2026년 1월 23일(금)
최신 AI 토픽 뉴스
안녕하세요, TEUM Lab입니다! 오늘도 넘쳐나는 AI 정보 속에서,
제가 공부하며 함께 공유하고 싶은 기사 3가지를 골랐습니다.
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앤트로픽, AI의 내부 생각을 읽는 '활성화 오라클' 개발
3줄 핵심 요약
앤트로픽 연구진이 AI의 내부 신경 신호를 자연어로 번역하는 '활성화 오라클'을 개발했다.
이 도구는 모델이 숨기도록 훈련된 '비밀 지식'과 숨겨진 정렬 불일치를 성공적으로 식별한다.
훈련 데이터 양과 내부 활성화의 다양성이 증가함에 따라 시스템 성능이 예측 가능하게 향상된다.
본문
앤트로픽 연구진은 '활성화 오라클(Activation Oracles, 이하 AO)'을 개발했다. 연구에는 아담 카보넨(Anthropic 연구원)과 사무엘 마크스(Anthropic 및 Truthful AI 연구원) 등이 참여했다.
AO는 다른 언어 모델의 내부 신경 활성화, 즉 처리 과정에서 나타나는 수학적 신호를 관찰한다. 그리고 그 신호가 무엇을 뜻하는지, 사람이 이해할 수 있는 말로 풀어 설명하도록 훈련된 특화 모델이다.
연구진은 내부 신호를 텍스트나 이미지처럼 새로운 형태의 입력 모달리티로 취급. 그 결과 연구자들은 내부 계산 과정의 특정 순간을 콕 집어 “지금 무슨 생각을 하고 있지?”라고 묻는, 조금은 낯설고도 강력한 실험을 할 수 있게 됐다.
연구팀은 이 오라클을 여러 ‘감사(audit)’ 작업에 시험했다. 목표는 단순했다. 모델이 의도적으로 숨기도록 훈련된 ‘비밀 지식’을 찾아내는 일이다. 예를 들어 타부(Taboo) 게임에서 오라클은 대상 모델의 내부 상태만 분석해도 금지된 비밀 단어를 식별해냈다.
더 흥미로운 지점은 여기서부터다.
오라클은 ‘발생적 정렬 불일치’까지 감지할 수 있었다. 즉, 모델이 특정 작업을 위해 미세조정(*)을 거친 뒤 해롭거나 의도치 않은 방식으로 행동하기 시작하는 상황을 잡아낸 것이다.
기존에는 AI 로직을 미세한 수학적 조각으로 분해하려는 기계적 접근이 주로 쓰였다. 반면 활성화 오라클은 자연어의 풍부한 표현력을 활용해, “이 신호는 이런 의미일 수 있다”는 형태의 설명을 제공한다는 점에서 방향이 다르다.
다만 연구진은 중요한 위험도 함께 강조했다.
오라클이 대상 모델의 실제 내부 로직을 재현하기보다, 자신의 추측을 섞어 그럴듯한 설명을 만들어낼 수 있다는 것이다. 이런 현상은 ‘망상(confabulation)’으로 불린다.
그럼에도 이번 연구는 의미가 크다. 훈련 데이터 규모가 커질수록 오라클의 정확도가 예측 가능하게 향상됨을 보여줬기 때문이다. 결국 복잡한 시스템에서 AI 안전을 확보할 새로운 가능성을 제시한다.
용어 풀이
미세조정: 이미 사전 학습된 AI 모델을 특정 목적이나 작업에 맞게 추가로 학습시키는 과정
출처: https://alignment.anthropic.com/2025/activation-oracles/
아마존, 멀티 에이전트 AI로 결제 테스트 자동화
3줄 핵심 요약
아마존 결제 팀이 SAARAM 시스템을 도입해 테스트 케이스 생성 시간을 1주일에서 단 몇 시간으로 단축했다.
멀티 에이전트 시스템은 Amazon Bedrock과 Strands Agents SDK를 활용해 복잡한 QA 워크플로우를 자동화한다.
전문가의 사고 방식을 모방한 설계를 통해 AI 환각을 최소화하고 테스트 범위를 획기적으로 개선했다.
본문 해설
아마존 결제 팀은 여러 AI 에이전트(*) 구성 요소를 활용해 테스트를 자동화하는 시스템 SAARAM을 출시했다.
기존에는 QA 엔지니어들이 테스트 케이스를 만들기 위해 문서를 일주일 내내 수동으로 분석해야 했다. SAARAM은 이 과정을 크게 줄였고, 이제는 Strands Agents SDK와 Amazon Bedrock 기반 LLM을 활용해 단 몇 시간 만에 실행 가능한 시나리오를 뽑아낸다.
수석 개발자인 Jayashree R(제야슈리 R)과 Fahim Surani(파힘 수라니)는 이 변화를 ‘반복을 줄이고, 판단에 시간을 쓰게 만드는 일’로 설명한다. 엔지니어가 문서에 파묻히는 대신, 어디를 더 꼼꼼히 검증할지에 집중하도록 만드는 것이다.
변화의 핵심은 ‘인간 중심 아키텍처’로의 전환이다. AI를 하나의 단일 두뇌로 취급하지 않았다.
대신 테스트 과정을 인간 전문가의 사고 방식에 가까운 단계로 잘게 분해했고, 고객 여정 분석, 비즈니스 규칙 식별, 데이터 흐름 매핑 같은 작업을 모듈로 배치했다. 이렇게 쪼개진 단계들은 서로를 검증하면서, 지역별 결제 규정처럼 복잡한 로직도 더 정확히 이해하게 돕는다.
그 결과는 깔끔하다. 환각(*) 없이 결과를 내도록 흐름이 잡힌다.
현재 버전의 SAARAM은 특화된 에이전트 파이프라인을 가동 중이다.
‘지능형 게이트웨이’가 설계 도안이나 코드 저장소 같은 파일을 전문 ‘데이터 추출기’로 전달하면, ‘시각화 도구’가 가능한 사용자 경로를 다이어그램으로 그려낸다.
이 흐름은 정교한 프롬프트 엔지니어링(*)으로 구현됐다. 모델이 한 번에 결과만 내놓는 방식이 아니다. 특정 논리 단계를 실제로 거치도록 유도한다.
마지막으로 시스템은 지식 증류(*) 원리를 적용해 정보를 구조화된 요약본으로 합성한다. 이 덕분에 테스트 케이스 작성 전에 요구사항을 더 선명하게 파악할 수 있다.
이 솔루션은 현재 아마존의 글로벌 스토어와 결제 조직 전반으로 확산되고 있다. 시사점도 분명하다. 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 단순히 모델 크기를 키우는 것만으로는 부족할 수 있으며, 인간의 논리 구조를 연구하는 접근이 더 효과적일 수 있다.
용어 풀이
AI 에이전트: 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 판단하고 행동하는 인공지능 시스템
환각: AI 모델이 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 오류 현상
프롬프트 엔지니어링: AI로부터 원하는 결과물을 얻기 위해 입력값인 지시어를 설계하고 최적화하는 기술
지식 증류: 거대 모델의 지식을 성능 저하를 최소화하면서 더 작고 효율적인 모델로 전달하는 기법
출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-the-amazon-amet-payments-team-accelerates-test-case-generation-with-strands-agents/
Amazon Bedrock Guardrails로 AI 보안 통합 관리
3줄 핵심 요약
Amazon Bedrock Guardrails를 통해 Azure OpenAI 등 여러 LLM 제공업체에 걸쳐 일관된 보안 정책 적용 가능
ApplyGuardrail API를 활용한 실시간 콘텐츠 스크리닝, 개인정보 마스킹 및 환각 현상 방지
AWS Fargate 기반 중앙 집중형 아키텍처로 통합 로깅, 컴플라이언스 감사 및 비용 추적 메커니즘 제공
본문
기업들은 워크플로 자동화를 위해 AI 에이전트를 도입하고 있다. 하지만 아마존, 마이크로소프트 등 서로 다른 제공업체를 섞어 쓰면, 보안 정책을 일관되게 유지하기가 어렵다.
이를 해결하기 위해 AWS의 AI 및 머신러닝 전문가 Hasan Shojaei와 Bommi Shin은 Amazon Bedrock Guardrails 기반의 중앙 집중형 게이트웨이를 소개했다. 이 게이트웨이는 보호 계층 역할을 한다. 즉 어떤 회사의 모델을 사용하든, 모든 LLM 요청이 조직의 엄격한 정책을 따르도록 만든다.
이 아키텍처는 Amazon Bedrock ApplyGuardrail API를 활용한다. 입력 프롬프트에 유해 콘텐츠나 민감 데이터가 있는지 실시간으로 스캔한다. 개인정보는 자동으로 마스킹할 수 있고, 보안 표준을 위반하는 요청은 아예 차단할 수도 있다.
게이트웨이는 Amazon ECS에 호스팅된다. 덕분에 성능을 유지하면서도 높은 트래픽에 맞춰 확장할 수 있다. 또한 자동화된 추론 체크로 환각을 줄여, 잘못되거나 오해의 소지가 있는 응답이 나오는 상황을 막는다.
보안만 다루는 것도 아니다. 이 시스템은 부서별 AI 사용 비용을 정확히 청구하기 위한 비용 추적 도구도 제공한다. 기술 스택에는 Docker(*)와 FastAPI가 포함된다.
모든 상호작용을 이 지점으로 라우팅하면 관리가 단순해진다. 조직 전체에서 생성형 AI를 더 책임감 있고 투명하게 운영할 수 있다. 비용 효율도 함께 높일 수 있다.
용어 풀이
Docker: 애플리케이션을 컨테이너라는 표준화된 단위로 패키징하여 어디서나 일관되게 실행할 수 있게 돕는 플랫폼이다.
출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/safeguard-generative-ai-applications-with-amazon-bedrock-guardrails/
