행동 전에 생각하라 - 자율형 AI 에이전트를 위한 신경인지 거버넌스 모델

엔터프라이즈, 헬스케어 및 안전이 중요한 환경 전반에 걸쳐 자율형 AI 에이전트의 급속한 배포는 근본적인 거버넌스 공백을 초래했습니다. 기존 접근법인 런타임 가드레일 (runtime guardrails), 학습 시 정렬 (training-time alignment), 사후 감사 (post-hoc auditing) 는 거버넌스를 외부 제약으로 취급할 뿐 내면화된 행동 원리로 간주하지 않아 에이전트가 안전하지 않고 되돌릴 수 없는 행동을 취하는 데 취약하게 만듭니다. 우리는 인간이 자연스럽게 자기 통제를 수행하는 방식을 차용하여 이 공백을 해결합니다. 즉, 행동하기 전에 인간은 집행 기능 (executive function), 억제 통제 (inhibitory control), 그리고 내면화된 조직 규칙에 기반한 의도적인 인지 과정을 통해 의도된 행위가 허용 가능한지, 수정이 필요한지, 아니면 승계가 필요한지를 평가합니다. 본 논문에서는 이 인간의 자기 통제 과정을 LLM 기반 에이전트 추론에 공식적으로 매핑하는 신경인지 거버넌스 프레임워크를 제안하며, 인간 뇌와 대형 언어 모델 (LLM) 을 에이전트의 인지 핵심으로 간주하여 구조적 평행을 확립합니다. 우리는 모든 중요한 행동 전에 전역 (global), 워크플로우 특정 (workflow-specific), 에이전트 특정 (agent-specific), 그리고 상황적 (situational) 인 4 계층의 거버넌스 규칙 세트를 참조하는 전행동 거버넌스 추론 루프 (Pre-Action Governance Reasoning Loop, PAGRL) 를 공식화하여, 인간 조직이 기업, 부서, 역할 수준에 걸쳐 준법 위계를 구조화하는 방식을 모방합니다. 이 프레임워크는 프로덕션 급 리테일 공급망 워크플로우에서 구현되었으며 95% 의 준법 정확도와 인간 감독으로의 제로 (zero) 가짜 승계 (false escalations) 를 달성하여, 거버넌스를 에이전트 추론에 내장하는 것이 외부 강제보다 더 일관성 있고 설명 가능하며 감사 가능한 준법을 산출함을 입증했습니다. 이 작업은 인간이 규칙이 부과되기 때문이 아니라 고려 (deliberation) 가 그들이 생각하는 방식에 내재되어 있기 때문에 스스로를 통치하는 방식으로 자율형 AI 에이전트를 위한 원칙적인 기초를 제공합니다.