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'자동 추론'통합검색 결과 입니다. (2건)

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"실수 안 하는 AI 에이전트, '자동 추론'서 나온다"

[필라델피아(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)은 결과를 생성하고, 자동 추론(Automated reasoning)은 그 결과를 검증합니다. 이 두 기술이 함께 작동할 때 더욱 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 에이전트를 구축할 수 있습니다." 아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터는 18일까지(현지시간) 미국 필라델피아에서 열린 연례 보안 컨퍼런스 'AWS 리인포스 2025'에서 AI의 설명 가능성과 보안 강화를 위한 방안으로 AI와 자동 추론 결합을 제시했다. 자동 추론은 실수하지 않는 계산기 같은 도구 역할을 한다. 어떤 시스템이나 규칙이 제대로 작동하는지 논리적으로 따지는 데 활용된다. 최종 결과에 대한 과정을 수학적으로 증명하는 식이다. 룽타 디렉터는 AWS에서 자동 추론 기술 개발을 주도해왔다. 이전에는 미국항공우주국(NASA)과 마이크로소프트 리서치에서 소프트웨어 검증·자동화 도구 관련 연구를 수행한 경력이 있다. 그는 AWS에서 '아마존 베드록' 가드레일에 자동 추론 기술을 업계에서 처음 적용한 인물로 알려졌다. 룽타 디렉터는 "사용자 정보가 외부로 나가지 않도록 하려면 프롬프트 입력과 출력 경로가 항상 안전한지 수학적으로 검증해야 한다"며 "여기서 자동 추론은 단순한 확률 계산이 아니라 '절대 유출되지 않는다'는 것을 논리적으로 증명한다"고 설명했다. 이 외에도 그는 신원 및 접근관리(IAM) 솔루션 'IAM 액세스 애널라이저'에도 자동 추론 기술을 적용했다. 자동 추론은 솔루션 내에서 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 왜 접근 가능한지를 명확히 판단하고 통제하는 역할을 한다. 룽타 리렉터는 "현재 IAM은 모든 클라우드 서비스에 사용된다"며 "방대한 접근 요청을 수학적으로 분석하고 검증할 수 있는 건 자동 추론이 답"이라고 강조했다. "AI와 자동 추론 연결 필수…MCP·A2A가 도와" 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합이 더 밀접해져야 한다고 주장했다. 그는 "보통 거대언어모델(LLM)은 본질적으로 비결정론적"이라며 "이것이 LLM 강점이지만 대규모 환경에서 제대로 작동하려면 결정론적 도구들과 결합해야 한다"고 밝혔다. 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합을 돕는 도구로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 꼽았다. MCP는 AI가 다른 시스템이나 도구와 자유롭게 정보를 주고받을 수 있게 돕는 인터페이스 기술이다. 기존 API보다 유연하게 동작한다는 평을 받고 있다. 이에 AI와 자동 추론 기술 연결을 원활히 지원할 수 있다. 또 그는 '에이전트 투 에이전트(A2A)'도 신뢰도 높은 AI 자동화를 구현할 수 있다고 강조했다. 룽타 디렉터는 "이는 여러 AI가 각자 맡은 역할을 수행하는 식"이라며 "AI가 서로 작업을 요청하는 식으로 협업한다면 더 신뢰도 높은 자동화와 오케스트레이션을 구현할 수 있을 것"이라고 전망했다. 다만 자동 추론 기술이 지금보다 더 발전해야 한다는 점도 언급됐다. 룽타 디렉터는 "자동 추론은 수학적 표현으로 결과를 증명할 때 우수한 능력을 발휘하지만, 모든 문제를 수학으로 표현할 순 없다"며 "이는 우리가 풀어야 할 결정적 과제"라고 설명했다. 이어 "AI와 추론 자동화 결합은 이제 시작"이라며 "이를 통해 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 AI를 구축할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.19 17:00김미정

AWS "보안과 IT혁신 동시 지원하는 자동화된 추론"

[필라델피아(미국)=남혁우 기자] 아마존웹서비스(AWS)가 자동화된 추론(Automated Reasoning)이라는 인공지능(AI) 기술을 통해 기업 보안 강화와 함께 기술혁신 촉진에 나선다. 12일(현지시간) AWS의 커트 쿠펠드 정체성, 관측 가능성 및 보안 부문 부사장은 AWS 리인포스 2024 키노트에서 공개한 자동화된 추론의 중요성과 적용 사례에 대해 소개했다. 자동화된 추론은 복잡한 시스템의 프로세스를 자동으로 정확하게 분석하고 검증할 수 있는 기술이다. 소프트웨어(SW)를 비롯해 하드웨어(HW) 전반에 걸쳐 설계부터 개발, 운영 과정 전반을 분석하며 예상치 못한 취약점이나 오류를 사전에 식별할 수 있다. 이를 통해 공격자가 악용할 수 있는 잠재적인 침입 경로를 차단하고 이미 침투한 악성코드 등을 제거 가능하다. 커트 쿠펠드 부사장는 "예를 들어 모든 AWS API 호출은 인증 실행내역 클라이언트(ARC)를 통해 허가를 받는다”며 “이 코드는 자동화된 추론을 사용해 수학적으로 검증되었으며, 이를 통해 코드가 예상대로 작동하는지 확인해 안정성을 높였다”고 설명했다. 이어서 “이 밖에도 제트 엔진 데이터 같은 기업 기밀 데이터를 분리해 보호하는 시스템을 설계하는 과정에서 매커니즘의 안전성을 검증하기 위해 자동화된 추론이 활용되기도 한다”고 사례를 소개했다. 자동화된 추론은 복잡한 데이터를 분석하고 평가하는 과정을 통해 개발 중인 새로운 기능이나 신규 비즈니스 전략 등을 빠르게 검증해 의사결정에 필요한 근거를 제공하는 등 보안 분야 외에도 폭넓게 활용될 수 있다. AWS는 AWS API 호출을 자동화된 추론을 통해 수학적으로 검증하며 코드가 예상대로 작동함을 확인해 시스템의 안정성을 높였다. 특히 메모리 안전성을 강화하기 위해 프로그래밍 언어 러스트를 도입하는 과정에서 SW의 신뢰성과 성능 향상을 기대할 수 있는지 파악하기 위해 자동화된 추론을 활용한 바 있다. 커트 쿠펠드 부사장는 “이 밖에도 자동화된 추론은 생성형AI의 정확성을 높이기 위해서도 활용할 수 있다”며 "생성형AI에 자동화된 추론을 적용하면 결과값의 정확성을 수학적으로 검증할 수 있어 이를 기반으로 점차 AI모델의 정확성을 높이는 것이 가능하다"라고 쿠펠드는 설명했다. 이어서 “앞서 소개한 것처럼 자동화된 추론은 하나의 기술로 보안과 혁신에 양 분야에서 중요한 역할을 하고 있다”며 “이 기술은 기업이 보다 안전하고 지능적으로 새로운 시장 기회를 탐색하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다”고 강조했다. 커트 쿠펠드 부사장은 자동화된 추론 기술 역량을 확보하고 관련 서비스를 지속적으로 선보이기 위해 전문 팀을 운영 중이다. 그는 “자동화된 추론팀은 SW의 안전성과 신뢰성을 높이기 위해 시스템과 알고리즘의 보안을 강화하고, 예상치 못한 오류를 자동으로 감지하고 수정하기위한 수학적 증명 방법을 개발 중”이라며 “고객사의 비즈니스가 클라우드 솔루션에 의존할 때 발생할 수 있는 위험을 최소화하고, 핵심 비즈니스에 더 집중할 수 지원하는 핵심적인 기술이 될 것”이라고 강조했다.

2024.06.13 07:59남혁우

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