정의 및 핵심 개념
Multi-Agentic AI 거버넌스는 AI Co-Scientist와 같이 여러 AI 에이전트가 자율적으로 협력하는 시스템의 잠재적 위험을 관리하는 정책, 프로세스, 기술적 통제 프레임워크를 의미합니다. 이는 에이전트 간의 복잡한 상호작용으로 발생할 수 있는 윤리적·안전적 문제를 사전에 예방하고, 시스템의 투명성, 책임성, 공정성을 보장하는 전방위적 체계입니다.
Multi-Agentic AI Governance
자율적으로 협력하는 다중 에이전트 시스템의 잠재적 위험을 관리하기 위한 차세대 AI 거버넌스 프레임워크와 전략적 접근법.
왜 지금 중요한가?
Multi-Agentic AI는 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 획기적인 효율성을 제공합니다. 그러나 에이전트 간 자율 상호작용은 편향 증폭, 의사결정 오류, 프라이버시 침해 등 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있습니다.
"2025년 이후 EU의 AI Act 등 글로벌 규제가 강화됨에 따라, 단일 AI를 넘어선 다중 에이전트 특화 프레임워크는 선택이 아닌 필수입니다."
산업별 응용 분야
01
기업 AI 시스템
금융 거래 및 공급망 최적화에서의 편향 방지 및 규제 준수 리스크 관리.
02
재난 대응 및 공공 서비스
기후 모델링 등 실시간 의사결정에서의 투명성 확보를 통한 사회적 신뢰 구축.
03
의료 및 과학 연구
AI Co-Scientist를 통한 실험 설계 시 환자 프라이버시 보호 및 연구 재현성 보장.
향후 과제 및 연구 방향
- 글로벌 표준화: EU AI Act 등 국제 규제에 대응하는 공통 프레임워크 개발
- 인간 감독 통합: Uncertainty-aware veto 등 하이브리드 자동화 모델 강화
- 지속 모니터링: 에이전트 진화에 따른 실시간 거버넌스 동적 업데이트 기술
Selected References
A Wake-Up Call for Governance of Multi-Agent AI Interactions
TechPolicy.Press, 2025
Taming Complexity: A Guide to Governing Multi-Agent Systems
Lumenova AI, 2025
AI Agent Governance: Big Challenges, Big Opportunities
IBM, 2025
3 Ways to Responsibly Manage Multi-Agent Systems
Salesforce, 2025
Validating multi-agent AI systems: Modular testing to system-level governance
PwC, 2025
Governance-as-a-Service: A Multi-Agent Framework
arXiv, 2025
How to embed responsible AI into multi-agent systems
EY, 2025
The Four Pillars of AI Agent Governance
Medium, 2025