기업들이 원하는 '고자율성 에이전트'가 실제로는 기대만큼 안 돌아가는 이유거든요

RAG도 미세조정도 결국 사람이 확인해야 한다는 한계가 있어요. 기업들이 원하는 '고자율성 에이전트'가 실제로는 기대만큼 안 돌아가는 이유거든요.

트랜스포머의 어텐션 구조 자체 문제예요. 크로마가 주요 18개 모델을 테스트했더니, 입력 데이터가 길어질수록 모두 정확도가 떨어졌어요. 기업 데이터를 많이 처리할수록 오히려 판단이 흔들리는 거예요.

이 한계를 뚫으려는 게 '하이퍼네트워크'예요. 추론하는 순간에 맞춤형 모델 파라미터를 즉석으로 만들어내는 방식이에요. 네이스닷AI의 메타모델은 전체 업무 90%를 AI가 처리하고 사람은 10%만 최종 검증하는 구조로 운영 비용을 대형 모델 대비 최대 30배까지 낮출 수 있다고 해요.

AI 자율성 경쟁의 다음 무대는 '얼마나 많이 처리하느냐'가 아니라 '결과를 얼마나 빠르게 검증할 수 있느냐'로 이동하고 있어요.