해석해야 하는 작업, 예측이 어려운 패턴을 실시간으로 감지해야 하는 사기 탐지나 이상 탐지 시스템, 그리고 사용자의 요구나 맥락에 따라 반응이 달라지는 고객 맞춤형 상호작용에서는 기존 기술로는 대응하기 어렵습니다. 이런 영역에서는 AI의 유연성과 적응력이 큰 강점으로 작용합니다.
결국, AI 에이전트는 복잡성, 실시간성, 그리고 비정형성을 요구하는 고도화된 자동화 환경에서 반드시 필요한 존재이며, 모든 업무에 일률적으로 적용하기보다는 목적과 상황에 맞는 기술을 선택하는 것이 중요합니다. AI는 자동화를 위한 답이 아닌 디테일한 도구 중 하나일 뿐입니다.
대리인으로서의 AI – 윤리적 책임
AI 에이전트는 더 이상 단순한 도구가 아닌 사용자의 의도를 대신하여 다양한 방식으로 수행하는 ‘대리인’입니다. AI 에이전트는 사용자의 데이터를 분석하여 결정을 내리고, 필요한 작업을 자동으로 수행합니다. AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 다른 시스템 또는 에이전트와 상호작용합니다. 사용자는 직접 개입하지 않고도 다양한 서비스를 이용할 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 윤리적 질문이 필수입니다.
AI는 사용자 의도에 부합하는가?
사회적 가치와 규범을 반영하는가?
특정 집단에 대한 편향을 갖고 있지는 않은가?
AI의 결정이 단순 오류를 넘어 신뢰 자체를 무너뜨릴 수 있기 때문에, 책임 있는 설계가 필요합니다. (Axios 보도)
AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 다양한 작업을 자동으로 수행하는 대리인 역할을 하지만, 이로 인해 윤리적·법적 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, AI가 자율적으로 결정을 내릴 때 사용자의 명시적 동의 없이 민감한 작업을 처리하면, 신뢰와 책임 소재에 대한 문제가 생깁니다.
투명성: 사용자는 AI 에이전트의 작동 방식과 결정 과정을 명확히 이해할 수 있어야 신뢰를 구축할 수 있습니다.
법적 책임: AI 에이전트의 잘못된 결정이나 부정확한 정보로 인해 발생하는 책임 소재를 명확히 해야 합니다. 이는 법적·윤리적 문제를 방지합니다.
따라서 사용자는 AI 에이전트의 작동 방식과 결정 과정을 투명하게 이해할 수 있어야 하며, 잘못된 결정으로 인한 법적 책임 또한 명확히 규정되어야 합니다. ARGOS는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘사용자 동의’를 핵심으로 하는 접근법을 제안하고 있습니다.
AI 에이전트, 또는 MCP(Multi-Channel Platform)는 자율적으로 사용자 대신 다양한 작업을 수행할 수 있는 시스템이지만, 민감한 작업(예: 결제, 계약 체결, 계정 삭제 등)을 사용자의 명시적 동의 없이 실행할 수 있다는 점에서 심각한 보안 및 책임 문제를 일으킬 수 있습니다.
이러한 위험성으로 인해 현재 대부분의 AI 에이전트 시스템은 민감 기능을 아예 비활성화하거나 제거하는 방식으로 대응하고 있으며, 이로 인해 AI가 원래 수행할 수 있었던 기능의 범위까지 제한되고 있습니다. 이는 결국 “AI가 실수할 수 있기 때문이 아니라, 너무 빠르게 실수할 수 있기 때문”에 발생하는 구조적 문제이며, 사람이 개입하지 않는 상태에서는 이러한 리스크를 감당할 수 없습니다.
오늘은 AI 에이전트가 가질 수 있는 위험에 대해 간단하게 살펴보았는데요, ARGOS는 AI 에이전트를 통제할 수 있는 프레임워크가 작동될 수 있도록 기술을 개발하고 있습니다. 다음 콘텐츠에서는 ARGOS만의 해답과 구체적인 아키텍처를 소개하며, 어떻게 구현되고 있는지 전해드리겠습니다.
AI 에이전트는 분명 강력하고, 유능한 도구입니다. 하지만 그 잠재력은 책임, 통제, 동의라는 기반 위에서만 안전하게 작동될 수 있습니다. 기술은 계속 발전하지만, 그 사용에 따르는 책임은 인간의 몫입니다.
ARGOS는 AI가 인간의 권한과 책임을 대신하기 전에 반드시 사람의 명확한 승인과 인증을 거치게 만드는 시스템으로 AI 미래의 기준을 새롭게 제시하고자 합니다.
