21st of OCT 2025

온톨로지는 확정적이고 (deterministic), 조작 가능해요 (mechanistic). 그래서 달 탐사선을 쏘아올린다던지, 생사가 오가는 전장의 지휘결심을 보조한다던지 할 때 유용해요. 지구에서 리허설한 그대로 수행할 것이라, 제가 내린 명령을 그대로 수행할 것이라 믿을 수 있죠. 여차하면 궤도를 직접 바꾸고 여차하면 새로운 적의 위치를 지도에 직접 갱신할 수 있죠.

하지만 그래서 유연함이 부족할 수 밖에 없어요. 롱테일에 취약해요. 애플의 시리는 날씨를 물어보거나 알람을 설정하는 부탁에는 탁월해요. 그러나 조금이라도 리허설에서 벗어나면 바로 쩔쩔매죠. 반면 챗지피티는 어떤 부탁에든 답할 수 있어요. 물론 상식도 애매하고 추론도 어설프지만, 아무튼 모든 롱테일에 대응할수는 있어요. 

NASA도 미국방부도 그걸 모르고 온톨로지를 쓰는 건 아닐거에요. 다만 그들이 푸는 문제는 매우 미션 크리티컬한 것들이라, 확정성과 조작성을 위해 유연함을 포기한 것이라 생각해요. 부족한 유연함은 대신 신뢰할 수 있는 인간을 갈아넣어서 메꾸죠. 온톨로지는 사실상 인공지능이 아니라 인간지능이에요. 

애플이나 토스는 상황이 좀 다르다고 생각해요. 제품 하나 실패한다고 해서 생사가 오가진 않잖아요. 그럼 신뢰도를 조금 포기하고 유연함에 베팅하는게 나을수도 있어요. 온톨로지를 한땀한땀 구축하는 것보다야 신뢰도는 낮지만, 적은 비용으로 롱테일을 커버하는 판단이 나을수도 있어요. 인간지능과 함께 알아서 굴러가는 인공지능이란 선택지도 있는거죠.  

아무튼 무엇을 중시 하느냐의 차이지 결국엔 둘다 필요해요. 그래서 뉴로심볼릭 (Neuro-symbolic) 인공지능이란 분야가 생겼던 것이고, 그래서 마소가 일찍이 GraphRAG를 시도했던 것이구요.

저 개인적으론 그래서 자신감을 측정하는 연구에 집중했었어요.

뻔한 패턴은 온톨로지에 맡기되, 온톨로지가 자신이 없으면 더 유연한 LLM으로 넘기는 라우터를 만들었었거든요.

둘을 다 쓰고 싶다면 결국 기술력은 이 자신감의 정확도이지 않을까, 제 사견은 그렇네요.