AI가 백만 단계 LLM 작업을 '제로 오류'로 푸는 시대 – MAKER의 혁신적 접근법

인공지능(AI) 언어 모델은 이미 우리의 삶을 바꾸고 있습니다. 하지만, 인간과 조직이 처리하는 수십만, 수백만 단계로 이루어진 대형 작업을 완벽하게 수행하는 것은 아직 멀게 느껴집니다. 최근 발표된 ‘Solving a million-step LLM task with zero errors’ 논문은 이 한계에 강력한 해결책을 제시했습니다. 본 글에서는 MAKER 시스템이 어떻게 백만 단계의 장기작업을 오차 없이 완주했는지, 그 혁신적 구조와 실제 활용 방향을 쉽고 재미있게 풀어보겠습니다.

대형 LLM 작업의 딜레마 ― 왜 오류가 쌓이는가?

실제로 GPT, Claude 등 최신 LLM(대형 언어 모델)은 고도화된 추론·도구사용·지식 처리 능력을 선보입니다. 하지만 한 번의 논리적 답변이나 짧은 대화가 아니라, ‘수백~수백만 단계’에 걸친 작업을 맡기면 성능이 급격히 저하되는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 하노이의 탑과 같은 긴 벤치마킹 과제에서는 아무리 정확도가 높아도, 아주 작은 오류율(예: 1%)로 인해 100~200단계 내에 시스템이 방향을 잃는 일이 반복됩니다.

백만 단계를 문제없이 달리는 게 왜 그토록 어려울까요? 기존 LLM은 ‘한 번의 추론 과정’에 최적화되어 있어서, 작은 오류도 점점 누적되며 치명적 결과로 이어집니다. 인간 조직처럼 ‘분업, 검증, 교정’을 체계적으로 수행하는 능력이 없는 것입니다.

MAKER: 극한의 분업과 다중 에이전트가 만든 ‘제로 오류’의 비밀

이 문제를 근본적으로 뒤집은 것이 바로 MAKER(Maximal Agentic decomposition, first-to-ahead-by-K Error correction, Red-flagging)입니다.

핵심 원리:

• 작업의 극단적 분해 : 백만 단계를 ‘아주 작은 서브태스크’로 나누고, 각각을 집중된 ‘마이크로 에이전트’(소규모 LLM 또는 역할을 맡은 코어)에 할당합니다. 각 에이전트는 단 하나의 작은 임무만 수행합니다.

• 효율적 오류 교정과 투표 : 각 단계별로 여러 에이전트가 동시에 같은 서브태스크를 처리하고, 결과를 비교·투표해 오류를 즉시 바로잡습니다. 이 과정에서 ‘결과가 다르면 빨간 깃발(레드 플래깅)’ 신호가 즉각 발동되어, 연관 에이전트가 교차 검증을 거칩니다.

• 다중 에이전트의 협력 효과 : 이 같은 구조는 단일 LLM이 한 번에 모든 것을 담당할 때 생기는 누적 오류·맥락 손실 등을 획기적으로 줄여줍니다.

즉, MAKER는 ‘모든 것을 똑똑하게 하나로’ 하는 기존 방식에서 벗어나, ‘작고 단순한 역할을 수많은 에이전트가 협력하며 오류 없이 완수’하는 기계적 모듈화로 AI의 한계를 뛰어넘었습니다.

LLM의 확장성: 왜 ‘분업’이 인간 조직과 닮아 있을까?

흥미로운 점은 MAKER의 구조가 실제 조직이나 기업의 협업 시스템과 닮았다는 점입니다. IBM의 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System) 정의에 따르면, 여러 AI 에이전트가 각기 다른 도구·정보에 접근하고, 역할·계획·기억·정보를 독립적으로 구조화한 뒤 협력하며 문제를 풉니다. MAKER는 이 ‘분업–교정–협력’의 원리를 극한까지 단순화·확장해 오류 없는 작업처리 구조를 만든 것입니다.

예를 들어 빵을 만드는 데에도 밀 재배, 운송, 제분, 반죽, 굽기 등 수십~수백 단계의 분업과 검증이 체계적으로 이어지듯, AI도 복잡한 장기 작업을 맡으려면 이런 분업적 설계가 필수입니다.

기존 LLM 발전만으론 넘을 수 없는 벽

많은 연구자들은 LLM의 정확도를 높이는 것이 대형 작업의 답이라 생각했습니다. 하지만 MAKER의 실험은 "매우 뛰어난(즉, 거대하고 비싼) LLM이 없어도, 작은 모델들의 다중 분업-교정 구조만으로 백만 단계 작업을 오류 없이 달성할 수 있다"는 것을 보여줍니다.

‘계속 좋은 모델만 출시하면 언젠가 해결될 것’이라는 환상이 깨졌죠. 이제는 AI 시스템도 인간 사회처럼 "협력적 구조 설계"가 핵심 혁신의 무기가 되는 것입니다.

실험 사례 ― 하노이의 탑, 백만 번의 정답

MAKER는 대표적으로 ‘하노이의 탑 20-disk 문제’에서,1,048,575번의 추론 과정을 거쳐 단 한 번도 틀리지 않고 답을 냈습니다. 각 단계마다 1개 이상의 에이전트가 동시에 결과를 내고, 투표·교정 과정을 반복했습니다. 이 구조 덕분에, ‘작은 실수도 치명적인 대형 프로젝트’에서 AI의 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있었습니다.

이미지 출처: arxiv

앞으로의 AI 개발, ‘모듈화와 협력’이 새 표준

MAKER 방식은 앞으로 의료, 금융, 생산, 법률, 교육 등 다양한 분야의 대형 프로젝트에 AI의 능력을 안전하게 적용할 수 있게 해줍니다. 특히 오류율 허용이 거의 없는 행정·사회·국가 단위의 작업에선, 단일 LLM 개선만으론 도달하기 힘든 신뢰성과 확장성을 다중 에이전트–모듈화 구조가 만들어줄 전망입니다.

또한 시스템 확장, 유지 관리, 검증 등에서도 모듈화된 다중 에이전트 구조는 각 단계별로 독립적·병렬적으로 교정이 가능하므로, 실제 운영 또한 훨씬 유연해집니다.

마무리: 실수가 치명적인 작업, AI에 맡길 새로운 기준

이제 ‘인공지능은 똑똑하기만 하면 된다’라는 시대는 끝났습니다. MAKER가 보여준 것은 ‘작은 에이전트들의 협력과 오류 교정이 가장 강한 신뢰성, 확장성, 경제성을 만들어낸다’는 사실입니다. 앞으로 기업과 조직이 AI를 도입할 때, 설계 단계에서부터 분업적 구조와 다중 에이전트의 협력, 그리고 믿을 수 있는 오류 교정 체계를 고민해야 할 것입니다.

여러분의 AI 프로젝트에서도, 무작정 ‘더 똑똑한 모델, 더 큰 모델’만 고집하기보다, ‘영리한 분업과 협력’의 힘을 생각해보시길 바랍니다. MAKER가 제시한 길은 여러 분야에서 정말 유용하게 쓰일 수 있으니까요.

참고

[1] Solving a Million-Step LLM Task with Zero Errors - arXiv

[2] What is a Multi-Agent System? - IBM

[3] When to Use Multi-Agent Systems: Choosing Between Solo and Multi-Agent AI - Netguru