기존의 데브옵스(DevOps) 환경은 특정 입력값이 반복 가능한 결과를 생성하는 예측 가능성을 기반으로 발전해 왔다. 하지만 자율적 추론과 독립적인 도구 사용이 가능한 에이전트형 AI의 등장은 결과물이 품질의 경계선상에 놓이는 비결정성(non-deterministic) 시대를 열었다. 특히 이러한 에이전트들은 상황에 맞춰 워크플로우를 유동적으로 조정하기 때문에, 도구 오용이나 무단 데이터 유출과 같은 새로운 위험을 관리하는 데 있어 기존의 정적 거버넌스 프레임워크로는 한계가 명확하다.

이러한 공백을 메우기 위해 AWS 생성형 AI 혁신 센터는 AI Risk Intelligence(AIRI)를 개발했다. AIRI는 경직된 체크리스트 방식에서 벗어나 시스템의 건전성을 평가하는 추론 기반 접근 방식을 채택하고 있다. 구체적으로는 특정 코드 패턴을 단순히 검색하는 대신, 기술 문서와 아키텍처 근거를 토대로 에이전트의 행동이 설정된 안전 표준에 부합하는지 논리적으로 판단한다. 또한 보안과 운영, 거버넌스를 상호 의존적인 차원으로 취급함으로써 기존 모니터링 도구가 놓치기 쉬운 연쇄적인 취약점까지 식별해 낸다.

AIRI의 가장 돋보이는 특징 중 하나는 바로 '시맨틱 엔트로피'를 활용한다는 점이다. 시스템은 동일한 평가를 여러 번 반복 수행하고 결론의 일관성을 측정하는데, 만약 증거가 기계가 판단하기에 너무 모호하다고 판단되면 자동으로 사람의 검토를 요청한다. 이러한 지속적인 거버넌스 루프 덕분에 기업은 새로운 코드 커밋이나 정책 변경으로 AI 에이전트가 진화하더라도 보안 및 컴플라이언스 상태를 투명하고 강력하게 유지하며 현업에 배치할 수 있다.

기존의 데브옵스(DevOps) 환경은 특정 입력값이 반복 가능한 결과를 생성하는 예측 가능성을 기반으로 발전해 왔다. 하지만 자율적 추론과 독립적인 도구 사용이 가능한 에이전트형 AI의 등장은 결과물이 품질의 경계선상에 놓이는 비결정성(non-deterministic) 시대를 열었다. 특히 이러한 에이전트들은 상황에 맞춰 워크플로우를 유동적으로 조정하기 때문에, 도구 오용이나 무단 데이터 유출과 같은 새로운 위험을 관리하는 데 있어 기존의 정적 거버넌스 프레임워크로는 한계가 명확하다.

이러한 공백을 메우기 위해 AWS 생성형 AI 혁신 센터는 AI Risk Intelligence(AIRI)를 개발했다. AIRI는 경직된 체크리스트 방식에서 벗어나 시스템의 건전성을 평가하는 추론 기반 접근 방식을 채택하고 있다. 구체적으로는 특정 코드 패턴을 단순히 검색하는 대신, 기술 문서와 아키텍처 근거를 토대로 에이전트의 행동이 설정된 안전 표준에 부합하는지 논리적으로 판단한다. 또한 보안과 운영, 거버넌스를 상호 의존적인 차원으로 취급함으로써 기존 모니터링 도구가 놓치기 쉬운 연쇄적인 취약점까지 식별해 낸다.

AIRI의 가장 돋보이는 특징 중 하나는 바로 '시맨틱 엔트로피'를 활용한다는 점이다. 시스템은 동일한 평가를 여러 번 반복 수행하고 결론의 일관성을 측정하는데, 만약 증거가 기계가 판단하기에 너무 모호하다고 판단되면 자동으로 사람의 검토를 요청한다. 이러한 지속적인 거버넌스 루프 덕분에 기업은 새로운 코드 커밋이나 정책 변경으로 AI 에이전트가 진화하더라도 보안 및 컴플라이언스 상태를 투명하고 강력하게 유지하며 현업에 배치할 수 있다.