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몰랐던 리스크를
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스스로 생각하는 AI
스스로 생각하는 AI
몰랐던 리스크를
AI가 먼저 짚습니다
복합 제약 조건을 스스로 질문·교차검증합니다.
실행 가능한 최적안을 도출하는 추론 엔진입니다.
문제
AI에게 물어봐도
방향을 못 잡은 적 있나요?
1
목적지가 있어야만 작동합니다
기존 AI 검색은 목적지가 명확할 때만 답합니다. '모르는 상태에서 출발'하는 탐색을 지원 못 합니다.
2
근거 없는 결과는 쓸 수 없습니다
왜 이런 답이 나왔는지 과정이 보이지 않으면 의사결정에 쓸 수 없습니다.
3
자연어 지시로는 일관된 출력이 나오지 않습니다
대충 지시하면 매번 다른 결과가 나옵니다. 엄격한 상태 머신 구조의 제어가 필요합니다.
추론 구조
한 번에 답을 주지 않고,
단계적으로 좁힙니다
5번의 계산 사이클을 통해 막연한 의도를 구체적 실행 계획으로 변환합니다.
1
외부 환경 검증
날씨·환율·안전 등 통제 불가 변수를 1차 필터링.
2
의도 분해
자연어 입력을 분석해 핵심 요구사항을 구조화.
3
데이터베이스 대조
내부 데이터와 대조, 소거법으로 후보를 압축.
4
조건 재조정
결과가 맞지 않으면 피드백 받아 제약을 재계산.
5
최종 확정
불확실성이 제거된 최종 목표를 도출, 실행으로 이관.
사고의 카드
AI가 생각하는 과정을
화면에 노출합니다
결과만 주는 챗봇은 신뢰할 수 없습니다. 이 엔진은 사용자의 입력이 어떤 근거로 처리되었는지 실시간으로 증명합니다.
1. 이렇게 읽었습니다
입력 해석(NLP Parsing)
↓
2. 이렇게 질문했습니다
검색 쿼리 생성(System Prompt)
> TARGET: "동남아 비성수기 1급 자연"
> CONSTRAINT: "방문객 500명 이하"
> CONSTRAINT: "방문객 500명 이하"
↓
3. 이렇게 걸러냈습니다
논리적 소거 및 교차검증(Validation)
발리 우붓 구간
말레이시아 샌다칸 (고립감 충족)
실제 화면
결과가 아닌 과정을
투명하게 리포트합니다
각 단계의 추론 카드가 화면에 그대로 쌓입니다. 통제된 의사결정 과정의 결과물.
1사고 단계 카드
2소거 근거 노출
AI가 모르는 상태에서 답을 좁혀가는 실제 시스템
효과
방향을 못 잡는 시간이 가장 비쌉니다
— 시간을 줄였습니다
데이터를 바탕으로 가설을 실시간 검증합니다. 의사결정의 앞단이 압도적으로 빨라집니다
수일 → 당일
탐색 → 가설 시간
조건 입력 즉시 제약 초과 오답이 소거되고
대체안까지 함께 제시
대체안까지 함께 제시
리스크 사전 감지
먼저 포착전실행 단계에서 예상 못한 변수가 터짐
후AI가 스스로 질문을 만들어
교차검증. 대체안까지 제시
의사결정 근거
투명전결과만 있고 근거를 설명하기 어려움
후'사고의 카드'가 그대로 합의
근거가 됨
→ 전체 구조 연결
A에서 맥락을 조합하고, B에서 기준으로 판단하고, C에서 놓친 변수를 잡습니다. 세 축이 하나의 AX입니다.
Next Step
복잡한 의사결정 과정도
엔진으로 설계할 수 있습니다
"무엇을 놓치면 안 되는가"를
30분 통화로 먼저 맵핑합니다.
통화 전에: 막막한 의사결정 1건만 떠올려 오시면
됩니다.
lee310wk@gmail.com · 응답 24시간 이내