온톨로지 구축 자동화: 실패 or 성공 가능성
LLM과 딥러닝의 비약적 발전에도 불구하고, 현대 AI는 여전히 환각(Hallucination)과 설명 불가능성이라는 ‘인식론적 위기’에 봉착해 있습니다. 데이터의 통계적 패턴(상관관계)에만 의존하는 현재의 방식으로는 복잡한 비즈니스 의사결정과 명확한 인과적 추론을 감당하기 어렵기 때문입니다.
이 글은 그 해결책으로 ‘온톨로지(Ontology)’와 ‘지식 그래프’를 제안하며, 과거 노동 집약적 실패 사례로 남았던 온톨로지 구축이 최신 LLM 기술과 뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 아키텍처를 만나 어떻게 ‘자동화’되고 있는지 심층 분석합니다.
데이터 레이크의 물리적 통합 한계를 넘어서는 ‘의미적 가상 통합(Semantic Integration)’, 그리고 확률적 추측을 넘어 논리적 검증이 가능한 ‘시스템 2 사고’ AI로의 진화 과정을 상세히 다룹니다. AI의 신뢰성과 투명성을 확보하고, 진정한 데이터 기반의 지능형 에이전트를 구축하고자 하는 분들에게 구체적인 기술적 해답과 미래 전략을 제시합니다.
