잠재적 불확실성 차단: 법률 에이전트의 행동 전 무결성 제어

초록 자율적 추론과 도구 호출을 수행하는 ReAct 기반 법률 에이전트는 모호하거나 불확실한 지시를 받았을 때 질문을 중단하기보다 그럴듯한 오작동을 실행하는 구조적 결함을 보입니다. 본 칼럼에서는 에이전트가 외부 도구 실행(Action) 단계로 넘어가기 직전, 내부 은닉 표현에 내재된 잠재적 불확실성(Latent Uncertainty)을 프로빙하여 실행을 인터셉트하는 메커니즘을 다룹니다. 결정론적 사전 검증과 국소화된 피드백(Localized Feedback)을 제공하는 비평가(Critic) 모듈을 밀결합함으로써 오작동 비용을 근본적으로 차단하는 구조를 규명합니다. 종단 간 시스템에서의 지연 시간과 안전성 간 트레이드오프를 검토하고, Lawmadi OS의 법적 집행 파이프라인에 적용할 실무적 설계를 제시합니다.

법률 AI 에이전트가 복잡한 소송 기록을 분석하고 전자소송 시스템에 제출할 서면을 준비하는 과정에서 치명적인 실패는 대개 '침묵 속의 과잉 확신'에서 비롯됩니다. 사용자의 사실관계 설명이 모호하거나 상충하는 법리가 존재할 때, 에이전트는 불확실성을 사용자에게 되묻는 대신 확률적으로 가장 매끄러운 오작동(환각 행동)을 호출 파라미터로 확정해 버립니다. 외부 API 호출이나 법적 문서 제출과 같은 비가역적 액션이 실행된 후에는 사후 교정 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 전통적인 블랙박스 방식의 사후 환각 필터링은 이미 발화되었거나 실행된 에이전트 루프의 연쇄 오염을 막지 못합니다. 본 글에서는 에이전트가 행동을 취하기 직전 단계에서 모델의 잠재적 불확실성을 실시간으로 감지하고, 실행을 즉각 차단(Intercept)하여 자기 수정을 강제하는 인-루프 비평가(In-loop Critic) 아키텍처의 기술적 원리를 분석하고자 합니다.