AI 에이전트가 결과 예측(Consequence Awareness)을 갖춰야 하는 이유

대부분의 AI 시스템은 작업을 완료하는 능력으로 평가됩니다.

에이전트가 정보를 검색할 수 있나요?
API를 호출할 수 있나요?
워크플로우를 실행할 수 있나요?

이러한 질문들은 중요합니다.
하지만 더 중요한 질문, 즉 '다음에는 무슨 일이 일어날까?' 에 대한 답은 주지 못합니다.

인간은 자연스럽게 결과에 대해 생각합니다. 행동을 취하기 전에 우리는 영향을 고려합니다.
AI 에이전트는 종종 완료(completion)를 최적화합니다.
그들은 목표, 권한, 사용 가능한 도구를 봅니다.
하지만 다운스트림 효과(downstream effects)에 대해 자연스럽게 추론하지는 못합니다.

에이전트가 더 자율적으로 변함에 따라, 결과 예측(consequence awareness)은 점점 더 중요해지고 있습니다.
성공적으로 완료된 작업이라도 여전히 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
그렇기 때문에 에이전트 보안은 단순히 접근 제어(access control)에 관한 것이 아닙니다. 그것은 영향을 이해하는 것에 관한 것입니다.

이것이 우리가 Crucible를 구축하는 이유 중 하나입니다.

AI 에이전트를 위한 Pytest.

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