AI는 정말 똑똑해진 걸까? AI 에이전트 벤치마크 점수의 함정
앞서 글을 썼던 수많은 ai관련 주제의 후속글이 될것 같습니다. 인공지능은 과연 우리가 신뢰할 수 있도록 일을 처리해줄까요? 최근 인공지능 연구에서 AI 에이전트가 빠르게 발전하면서 새로운 문제가 주목받고 있습니다. AI가 얼마나 많은 문제를 맞히는지를 확인하는 것만으로는 실제 능력을 제대로 판단하기 어렵다는 것입니다. AI 에이전트는 일반적인 챗봇과 달리 사용자의 목표를 받아 여러 단계를 스스로 처리할 수 있습니다. 정보를 검색하고, 계산하고, 자료를 비교하고, 결과를 수정하는 등 여러 행동을 이어갈 수 있습니다.
그렇다면 AI 에이전트가 얼마나 똑똑한지는 어떻게 알 수 있을까요? 연구자들은 이를 확인하기 위해 여러 가지 벤치마크를 사용합니다. 벤치마크는 쉽게 말하면 AI의 능력을 비교하기 위한 시험입니다.
그런데 최근 학계에서는 이 시험의 점수 자체를 다시 살펴보고 있습니다. AI가 낮은 점수를 받았을 때 정말 AI가 부족해서 그런 것인지, 반대로 높은 점수를 받았을 때 정말 실제 능력이 뛰어난 것인지 구분하기 어려운 경우가 있기 때문입니다. 2026년 발표된 AI 에이전트 연구에서도 단순한 문제 해결 능력뿐 아니라 AI의 일관성, 안정성, 예측 가능성, 안전성을 함께 평가해야 한다는 필요성이 제기되고 있습니다.
1.AI 에이전트의 실력은 어떻게 측정할까?
사람의 실력을 확인하려면 시험을 볼 수 있습니다. 수학 시험에서 100문제 중 90문제를 맞혔다면 어느 정도 수학 실력이 있다고 판단할 수 있습니다. AI도 비슷한 방법으로 평가합니다. 연구자들은 AI에게 다양한 문제를 주고 얼마나 정확하게 해결하는지 확인합니다. 이러한 평가에 사용되는 시험을 흔히 벤치마크라고 부릅니다. 예를 들어 AI에게 긴 문서를 읽게 한 뒤 질문에 답하도록 하거나, 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 해결하도록 할 수 있습니다.
AI 에이전트의 경우에는 단순히 정답을 맞히는 것보다 실제 작업에 가까운 시험이 필요합니다. 예를 들어 다음과 같은 작업을 시킬 수 있습니다.
"주어진 자료를 읽고 필요한 정보를 찾아 표로 정리한 뒤 결과를 설명해 주세요."
이 작업에는 여러 단계가 들어갑니다. 먼저 자료를 이해해야 하고, 필요한 정보를 찾아야 하며, 찾은 내용을 정리하고 마지막으로 결과를 설명해야 합니다. 따라서 AI 에이전트의 능력을 제대로 확인하려면 단순히 정답 하나를 맞히는 시험보다 여러 단계의 작업을 얼마나 안정적으로 수행하는지 살펴봐야 합니다. 문제는 여기에서 발생합니다.
AI가 복잡한 작업을 수행할수록 어디에서 문제가 발생했는지 정확하게 판단하기 어려워집니다. AI가 정보를 잘못 이해했을 수도 있고, 주어진 지시가 애매했을 수도 있습니다. 평가 기준이 명확하지 않았을 가능성도 있습니다. 즉, AI가 시험을 못 본 것인지 아니면 시험 자체가 AI의 능력을 제대로 측정하지 못한 것인지 구분해야 합니다.
이 때문에 최근 AI 연구에서는 "좋은 벤치마크란 무엇인가?"라는 질문 자체가 중요한 연구 주제가 되고 있습니다. AI의 성능을 정확하게 비교하려면 단순히 점수를 만드는 것뿐 아니라 그 점수가 무엇을 의미하는지도 확인해야 하기 때문입니다.
2.AI의 실수일까, 시험의 문제일까?
AI가 시험에서 틀렸다고 해서 항상 AI의 능력이 부족하다고 단정할 수는 없습니다. 예를 들어 학생에게 문제가 주어졌는데 문제 자체에 애매한 표현이 들어 있다면 학생이 틀렸다고 해서 무조건 학생의 실력 부족이라고 말하기 어렵습니다. AI 벤치마크에서도 비슷한 문제가 생길 수 있습니다.
AI에게 어떤 작업을 시켰는데 사용자의 지시가 정확하지 않거나, 필요한 정보가 충분하지 않거나, 정답을 판단하는 기준이 애매하다면 AI의 결과를 정확하게 평가하기 어렵습니다. 특히 AI 에이전트는 일반적인 챗봇보다 여러 단계를 거쳐 행동하기 때문에 문제가 더 복잡합니다.
첫 번째 단계에서 작은 오류가 발생하면 두 번째와 세 번째 단계에도 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 AI에게 특정 자료를 찾아 정리하라는 작업을 시켰다고 생각해보겠습니다.
AI가 검색 과정에서 잘못된 자료 하나를 선택했다면 이후의 분석도 잘못될 수 있습니다. 마지막 결과만 보면 AI가 틀린 것처럼 보이지만
실제로는 처음 검색 단계에서 문제가 발생한 것입니다. 이런 이유로 연구자들은 AI 에이전트를 평가할 때 단순히 최종 정답만 확인해서는 부족하다고 보고 있습니다.
2026년 발표된 연구에서는 AI 에이전트의 신뢰성을 평가할 때 일관성, 강건성, 예측 가능성, 안전성 등을 함께 확인해야 한다고 제안했습니다. AI의 문제 해결 능력이 높아지는 것과 실제 작업에서 안정적으로 행동하는 것은 반드시 같은 속도로 발전하지 않을 수 있기 때문입니다.
또 다른 2026년 연구에서는 AI 에이전트 평가에서 사용자 지시, 작업 환경, 정답, 평가 방법 사이의 관계를 분석하면서 벤치마크 자체의 품질을 점검하는 것이 중요하다고 지적했습니다.
이것은 매우 중요한 변화입니다. 과거에는 주로 "어떤 AI가 가장 높은 점수를 받았는가?"를 비교했다면 이제는 "그 점수가 정말 AI의 능력을 정확하게 보여주는가?"까지 질문하기 시작한 것입니다. 따라서 앞으로 AI의 성능을 비교할 때 단순한 점수만 보는 것은 충분하지 않을 수 있습니다.
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3.AI를 제대로 평가하려면 무엇을 봐야 할까?
AI 에이전트가 실제 생활에서 사용되기 위해서는 단순히 시험 점수가 높은 것만으로는 부족합니다. 예를 들어 어떤 AI가 시험에서 95점을 받았다고 생각해보겠습니다. 이 AI가 같은 작업을 10번 수행했을 때 매번 비슷한 결과를 낸다면 신뢰하기가 쉽습니다. 하지만 한 번은 정확하게 처리하고 다음에는 전혀 다른 결과를 낸다면 점수가 높더라도 실제 업무에 사용하기 어려울 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트를 평가할 때는 여러 가지 기준이 필요합니다.
첫째는 정확성입니다. AI가 올바른 답을 내놓는지 확인해야 합니다. 둘째는 일관성입니다. 같은 조건에서 반복해서 비슷한 결과를 내놓는지 확인해야 합니다. 셋째는 강건성입니다. 예상하지 못한 상황이나 조금 다른 조건에서도 제대로 작동하는지 살펴봐야 합니다. 넷째는 안전성입니다. AI가 실수했을 때 큰 피해로 이어지지 않도록 행동하는지도 중요합니다. 특히 AI 에이전트가 인터넷 검색이나 프로그램 실행과 같은 외부 도구를 사용할 수 있게 되면 안전성의 중요성은 더욱 커집니다. 잘못된 정보를 작성하는 것과 잘못된 명령을 실제 프로그램에서 실행하는 것은 결과가 크게 다르기 때문입니다.
실제로 2026년 AI 에이전트 연구에서도 최신 에이전트가 복잡한 연구 문제를 수행할 수 있는 능력이 평가되고 있습니다. 이러한 연구는 특정 시험에서 좋은 성적을 내는 것과 실제 전문가처럼 복잡한 문제를 안정적으로 해결하는 것이 서로 다른 문제라는 점을 보여줍니다. 결국 앞으로의 AI 연구에서는 AI에게 몇 점을 줄 것인가보다 그 점수가 무엇을 의미하는가를 확인하는 과정이 더욱 중요해질 것입니다. AI가 인간의 일을 대신하는 범위가 넓어질수록 정확한 평가 방법도 함께 발전해야 합니다.
우리가 정말 알고 싶은 것은 "이 AI가 시험에서 몇 점을 받았는가?"가 아닙니다. "이 AI에게 실제 일을 맡겨도 안전한가?" 앞으로 AI 에이전트 연구에서 이 질문에 얼마나 정확하게 답할 수 있는지가 중요한 연구 과제가 될 가능성이 높습니다.
마무리
얼마 전, 학교 학부모 교육에서 ai시대 우리 미래세대들이 갖추어야 할 자세는 무엇인가에 대해 학계에서 저명한 교수님이 오셔서 강의를 해주신 적이 있습니다. 결국 ai는 수많은 정보를 바탕으로 명령에 따라 새롭게 자료를 만들어내는것, 수없는 재구성을 시도해 낼 수는 있지만 결국 가치라는 것은 ai가 인간을 넘어서지는 못하는 것이라는 말씀을 해주셨습니다. 제 나름대로 해석을 해보자면, ai에게 전시를 위한 작품 제작은 정교하게 부탁할 수 있지만, 결국 더욱더 가치있는 기준을 뽑아내서 디렉팅 하는 것은 인간의 영역이지 않을까. 그렇게 하기 위해서 좀 더 ai를 효율적으로 사용해야 하고 신뢰도 높은 ai를 만들어 가는 것이 이시대의 인간한계를 극복하고 인간 또한 발전할 수 있는 부분이지 않을까 싶습니다. 벤치마크 연구가 더욱 활발해져서 이시대의 인간과 인공지능이 미래세대에 도움이 될 수 있기를 바랍니다.