AI 에이전트의 수학적 한계... "신뢰성 100%는 불가능"

Executive Summary

• 최근 발표된 연구 논문에서 트랜스포머 기반 언어 모델(LLM)은 일정 수준 이상의 복잡한 계산 및 에이전트 작업을 수행할 수 없다는 수학적 증명을 제시
• AI 업계는 이에 반박하며, 환각(hallucination)은 불가피하지만 가드레일(guardrails)로 통제 가능하다고 주장
• 스타트업 Harmonic은 수학적 검증 방법론으로 AI 코딩의 신뢰성을 높이는 해법을 제시하며 벤치마크 선두 기록
• OpenAI도 자체 연구에서 "정확도 100%는 도달할 수 없다"고 인정했으나, 업계 전반은 에이전트 기술 발전에 낙관적 입장 유지
• 전문가들은 환각을 '버그'가 아닌 인간을 초월한 발상의 원천으로 재해석하는 시각도 제시

Background

2025년은 AI 업계에서 '에이전트의 해'로 기대됐지만, 실제로는 에이전트에 대한 논의만 무성했을 뿐 실질적 전환점은 2026년 이후로 미뤄졌다. 이러한 가운데 전 SAP CTO 비샬 시카(Vishal Sikka)와 그의 아들이 공동 저술한 논문이 LLM 기반 에이전트의 본질적 한계를 수학적으로 논증하며 업계에 파장을 일으켰다.

Impact & Implications

기술적 한계와 현실

해당 논문은 LLM이 순수한 단어 예측 메커니즘을 넘어서는 추론 모델조차도 근본적 한계를 극복할 수 없다고 주장한다. 논문 공저자 시카는 "순수 LLM에는 본질적 한계가 있지만, LLM 주변에 이를 보완하는 구성요소를 구축할 수 있다"며 완전한 비관론을 경계했다. 이는 원자력 발전소 같은 고위험 인프라의 AI 자동화는 당분간 현실적이지 않음을 시사한다.

업계의 대응과 해법 모색

스타트업 Harmonic은 수학적 검증 기법을 통해 AI 출력물의 신뢰성을 보장하는 접근법을 제시했다. 특히 검증 기능으로 유명한 Lean 프로그래밍 언어로 출력을 인코딩하는 방식이 핵심이다. 구글의 AI 수장 데미스 하사비스(Demis Hassabis)도 다보스 포럼에서 환각 최소화 연구의 돌파구를 발표하는 등 대형 테크 기업들도 해결책 마련에 속도를 내고 있다.

환각의 재해석: 버그인가, 혁신의 원천인가

Harmonic의 튜더 아킴(Tudor Achim)은 "환각은 LLM에 본질적이면서도 인간 지능을 초월하는 데 필수적"이라며 환각을 새로운 시각으로 재정의했다. 그에 따르면 시스템이 학습하는 방식 자체가 환각을 통한 것이며, 대부분 틀리지만 때로는 인간이 한 번도 생각하지 못한 것을 만들어낸다는 것이다.

Key Data & Facts

Key Quote

"There is no way they can be reliable... you might have to resign yourself to some mistakes."
— Vishal Sikka, Vianai CEO 겸 전 SAP CTO

"I think hallucinations are intrinsic to LLMs and also necessary for going beyond human intelligence."
— Tudor Achim, Harmonic 공동창업자