에이전틱 AI의 미래: 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)의 중요성

LLM 기반 에이전틱 다중 에이전트 시스템(AMAS)의 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)에 대한 종합적인 검토. 거버넌스, 설명 가능성, ModelOps, 개인 정보 보호/보안 등 네 가지 기둥을 중심으로 에이전틱 AI의 안전하고 책임감 있는 배포를 위한 연구 방향을 제시.

에이전틱 AI의 급부상과 TRiSM의 필요성

최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템이 급부상하며 기업과 사회 전반의 지능형 자율성, 협업 및 의사결정 방식을 재정의하고 있습니다. 특히, 다중 에이전트 구성으로 배포된 에이전틱 AI 시스템은 그 영향력이 더욱 커지고 있습니다. 하지만 이러한 강력한 시스템의 확산과 함께 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)의 중요성 또한 더욱 부각되고 있습니다.

Shaina Raza 등 연구진이 발표한 논문 "TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems"은 LLM 기반 에이전틱 다중 에이전트 시스템(AMAS)의 TRiSM에 대한 구조적 분석을 제시합니다. 이 논문은 에이전틱 AI의 개념적 기반부터 시작하여 기존 AI 에이전트와의 차이점, 그리고 확장 가능한 자율성을 가능하게 하는 새로운 시스템 디자인을 심층적으로 분석합니다.

TRiSM의 네 가지 기둥: 거버넌스, 설명 가능성, ModelOps, 개인 정보 보호/보안

논문은 에이전틱 AI 프레임워크 내 TRiSM을 거버넌스, 설명 가능성, ModelOps, 개인 정보 보호/보안의 네 가지 기둥으로 상세히 설명합니다. 각 기둥은 에이전틱 LLM에 맞춰 맥락화되어 있으며, 실제 취약성을 보여주는 사례 연구를 통해 에이전틱 AI 애플리케이션의 독특한 위협 벡터와 포괄적인 위험 분류 체계를 제시합니다.

신뢰 구축과 투명성 확보를 위한 노력

연구진은 분산된 LLM 에이전트 시스템에서 신뢰 구축 메커니즘, 투명성 및 감독 기술, 최첨단 설명 가능성 전략을 조사하고, 신뢰, 해석 가능성 및 인간 중심 성능을 평가하기 위한 지표와 공개 벤치마킹 과제를 제시했습니다. 암호화, 적대적 방어 및 진화하는 AI 규정 준수를 통해 보안 및 개인 정보 보호 문제에 대한 해결책도 모색했습니다.

책임감 있는 에이전틱 AI를 위한 로드맵

결론적으로, 이 논문은 안전하고 책임감 있고 투명한 에이전틱 AI 배포를 위한 강력한 TRiSM 원칙에 부합하는 새로운 다중 에이전트 시스템을 위한 연구 방향을 제시하며, 책임감 있는 에이전틱 AI 개발을 위한 로드맵을 제시합니다. 이는 에이전틱 AI 시스템의 안전하고 윤리적인 발전에 중요한 이정표가 될 것입니다. 향후 에이전틱 AI의 발전 방향과 그에 따른 TRiSM의 중요성을 다시 한번 생각해 볼 필요가 있습니다.