에이전틱 AI의 마지막 퍼즐: 지능의 근원, 온톨로지
“드디어, AI는 철학적 사유를 할 수 있게 되는가?”
[월간 AI와 경영_2025.11.]
에이전틱 AI의 마지막 퍼즐: 지능의 근원, 온톨로지
“드디어, AI는 철학적 사유를 할 수 있게 되는가?”
[Executive Summary]
"AI 패러다임의 근본적 전환! '무엇을 아는가(Know-What)'를 넘어 '왜 아는가(Know-Why)'를 사유하는 AI 시대로"
현재 LLM 기반 AI는 통계적 패턴 학습의 한계로 환각 현상과 비논리적 추론 문제를 안고 있습니다. 이는 AI가 지식의 의미적 관계와 맥락을 깊이 이해하지 못하는 '학습된 기계'에 머물러 있기 때문입니다.
이러한 한계를 극복하고 전문가처럼 심층적이고 논리적인 추론을 수행하는 인공일반지능(AGI)으로 나아가기 위해 , 온톨로지(Ontology)가 핵심 방법론으로 재조명됩니다.
1.온톨로지, AI에게 '형이상학적 사유 능력'을 부여하다.
- 정의 및 역할: 온톨로지는 특정 영역의 개념, 속성, 관계를 명시적이고 형식적으로 정의한 '지식의 설계도'입니다. 이는 AI에게 세상의 존재 구조와 개념적 프레임워크를 이해시켜 인과율과 상식(Common Sense) 같은 형이상학적 요소를 처리할 수 있게 합니다.
- 지능의 근본적 전환: 온톨로지는 AI를 통계적 학습 기반에서 의미적 지식 구조와 논리적 추론이 가능한 지식 기반 AI로 격상시키며 , 명확한 정의 기반의 연역적 추론을 수행할 수 있도록 합니다.
2. 온톨로지가 AI에 부여하는 혁신적 능력 (핵심 성과)
- 설명 가능성 및 신뢰성 극대화 (XAI): 온톨로지는 모든 개념 연결 경로를 명시적으로 정의하여, AI의 결정 과정을 추적할 수 있게 함으로써 설명 가능한 AI(XAI)를 구현하는 핵심 기술입니다.
- 환각 현상 제로화: 온톨로지는 논리적 일관성이 보장된 '정제된 지식'을 저장하며 , 이를 RAG(검색 증강 생성)에 활용하여 LLM의 환각 현상을 획기적으로 줄여 '거의 제로 수준'의 정확도를 기대할 수 있습니다.
- 지능형 추론 능력: 온톨로지 규칙을 기반으로 AI는 명시적으로 정의되지 않은 새로운 지식을 자동 추론할 수 있게 됩니다.
3. 융합의 미래: 뉴로볼릭 AI와 에이전틱 AI 완성
- 뉴로볼릭(Neuro-Symbolic) 아키텍처: 온톨로지의 엄격한 논리적 추론 능력과 LLM의 유연한 패턴 인식 능력을 결합한 하이브리드 체계가 대세입니다. 온톨로지는 LLM의 논리적 기반을 제공하며, 고가 GPU 자원 의존도를 낮춰 운영 비용을 절감합니다.
- 에이전틱 AI의 핵심 인프라: 복잡한 업무를 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI를 위해 온톨로지는 데이터의 의미와 관계를 명확히 하는 '의미 계층(Semantic Layer)' 역할을 수행합니다. 온톨로지 도입 AI는 공정성과 설명 가능성을 갖춘 '논리 전문가'로서의 역할을 가능하게 합니다.
4. 결론: 온톨로지는 AI를 ANI에서 AGI로 진화시키는 '지식의 지도'이며 , AI 윤리 및 책임 있는 AI(RAI) 시대에 신뢰성과 리스크 관리를 위한 전략적 디지털 자산입니다. 온톨로지 플랫폼은 데이터 기반 혁신을 이루는 결정적인 기술적 해법입니다.
당신의 AI는 인간을 닮았는가, 학습된 기계인가?
"나는 누구인가?", "무엇이 존재하는가?" 이 근원적 질문은 인류가 풀어야 할 숙제처럼 오래된 질문입니다. 고대 철학의 시작부터 이러한 존재론적 탐구는 단순한 지적 유희가 아니라, 인간을 인간답게 만드는 본질적인 활동 중 하나였죠. 이 질문하는 능력이야말로 인간이 주어진 환경을 초월하여 세계를 재해석하고 새로운 지평을 열어가는 자유롭고 의미 추구적인 존재임을 입증합니다.
오늘날 우리는 자신을 닮은 지능적 존재, 인공지능을 창조하는 단계에 이르렀습니다. 그러나 현재의 AI(의 사고 혹은 추론)는 과연 인간을 닮았다고 말할 수 있을까요? 대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 효율성과 생산성을 제공하며 산업과 일상에 혁명을 가져왔지만, 근본적인 한계를 드러내고 있습니다. 방대한 데이터를 통한 통계적 패턴 학습에 기반한 현재 AI는 환각 현상이나 비논리적 추론을 유발하는 신뢰성 문제를 안고 있죠. 여기에 지식 간의 의미적 관계를 명확히 이해하지 못해 상황과 맥락을 깊이 파악하지 못하는 이해력의 한계 또한 있습니다.
이러한 AI는 단순히 '무엇을 안다(Know-What)'는 통계적 모방 지능에 머물러 있을 뿐, 인간처럼 '왜 아는가(Know-Why)'라는 심층적 사유를 수행하지 못하는 '학습된 기계'에 가깝습니다. 물론 개인적인 생각이지만, 인간의 비논리성, 비합리성, 비이성적 면모와 편견과 고정관념에 사로잡힌 우리 인간에 비하면 뭐, 크게 다르지도 않다는 생각을 해봅니다.
우리가 원하는 더 나은 AI란 단순히 빠른 AI 이상입니다. 이제 우리는 전문가처럼 심층적이고 논리적인 추론을 수행하며, 지식을 구조적이고 일관된 맥락 속에서 활용할 수 있는 AI를 원하고 있습니다. 이는 AI가 단순히 '무엇을 아는가(Know-What)'를 넘어 '왜 아는가(Know-Why)'를 사유할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 이러한 고차원적 요구에 답하기 위해, AI에게 인간다움의 근간이 되는 지식과 개념 구조를 부여하려는 학문적, 공학적 시도의 핵심 방법론으로 온톨로지가 재탄생하고 있습니다.
온톨로지는 원래 철학에서 존재론을 의미하지만, 컴퓨터 과학에서는 특정 영역에 존재하는 개념, 속성, 그리고 이들 간의 관계를 명시적이고 형식적으로 정의한 명세(일종의 '지식의 설계도')를 의미합니다. 인간의 지식이 복잡하게 얽힌 의미적 네트워크인 것처럼, 온톨로지는 이 네트워크를 기계가 이해하고 논리적으로 추론할 수 있는 형태로 구조화합니다. 이는 AI에게 단순히 단어의 빈도나 상관관계를 넘어, 세상의 존재 구조와 개념적 프레임워크에 대한 깊은 이해를 제공하는 핵심 역할을 합니다.
온톨로지 개념이 AI에 적용될 때, AI의 인지 방식은 근본적으로 전환됩니다. 방대한 양의 데이터와 통계적 패턴을 인식하던 방식에서 벗어나, 구조화된 개념과 그 관계에 기반한 사고방식을 갖게 됩니다. 이는 인간이 단순히 정보를 암기하는 것을 넘어, 정보들 사이의 맥락과 논리를 이해하여 지식을 습득하는 과정과 유사합니다.
결국 온톨로지는 AI를 통계적 학습 기반에서 의미적 지식 구조와 논리적 추론이 가능한 지식 기반 AI로 격상시키는 근본적인 동력입니다. 이를 통해 AI는 단순한 예측을 넘어 설명 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 고도의 전문적 추론이 가능한 시스템으로 거듭날 수 있습니다. 온톨로지는 인간다운 AI를 구현하기 위한 필수적인 학문적, 기술적 토대이며, 지능의 미래를 결정짓는 마지막 퍼즐이라고 할 수 있습니다.
형이하학을 넘어 형이상학으로: AI에게 세상의 규칙을 가르치다
온톨로지의 사상적 뿌리는 고대 그리스 철학에서부터 시작됩니다. 아리스토텔레스가 실체, 속성, 범주 등 존재하는 것들의 가장 일반적인 특징을 다룬 것이 온톨로지의 초석이 되었습니다. 17세기에는 루돌프 괴켈 등에 의해 '온톨로지(Ontology)'라는 용어가 정립되어 형이상학의 핵심 분야로 확립되었습니다. 이처럼 존재와 지식에 대한 근본적인 질문을 던지는 존재론적·인식론적 사유는 인간 문명의 청사진을 마련하고, 인간을 인간답게 만드는 중요한 요인이라고 할 수 있습니다.
현재의 AI는 형이하학적 구현, 즉 감각적으로 관찰 가능하고 측정 가능한 현상 세계의 데이터와 패턴을 처리하는 데 탁월합니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 기술은 이미지를 분류하고, 문맥을 파악하며, 복잡한 환경에서 로봇을 제어하는 능력을 보여줍니다. 하지만 이러한 성취에도 불구하고, AI는 본질적 이해, 상식, 인과율과 같은 형이상학적 요소를 처리하지 못하는 근본적인 한계를 여전히 가지고 있죠.
AI가 '좋은 사과'라는 단어를 학습하더라도, 사과가 존재하는 방식이나 사과가 갖는 본질적 특성에 대한 의미론적 이해는 부족합니다. 인간은 배우지 않아도 물건을 놓으면 떨어진다는 것을 알고, 두 물체가 동시에 같은 공간에 있을 수 없다는 직관적인 이해, 즉 암묵적 존재론을 갖고 있습니다. 그러나 AI는 이를 별도로 학습해야 하며, A와 B가 함께 발생한다는 상관관계는 알지만 A가 왜 B를 일으키는지에 대한 인과적 설명 능력이 부족합니다.
이러한 형이상학적 개념을 AI에 구현하기 위해 온톨로지는 매우 중요하며 필수적인 도구라고 할 수 있습니다. 온톨로지는 세상에 존재하는 개념과 객체를 정의하고, 개념이 가질 수 있는 속성과 데이터 타입을 규정하며, 'A가 B의 부분이다', 'A가 B를 유발한다'와 같은 구조적 관계를 명확히 합니다. 또한 제약 조건과 규칙을 통해 '세상이 어떻게 작동해야 하는지'를 AI에 주입하여 인간의 암묵적 존재론인 상식을 모델링하는 역할을 수행합니다.
온톨로지가 AI 추론 엔진에 적용되면, AI는 지식을 추상적인 구조로 표현하여 데이터가 없는 상황에서도 추론하고 판단할 수 있는 기반을 갖추게 됩니다. 예를 들어, '포유류는 동물의 일종이다'라는 계층적 관계를 통해 새로운 동물에 대한 속성을 쉽게 추론할 수 있습니다. 특히 AI가 특정 결정을 내릴 때, 그 결정이 온톨로지 내의 어떤 규칙과 어떤 개념적 관계에 기반했는지 명확하게 설명할 수 있게 되어 설명 가능성이 확보됩니다.
이러한 철학적 사유 능력은 AI에게 '인간다움'을 부여하려는 시도, 즉 인공일반지능(AGI)을 향한 여정에서 온톨로지의 역할로 재현됩니다. 그래서, AGI가 특정 작업을 넘어 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행하려면, 이 형이상학적 영역, 즉 범용적인 '상식(Common Sense)'과 '인과관계 추론(Causal Reasoning)'을 반드시 확보해야 하며, 온톨로지는 그 핵심 기반이 되죠.
많은 인공일반지능 연구자들은 통계적 학습과 기호적 추론의 통합이 필수적이며, 온톨로지는 이 기호적 추론의 뼈대를 제공한다고 봅니다. 따라서 AI가 단순한 계산 기계를 넘어 이해하고 추론하는 지능으로 발전하기 위해서는 온톨로지를 AI 시스템에 구축하는 것이 필수적인 구현 전략입니다. 이는 AI가 패턴 인식 단계를 넘어 의미 기반 추론 단계로 발전하는 결정적인 경로를 제시합니다.
온톨로지는 AI가 인공협소지능(ANI)에서 인공일반지능(AGI)으로 나아가는 과정에서 '지식의 지도'와 같은 역할을 하게 됩니다. ANI 단계에서 온톨로지는 의료, 금융 등 특정 도메인의 전문가 지식을 구조화하여 효율을 극대화하는 데 제한적이었다면, AGI 단계에서는 다양한 분야의 이질적인 데이터를 단일하고 일관된 의미 구조로 통합하여, 지식을 유연하게 전이하고 활용할 수 있는 범용적인 상식과 강력한 추론 능력을 확보하게 됩니다. 온톨로지가 LLM의 방대한 패턴 학습 능력과 결합될 때, 비로소 AGI는 단순한 통계적 예측을 넘어, 세계에 대한 본질적인 이해를 바탕으로 설명 가능한 판단을 내릴 수 있게 되는 것입니다.
지식 기계로의 진화: 온톨로지가 부여하는 혁신적 능력
온톨로지가 AI에 반영될 때 발생하는 가장 근본적인 변화는 AI의 인지 방식이 달라진다는 점입니다. 전통적인 AI가 방대한 양의 데이터와 통계적 패턴에 의존하는 상관관계 기반의 귀납적 추론을 수행한다면, 온톨로지 적용 AI는 구조화된 개념과 관계를 바탕으로 명확한 정의 기반의 연역적 추론을 수행할 수 있습니다. 이는 인간이 단순히 많은 정보를 암기하는 것을 넘어, 그 정보들 사이의 맥락과 논리를 이해하여 지식을 습득하는 과정과 유사합니다.
온톨로지는 모든 개념과 그 개념이 연결된 경로를 명시적으로 정의하므로, AI가 특정 결론이나 답변을 도출했을 때 그 과정을 지식 그래프를 따라 역추적할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 승인 시스템에서 AI는 고객의 부채 비율이 특정 수준 이상이며, 이는 고위험군 클래스와 연결되므로 거부 판단을 내렸다는 논리적 근거를 명확히 제시할 수 있습니다. 이는 AI의 의사결정 과정을 투명하게 만들어 설명 가능한 AI(Explainability, XAI)를 구현하는 핵심 기술입니다. 온톨로지 내의 규칙과 개념적 관계에 기반한 명확한 설명은 블랙박스 문제로 신뢰를 저해하던 현재 AI의 한계를 극복하는 핵심입니다.
또한 온톨로지를 활용하면 LLM의 환각 현상을 획기적으로 줄여 신뢰도를 높일 수 있으며, 실무적으로 '거의 제로 수준'에 근접하는 정확도를 기대할 수도 있습니다. AI가 답변을 생성할 때 온톨로지에 저장된 정제된 지식을 참고하도록 강제함으로써, AI의 창의성은 유지하되 핵심적인 사실 정보의 정확성을 보장하는 원리입니다. 기존의 RAG(검색 증강 생성) 기술이 답변 근거를 외부 문서에서 찾았을 때, 검색된 문서 자체의 부정확성이나 LLM의 오해석으로 인해 여전히 환각이 발생할 수 있었지만, 온톨로지 기반 RAG 패턴을 활용하면 상황은 달라집니다. 온톨로지는 이미 논리적 일관성이 보장된 개념과 관계로 구조화된 '정제된 지식’만을 저장하고 있기 때문에, AI는 이 온톨로지에서 검색된 검증된 지식만을 참고하여 답변을 생성하도록 강제하며, 이를 통해 신뢰성을 극대화하게 됩니다.
온톨로지는 단순히 지식을 저장하는 것을 넘어, 지식 간의 관계를 바탕으로 새로운 사실을 추론할 수 있는 능력을 AI에게 제공할 수도 있습니다. 온톨로지에 '모든 원자력 발전소는 고도의 보안 시설이다'라는 규칙과 'A 시설은 원자력 발전소이다'라는 사실이 있다면, AI는 명시적으로 정의되지 않았더라도 'A 시설은 고도의 보안 시설이다'라는 새로운 지식을 자동으로 추론해냅니다. 이는 AI가 제한된 정보로부터 더 많은 통찰을 도출할 수 있게 만듭니다.
온톨로지는 특정 산업의 전문 용어와 개념을 정확하게 정의(도메인 특화)하여, AI가 그 분야의 진정한 전문가처럼 행동하게 합니다. 병원마다 다르게 사용하는 진단 코드나 의료 용어를 온톨로지 하나로 표준화하면, 서로 다른 병원의 AI 시스템이 환자의 데이터를 오류 없이 교환하고 이해할 수 있게 하여 운용성이 강화됩니다. 이는 AI의 지능과 신뢰성을 동시에 향상시켜, 실제 비즈니스와 사회 전반에 걸쳐 안전하게 적용할 수 있는 핵심 인프라 역할을 합니다.
현재 AI 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 유연한 패턴 인식 능력과 온톨로지의 엄격한 논리적 추론 능력을 결합한 뉴로볼릭(Neurobolic; Neuro-Symbolic) AI 아키텍처로 빠르게 수렴하고 있습니다. 이 하이브리드 체계는 인간 뇌의 좌뇌(논리)와 우뇌(직관)의 상호 보완적 작동 방식과 유사합니다. 뉴로볼릭 AI에서 뉴럴 네트워크(LLM)는 직관, 패턴 인식, 비정형 데이터 처리를 담당하는 반면, 온톨로지(심볼릭 AI)는 논리, 추론, 계획 및 검증된 지식 기반을 제공합니다. 온톨로지는 LLM의 강력한 언어 능력을 활용하여 비정형 데이터를 구조화된 지식 구조로 변환 및 통합할 수 있게 하며, LLM이 정확하게 추론하고 지식을 활용할 수 있는 단단한 논리적 기반과 자율적인 업무 실행을 위한 계획의 틀을 제공합니다.
이러한 뉴로볼릭 AI 아키텍처는 기술적 시너지를 넘어 경제적 효율성이라는 중요한 이점을 가져옵니다. LLM 운영에 필요한 고가의 GPU 자원은 AI 서비스 확장의 큰 걸림돌이지만, 온톨로지를 추론 엔진에 결합한 하이브리드 아키텍처는 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 이는 온톨로지가 논리적 추론의 상당 부분을 담당하여 LLM의 의존도를 낮추기 때문에, 전체 시스템 운영에 필요한 고가 GPU 자원을 최소화하고 비용을 극적으로 절감할 수 있게 합니다.
솔트룩스 루시아: 에이전틱 AI 완성을 위한 온톨로지 플랫폼
온톨로지는 단순히 지식을 구조화하는 과거의 기술이 아니라, 미래의 '에이전틱 AI'를 완성하는 핵심 인프라로서 현재 기술 트렌드를 주도하고 있습니다. 솔트룩스의 이경일 대표는 AI 온톨로지를 에이전틱 AI 구현을 위한 핵심 요소로 강조하며, “온톨로지는 AI가 데이터를 단순히 처리하는 단계를 넘어 의미와 맥락을 이해하며 스스로 판단할 수 있게 만드는 핵심 기술"이자 "에이전틱 AI에 데이터를 이해시키는 틀"로 정의했습니다.
에이전틱 AI가 복잡한 업무를 스스로 판단하고 실행하기 위해서는, 데이터의 의미와 관계를 명확히 이해해야 하며, 온톨로지는 바로 그 '의미 계층(Semantic Layer)' 역할을 수행하는 핵심 기술입니다. 온톨로지는 개념과 개념 관계를 의미적 관계로 연결해 주는 기술로, 서로 분리되어 있는 데이터들을 중간에 개념적으로 공통화시킬 수 있는 시맨틱 레이어 역할을 수행합니다. 그러므로, 온톨로지의 유무는 시스템의 근본적인 작동 원리와 신뢰성 수준을 결정하는 핵심 분기점이 될 수 있습니다.
가령, AI 리크루팅 시스템에서 온톨로지가 없는 기존 AI(주로 LLM/통계 기반)는 방대한 과거 성공 패턴을 분석하여 상관관계와 확률을 제시하는 '확률 전문가'에 가깝습니다. 이는 대규모 서류 요약이나 키워드 매칭 등 효율성 측면에서 혁신적이지만, 판단의 근거가 통계적 '블랙박스'에 머물러 편향성 문제를 내재하고 법적 소명 요구에 취약합니다. 반면, 온톨로지를 도입한 AI는 직무 역량, 기술 스택, 평가 기준 간의 위계와 관계를 명시적으로 정의하여 논리적 추론을 기반으로 판단하는 '논리 전문가'의 역할을 수행합니다.
이러한 근본적 차이는 채용의 핵심 기준인 공정성, 설명 가능성, 전문성 분야에서 극명하게 나타납니다. 결론적으로, 온톨로지가 없는 AI 리크루팅이 시간 및 비용 절감이라는 효율성의 혁명을 가져왔다면, 온톨로지 AI 리크루팅은 '신뢰성'과 '리스크 관리'라는 진정한 지능의 진화를 의미합니다. 특히 AI 윤리 및 책임 있는 AI(RAI)의 요구가 높아지는 채용 환경에서, 온톨로지를 통한 구조적 편향 규제와 논리적 근거 제시 능력은 기업의 장기적인 법적 안정성과 채용의 질을 결정짓는 핵심 전략적 우위가 될 것입니다.
이러한 것을 가능케 하는 솔트룩스의 온톨로지 플랫폼은 대용량 온톨로지 저장, 질의, 추론, 분석을 제공하는 엔진으로, 데이터 간 연결을 정의하고 시각화합니다. 이 플랫폼은 문서는 물론 데이터베이스, CSV, XML 등 파편화된 데이터를 통합하고 활용하는 명확한 단계를 제시하고 있습니다.
(출처: 솔트룩스-온톨로지 AI 방법론)‘데이터 변환 계층’은 문서를 포함한 DBMS, CSV 등 파편화된 비정형 및 정형 데이터를 표준에 맞춰 통합합니다. 이는 흩어진 데이터를 '하나의 언어'로 통일시켜 데이터 표준화 및 공유 가능성을 확보하며, 데이터 통합 프로젝트의 시행착오와 비용을 획기적으로 절감하는 실무적 가치를 제공합니다. ‘온톨로지 방법론 계층’은 도메인 전문가의 지식을 형식적으로 모델링하여 데이터에 의미를 부여하고 일관성을 확보합니다. 이를 통해 시스템이 데이터를 단순한 문자열이 아닌 '지식'으로 이해하게 만들어 인공지능의 활용성, 특히 추론 능력을 극대화합니다. 마지막으로 ‘추론 및 그래프 저장 계층’ 은 구축된 관계를 기반으로 새로운 지식을 자동 추론하고, 그래프 데이터베이스에 저장하여 복잡한 관계 질의 속도를 최적화합니다. 이는 복잡한 관계에서 숨겨진 인사이트를 발견하고, 시의적절한 의사결정을 지원하는 핵심 역량을 제공하게 됩니다.
솔트룩스의 온톨로지 플랫폼은 공공, 금융, 관광, 특허 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 입증했습니다. 부산시 전문가 관계 분석 사례에서는 인물, 관계, 분야 온톨로지를 구축하여 특정 분야를 검색했을 때 해당 전문가뿐만 아니라 협력 관계에 있는 관련 전문가들까지 연결하여 추천하는 지능형 검색 환경을 구현했습니다. 이는 단순한 정보 제공을 넘어 숨겨진 협업 네트워크를 시각화하고 잠재적인 관계를 발굴하는 '숨겨진 인사이트 발견'의 실무적 가치를 제공하며, 에이전틱 AI가 관계 기반으로 의사결정을 지원하는 초기 형태를 보여줍니다.
(출처: 솔트룩스-온톨로지 AI 공공 적용)금융 분야에서는 국민은행과의 협업을 통해 복잡한 금융 상품 정보를 통합 관리하는 상품 지식 그래프 플랫폼을 구축하여 정확한 상품 검색 및 지능형 질의응답 서비스를 제공했습니다. 또한 대규모 언어 모델의 환각 현상을 방지하기 위해 온톨로지에서 사실 관계 데이터를 검색하여 입력값에 함께 넣어주는 검색 증강 생성 패턴을 활용하여 AI의 신뢰성을 확보하였습니다.
KT 기가지니 AI 스피커의 경우, 스피커를 통해서 질의응답을 하는 과정에서 온톨로지가 사용되기도 합니다. 특정 질문에 대하여 KT 쪽에서 답변이 제한적이거나 불가할 경우, 온톨로지 쪽에서 답변이 필요하다고 판단하면 온톨리지 AI가 답변을 제시하는 방식으로 진행이 되었습니다.
(출처: 솔트룩스-온톨로지 AI 민간 적용)솔트룩스 이경일 대표는 온톨로지를 활용하면 에이전트가 일하는 시간을 줄일 수 있고, 사용하는 토큰 양도 줄어들어 비용을 절감할 수 있다고 강조하며, 온톨로지가 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어 AI가 진정한 지능을 갖추고 다른 AI와 협력할 수 있도록 돕는 시맨틱 레이어 역할을 한다는 점을 분명히 했습니다.
이러한 온톨로지 플랫폼은 LLM의 한계를 극복하는 데 결정적인 역할을 하며, 특히 '지식 관리 플랫폼과의 연동을 통해 온톨로지 기반 지식 관리와 데이터 연결성을 강화하고 있습니다. 따라서 온톨로지 구축은 일회성 프로젝트로 끝나서는 안 되며, 기업의 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위한 전략적 디지털 자산에 대한 선행적 투자라는 인식이 필요합니다.
온톨로지, 진정한 AI 기반 혁신의 진정한 시작
온톨로지는 AI와 대규모 언어 모델의 한계를 극복하는 결정적인 해법으로 부상하고 있습니다. 우리는 온톨로지가 AI에게 '왜 아는가(Know-Why)'라는 논리적 추론 능력을 부여함으로써, AI를 단순한 패턴 인식 단계를 넘어 의미 기반 추론 단계로 발전시키는 필수 과제임을 확인했습니다. 온톨로지는 AI에게 지식의 구조화와 명시적인 논리 체계를 제공하여 설명 가능성(XAI)과 신뢰성을 극대화합니다.
하지만 이 '마지막 퍼즐'이 가져올 궁극적인 결과는 무엇일까요? 과연 온톨로지 AI가 인간처럼 '철학적 사유'를 할 수 있는 지능의 주체가 될 수 있을까요? 이 질문에 대하여 전문가들의 중론을 보면, 아직은 '보조자'로서의 역할에 한정될 가능성이 높다고 조심스럽게 이야기하는 것 같습니다. 철학적 사유는 단순히 논리적 체계성을 넘어 비판적 사고와 같은 요건이 필요하죠. 또한 '존재란 무엇인가?'와 같은 궁극적인 질문을 스스로 제기하지 못하는 사유의 근본성을 갖추지 못하고 있습니다.
온톨로지 AI는 고도의 논리적 체계성을 구현하여, 방대한 철학 텍스트의 모순을 검토하고 복잡한 주장의 일관성을 즉각적으로 판별할 수 있습니다. 이러한 능력은 인간 철학자들의 사유를 보조하는 강력한 도구로 자리매김할 것입니다. 명확한 사실은, 온톨로지가 복잡한 전문 분야에서 개념의 모호성을 제거하고 사고의 효율성을 극대화하는 강력한 보조 도구라는 점입니다. 따라서 온톨로지 AI는 인간의 철학적 사유를 대체하는 주체가 될 수는 없지만, 이를 정교하게 보조하는 역할은 수행할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 온톨로지는 AI를 인공협소지능에서 인공일반지능으로 진화시키는 지식의 지도 역할을 할 것입니다. 현재의 AI 연구는 온톨로지를 통해 대규모 언어 모델에 구조화된 지식과 상식을 결합하려는 방향으로 나아가고 있으며, 이는 인류가 AGI 시대로 진입하는 가장 확실한 기술적 경로를 제시하고 있습니다.
온톨로지는 AI에게 지능(Intelligence)과 신뢰성(Trustworthiness)을 동시에 향상시켜, AI를 실제 비즈니스와 사회 전반에 걸쳐 안전하고 정교하게 적용할 수 있는 핵심 인프라를 제공할 것입니다. 이러한 과정에 비정형 데이터를 표준화하고, AI의 환각을 제거하여 신뢰도를 높이며, 상황 분석과 의사결정을 지원하는 AI 지식 통합의 열쇠로, 솔트룩스 AI 온톨로지 플랫폼은 데이터 기반 혁신을 꿈꾸는 모든 기업과 기관이 주목해야 할 기술적 해법입니다. 끝.
[월간 AI와 경영_2025.11.]
필자: 연세대 언론홍보대학원에서 광고홍보학을 전공했으며, 경영학과 겸임교수로 브랜드 마케팅 분야에 대해 강의하고 있다. 소셜빅데이터를 기반으로 여론 분석 및 마케팅 컨설팅 사업을 하며, 경영을 비롯해 문화와 심리학 칼럼니스트로서 활동 중이다.
경영학, 심리학, 커뮤니케이션, 트렌드, AI 기술을 기반으로 칼럼, 백서, 테크라이팅을 합니다. 의뢰는 메일로 부탁드리며, 계약은 최소 반년 이상으로 합니다.
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