AI기반 의사결정 시스템의 현주소 - 불편한 진실과 현실적 대책

AI기반 의사결정 시스템의 현주소 - 불편한 진실과 현실적 대책

 

 

 

 

 

왜 최신 대형 언어모델에 검색과 데이터 분석 도구를 붙이고, 내부 데이터를 RAG로 연계했는데도 우리는 여전히 그 결과를 두고 “이걸 믿고 중요한 결정을 내려도 될까?”라고 묻게 될까. 기술 스택만 보면 충분히 강력해 보이는데, 실제 경영 전략, 조직 진단, 신제품 기획 같은 high-stakes 문제 앞에서는 망설임이 사라지지 않는다. 이 질문을 더 이상 피상적으로 다뤄서는 안 된다. 문제는 단순히 “아직 덜 다듬어졌기 때문”이 아니다. 훨씬 더 근본적인 구조에 닿아 있다.

많은 설명은 이 문제를 시스템 설계나 검증 부족으로 돌린다. 물론 그것도 맞는 이야기다. 하지만 그 설명만으로는 핵심을 놓친다. 왜 검증이 기본값이 되지 않았는지, 왜 조직이 체계화에 선뜻 투자하지 않는지를 묻지 않기 때문이다. 답은 불편하지만 분명하다. 지금의 모델 지능이 복잡한 현실 문제를 감당할 만큼 충분하다고 믿기 어렵기 때문이다. 신뢰가 없으니 위에 쌓을 시스템도 만들어지지 않는다. 이것이 출발점이다.

여기서 중요한 것은 “지능”을 하나의 수치처럼 다루지 않는 것이다. 우리가 흔히 말하는 지능에는 서로 다른 층위가 있다. 첫째는 기초적인 원자적 지능이다. 문장을 이해하고, 정보를 요약하고, 국소적인 논리를 전개하며, 정형화된 문제를 안정적으로 푸는 능력이다. 이 영역에서 최신 모델은 분명 강력하다. 시험형 문제나 명확한 목표가 주어진 과제에서는 인간 평균을 넘는 성능을 보이기도 한다.

그러나 high-stakes 현실 문제는 이 수준의 지능을 거의 요구하지 않는다. 진짜 병목은 그 위에 있다. 문제를 어떻게 정의할 것인가, 무엇이 중요한 변수이고 무엇은 무시해도 되는가, 서로 충돌하는 제약을 어떻게 조정할 것인가, 언제 전략을 수정해야 하는가 같은 질문이다. 여기에 더해 결정적으로 중요한 것은 틀렸을 때의 비용을 감각적으로 인식하고, 그 비용을 기준으로 판단을 제약하는 능력이다. 이것은 단순한 계산 문제가 아니라 통합적 사고와 메타인지, 책임 감각의 문제다.

현실에서 복잡한 문제를 다루는 지식 노동자들은 대개 높은 인지 능력을 바탕으로, 오랜 경험에서 나온 직관과 실패의 기억, 조직과 정치에 대한 이해, 그리고 책임에 대한 압박을 함께 안고 판단한다. 이들은 단순히 “맞는 답”을 찾지 않는다. “이 판단이 틀렸을 때 감당할 수 있는가”를 먼저 묻는다. 지금의 모델은 이 질문을 스스로 던질 능력이 없다. 그래서 아무리 그럴듯한 답을 내놓아도 신뢰가 생기지 않는다.

 

이 바이올린 차트는 문제 난이도가 높아질수록 프런티어 LLM의 평균 성능 하락보다 성능 분산과 하방 리스크가 급격히 커진다 는 점을 보여준다. 쉬운 문제에서는 인간과 성능 분포가 크게 겹치지만, 어려운 문제로 갈수록 분포가 아래로 길게 늘어지며 불안정성이 드러난다. 반면 인간 전문가는 난이도가 높아져도 비교적 좁고 안정적인 분포 를 유지한다. 이는 현재 LLM이 일부 고난도 문제를 맞히기도 하지만, 신뢰를 요구하는 영역에서는 예측 불가능한 실패 가능성 이 크다는 뜻이다. 따라서 high-stakes 문제에서 LLM은 결정 주체가 아니라 보조적 도구 로 활용되어야 하며, 검증과 인간 판단이 필수적이다.

 

이 지점에서 중요한 오해가 하나 생긴다. 모델이 신뢰되지 않으니 시스템을 만들지 않는 것인지, 시스템이 없으니 신뢰가 생기지 않는 것인지에 대한 혼란이다. 실제 현장에서는 전자가 먼저인 경우가 많다. 핵심 국면에서 한두 번의 치명적인 실수가 발생하면, 의사결정권자는 “아직 멀었다”고 판단한다. 그러면 검증 파이프라인이나 책임 구조, 권한 통제 같은 체계화 투자는 미뤄진다. 시스템은 실험 수준에 머문다. 그 결과 성능은 더 나아지지 않고, 다시 “지능이 부족하다”는 결론으로 돌아온다. 지능 부족과 시스템 미성숙이 서로를 강화하는 악순환이다.

이 악순환 속에서 시스템은 자연스럽게 ‘합성’으로 기울어진다. 검증은 비용이 크고 어렵다. 무엇을 검증해야 하는지도 명확하지 않다. 반면 그럴듯한 답을 만드는 것은 상대적으로 쉽다. 검색과 RAG는 더 많은 재료를 제공하고, 모델은 그것을 매끄러운 서사로 엮는다. 결과는 풍부해 보인다. 하지만 주장과 근거의 연결, 상충하는 증거의 처리, 불확실성에 따른 판단 보류는 여전히 선택 사항이다. 그래서 답은 좋아 보이지만, 결정에 쓰기에는 위험하다.

평가 방식은 이 문제를 더 키운다. 실제 high-stakes에서 중요한 것은 문제 프레이밍, 가정의 적절성, 반례 탐색, 손실 상한 관리다. 하지만 이런 요소는 측정하기 어렵다. 대신 유창성, 일관성, 설득력 같은 표면적 특성이 평가의 중심이 된다. 자동 평가가 여기에 결합되면, 시스템은 실제 결정 품질이 아니라 “보기 좋은 출력”으로 최적화된다. 이는 성능이 나빠서가 아니라, 능력을 제대로 재지 못하기 때문에 생기는 왜곡이다.

에이전트화와 다단계 워크플로는 또 다른 위험을 추가한다. 계획과 중간 결론, 도구 실행 결과가 상태로 축적되면서 작은 오류가 누적되고, 되돌리기 어려운 연쇄 실패로 이어진다. 이 문제는 안전장치와 롤백, 격리 같은 설계로 완화할 수 있다. 하지만 여기서도 중요한 전제가 있다. 상위에서 문제 정의나 목표 설정이 잘못되었다면, 아무리 안전한 시스템이라도 틀린 목표를 향해 안정적으로 달리는 결과가 나온다.

 

모델은 아직 멍청하고, 멍청한데도 사용하려면 체계적 장치가 필요하다

결국 우리는 두 가지를 동시에 인정해야 한다. 첫째, 현재의 모델 지능은 복잡한 high-stakes 문제를 독립적으로 감당할 만큼 충분하지 않다. 특히 통합적 사고와 메타인지, 책임 기반 판단은 명백한 한계 영역이다. 둘째, 그렇다고 해서 시스템 설계가 부차적인 문제는 아니다. 오히려 지능이 부족할수록, 그 부족함이 만들어낼 피해를 상한으로 묶기 위한 시스템적 장치가 더 중요해진다.

그래서 앞으로의 방향은 하나가 아니라 둘이다. 하나는 지능 자체를 끌어올리는 길이다. 문제 프레이밍과 가정 검증, 손실 관리까지 포함하는 평가와 학습으로 넘어가야 한다. 이 길은 느리고 비용이 크다. 단기적 성과를 기대하기 어렵다. 다른 하나는 지능 부족을 전제로 안전하게 사용하는 길이다. 검증을 기본값으로 두고, 보류와 에스컬레이션을 제도화하며, 권한을 분리하고, 실패가 확산되지 않도록 설계하는 것이다. 이 길에서는 비교적 빠른 개선이 가능하다. 다만 이것을 “지능을 대체하는 해법”으로 착각해서는 안 된다. 어디까지나 불완전한 지능을 관리하기 위한 인프라다.

그래서 이 질문의 답은 단순하지 않다. 우리는 아직 믿고 맡길 수 있는 지능을 가진 시스템을 갖고 있지 않다. 동시에, 그 사실을 이유로 체계화를 미루는 순간, 우리는 그 지능이 실제로 어디까지 가능한지조차 확인하지 못한다. 필요한 것은 과도한 낙관도, 기술 혐오적 비관도 아니다. 지능의 한계를 정확히 인식한 상태에서, 어떤 결정을 맡길 수 있고 어떤 결정은 반드시 인간이 책임져야 하는지를 명확히 가르는 태도다.

지금의 LLM 스택은 강력한 종합 도구다. 그러나 복잡한 현실 문제에서 그것은 아직 결정 주체가 아니다. 적어도 지금 단계에서는, 그것을 지능의 대체물이 아니라 지능의 불완전함을 전제로 한 조력자로 다루는 것이 가장 정직한 접근이다. 이 정직함이 확보되지 않는 한, 우리는 계속해서 같은 질문 앞에서 멈춰 서게 될 것이다. “이 답을, 정말 믿어도 될까?”

 

 

 

 

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참고::
이 글은 <실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링> 책을 보강하기 위한 자료입니다. 
https://revisioncrm.tistory.com/815

<실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링 - 방법론과 적용> 책 소개 Light

 

 

 

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* by promptStrategies, 전용준. 리비젼컨설팅 https://revisioncrm.tistory.com/182 
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