솔트룩스 “온톨로지는 에이전틱 AI에 데이터를 이해시키는 틀”

에이전틱 인공지능(AI)는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 도구를 사용해 문제를 해결하는 자율적인 AI다. 목표 달성을 위해 깊게 사고하는 에이전틱 AI에게 세상의 지식과 데이터, 업무 절차를 구조적으로 이해할 수 있는 ‘틀’이 필요하다. 잠시 주춤했던 온톨로지가 다시금 주목받는 이유다.

솔트룩스는 1일 서울 강남구 과학기술회관에서 <에이전틱 AI의 마지막 퍼즐, 온톨로지>라는 주제로 세미나를 열고, 왜 지금 온톨로지가 다시 주목받고 에이전틱 AI와 연결되는지 다뤘다.

이경일 솔트룩스 최고경영자(CEO)는 “현재 생성형 AI 시대를 지나 에이전틱 AI가 주목받고 있고, 더 나아가 피지컬 AI로 나아가고 있다”고 분석했다. 그러면서 에이전틱 AI가 생성형 AI와 다른 특징을 갖고 있다고 설명했다.

생성형 AI가 주어진 데이터 내에서 답변을 생성하는 역할을 한다면, 여기서 더 나아간 에이전트 AI는 스스로 추론하고 계획하는 능력이 필요하다. 자신의 행동과 결과를 기억해 다음 행동에 반영하고, 다른 AI 에이전트나 외부 도구를 호출하기도 한다.

목표를 달성하려면 AI가 이해할 수 있는 데이터가 필요하다. 즉, 머릿속에 있는 인간의 지식을 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 과정이 필요하다. 예시로, 작곡가의 머릿속에 있는 음표를 오케스트라 단원이 연주하도록 하려면 악보가 필요하다. 여기서 악보는 음악을 이해하고 연주할 수 있는 언어라고 할 수 있다.

하지만 에이전트 시대에 접어들어서, 서로 다른 에이전트끼리 지식을 공유하고 정보를 공유하려면 표준 언어가 필요하다. 여기서 온톨로지가 의미 있는 역할을 한다. 온톨로지는 개념과 개념 관계를 의미적 관계로 연결해 주는 기술이다.

개념과 개념을 연결하는 온톨로지는 중간 계층 역할(시멘틱 레이어)을 할 수 있다. 서로 분리되어 있는 데이터들을 중간에 개념적으로 공통화시킬 수 있기 때문이다. 각기 다른 데이터를 매번 통합할 필요가 없고, 한 곳에 통합하면서 모든 데이터가 뚫리는 보안 위협을 덜 수 있다.

오히려 데이터를 분리한 상태(사일로)에서 더 의미 있는 기술이다. 이경일 CEO는 “현실 문제에서 데이터 사일로를 없애도록 하는게 아니라, 데이터 사일로를 유지한 상태에서 각각을 의미적으로 어떻게 연계하고 통합하면서 목표를 달성할 수 있도록 하느냐”라고 설명했다.

결국은 데이터를 더 잘 활용하는 방법에 관한 이야기다. 김재은 솔트룩스 AI랩장 이사는 “에이전틱 AI 시대로 와서 아주 많은 데이터를 한 번에 처리하고, 그런 데이터를 더 잘 활용하는 세상으로 나아가고 있다”며 “온톨로지는 결국 에이전틱 AI가 더 잘 동작하기 위한 방법”이라고 이야기를 시작했다.

설명에 따르면 거대언어모델(LLM)이 온톨로지와 결합되면 상호 보완적인 시너지를 낼 수 있다.

일반적으로 LLM은 검색증강생성(RAG)이나 더 많은 데이터를 주면 환각 현상이 줄어든다. 여러 논문에 따르면 LLM에 문서에서 내용을 뽑아내는 틀(스키마)을 주고 온톨로지를 생성하면 더 정확도가 높아졌다.

따라서 LLM이 이미지, 문서 등 비정형 데이터로부터 지식을 추출해 온톨로지를 자동으로 구축하면, 온톨로지는 LLM이 추론하고 계획을 수립할 때 신뢰할 수 있는 지식 기반을 제공한다. 그렇게 되면 잘못된 정보를 답하는 ‘환각’ 현상을 줄일 수 있다.

정확도가 높아지면 에이전틱 AI는 더욱 유용하다. 이러한 아키텍처가 잘 돌아갈 때의 장점으로 김재은 이사는 “에이전트가 한 번만 일을 해도 제대로 끝낼 수 있어, 잘못된 부분을 다시 하는 일이 점점 줄어들게 된다”며 “즉, 에이전트의 실수를 줄이는 역할로 온톨로지를 활용할 수 있다”고 강조했다.

다른 효과는 에이전트가 일하는 시간을 줄일 수 있다는 점이다. 에이전트가 더 적은 시간을 들이면 사용하는 토큰 양도 줄어 든다. 그럼 그만큼의 비용을 아낄 수 있다.

에이전틱 AI를 활용할 수 있는 대표적 기능 중 하나는 딥 리서치다. 이에 이경일 CEO는 “구버의 딥 리서치 기능에서 온톨로지가 굉장히 중요한 역할을 한다”며 “자체 개발한 루시아 LLM이 온톨로지를 생성하고, 추론할 수 있는 기술이 결합되면서 운영 비용을 10분의 1로 낮출 수 있었다”고 덧붙였다.

구버는 솔트룩스 미국 법인이 내놓은 AI 에이전트 서비스다. 솔트룩스가 자체 개발한 LLM인 ‘루시아3.0’을 탑재하고 있다. 다양한 기능 ▲AI 검색 ▲정보 트래킹 및 큐레이션 ▲AI 리포트 ▲팟캐스트 생성 등을 갖췄다.

이경일 CEO는 “구버가 나온지 3개월 만에 140만명이 사용하고 있다”며 “전 세계에서 사용하고 있지만 한 달 운영 경비는 2천만원밖에 되지 않는다”고 힘줘 말했다.

이어 “소버린 AI 관점에서 우리나라 제조업, 사회망, 국방에 이르기까지 팔란티어와 같은 미국에 의존할 수 없다”며 “솔트룩스는 20년 이상 고민하며 온톨로지를 개발하고 구축한 기업 중 하나로서, 구버 안에 있는 기술은 1부터 100까지 모두 자체적으로 만들었다”고 재차 강조했다.

글. 바이라인네트워크
<최가람 기자> ggchoi@byline.network