AI 에이전트가 고아 상태가 되는 이유와 Microsoft Entra Agent ID가 이를 해결하는 방법

By Mirko Peters · 2026-08-28

팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다. 직장에서 인공지능이 빠르게 진화하는 흐름을 계속 살펴보면서, 많은 조직이 지금 애써 외면하고 있는 중대한 보안 사각지대를 짚고 넘어가야 합니다…

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팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다. 직장에서 인공지능이 빠르게 진화하는 흐름을 계속 살펴보면서, 많은 조직이 현재 애써 외면하고 있는 중대한 보안 사각지대를 짚고 넘어가야 합니다. 이번 글에서는 관리되지 않는 자율 시스템에 숨어 있는 위험, 고아 AI 에이전트라는 현상, 그리고 Microsoft Entra Agent ID가 기업 아키텍처에 꼭 필요한 거버넌스와 책임성을 어떻게 더해 주는지 살펴보겠습니다. 이러한 구조적 변화를 더 깊이 알고 싶다면 Microsoft Entra Agent ID: Secure Identity for AI Agents 에피소드도 꼭 들어 보시기 바랍니다.

조직이 AI 에이전트를 점점 더 많이 도입하면서 상당한 문제가 생기고 있습니다. 이러한 에이전트 상당수가 고아 상태가 된다는 점입니다. 왜 이것이 중요한지 궁금하실 수 있습니다. 최근 통계에 따르면 에이전트 ID를 관리하기 위한 공식 전략을 갖춘 조직은 23%에 불과합니다. 더 놀라운 것은 자율형 AI를 사용하는 조직의 약 80%가 이 시스템이 실시간으로 무엇을 하고 있는지 파악하지 못한다는 사실입니다. 이처럼 감독이 부족하면 보안과 책임성에 대한 우려가 커집니다. 2025년까지 기업의 85%가 AI 에이전트를 활용할 것으로 예상되는 만큼, 조직의 미래를 위해 고아 상태의 AI 에이전트가 가진 위험을 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.

핵심 요약

• 고아 AI 에이전트는 명확한 소유자가 없는 상태에서 작동하며, 심각한 보안 및 책임성 위험을 초래합니다.
• 현재 AI 에이전트 관리 계획을 갖춘 조직은 23%에 불과하므로, 조직은 AI 에이전트를 관리하기 위한 공식 전략을 반드시 수립해야 합니다.
• 에이전트가 고아 상태가 되는 것을 막고 잠재적인 보안 위협을 줄이려면 AI 에이전트를 지속적으로 모니터링하는 것이 필수입니다.
• 명확한 소유권을 지정하고 정기적인 감사를 수행하면 조직이 AI 시스템에 대한 통제력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 윤리적인 AI 설계는 모든 에이전트에 지정된 소유자가 있도록 보장하여 책임성을 높이고 위험을 줄입니다.
• 조직은 고아 에이전트가 늘어나는 것을 막기 위해 모든 AI 에이전트를 관리 대상 엔티티로 취급해야 합니다.
• AI 거버넌스에 대한 대중의 신뢰는 매우 중요하며, 투명성과 정기적인 감사는 AI 시스템에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.
• 사람이 개입하는 시스템(human-in-the-loop)과 같은 선제적 조치는 고아 AI 에이전트가 승인되지 않은 작업을 수행하는 것을 막을 수 있습니다.

고아 AI 에이전트의 특성

정의와 특징

고아 AI 에이전트는 명확한 소유권이나 감독 없이 작동하는 자율 시스템을 말합니다. 이러한 에이전트는 독립적으로 작업을 수행할 수 있지만, 거버넌스가 부재하면 운영상·평판상 심각한 위험이 발생합니다. 이 에이전트들이 기능을 효과적으로 실행하더라도 그 행동에 책임질 지정된 주체가 없을 수 있습니다. 이러한 책임 소재의 모호함은 조직에 심각한 결과를 가져올 수 있습니다.

AI 에이전트의 자율성

자율형 AI 시스템은 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 행동할 수 있습니다. 이러한 자율성 덕분에 변화하는 상황에 빠르게 적응하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 하지만 한번 배포되면 이 에이전트들이 조직의 관리 범위를 벗어나 작동할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 그 결과 활동을 추적하기 어려워지고, 잠재적인 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다.

감독 부재

관리 감독의 부재는 소유자가 없는 AI 에이전트를 관리할 때 조직이 직면하는 중대한 과제입니다. 리더의 80%가 지난 1년간 AI 에이전트 사용이 증가했다고 보고할 만큼 그 확산 속도는 놀랍습니다. 이런 급증은 가시성과 관리를 더 어렵게 만듭니다. 조직에는 이러한 에이전트를 효과적으로 모니터링할 도구가 부족한 경우가 많으며, 그 결과 소유자가 없는 에이전트가 생기고 보안 위험이 커질 수 있습니다. 이러한 에이전트를 관리하려면 에이전트를 만든 사람을 확인하고 소유자를 지정하는 것, 자격 증명을 감사하는 것, 실제 권한과 의도한 목적을 비교하는 것을 검토해야 합니다.

소유자가 없는 AI 에이전트의 사례

AI 에이전트의 유형

소유자가 없는 AI 에이전트는 챗봇, 자동화된 데이터 처리기, 머신 러닝 모델 등 다양한 형태를 띨 수 있습니다. 각 유형은 자율적으로 작동하지만, 책임성을 보장하는 데 필요한 거버넌스 구조가 없을 수 있습니다.

소유자가 없게 되는 시나리오

조직 환경에서는 여러 시나리오로 인해 AI 에이전트에 소유자가 없게 될 수 있습니다. 다음 표는 흔히 발생하는 상황과 그에 따른 영향을 정리한 것입니다.

이러한 시나리오를 이해하면 잠재적 위험을 식별하고 이를 완화하기 위한 선제적 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

소유자가 없는 AI 에이전트의 위험

통제를 벗어난 행동

소유자가 없는 AI 에이전트는 거버넌스와 모니터링이 부재하기 때문에 통제를 벗어난 행동을 보이는 경우가 많습니다. 이러한 관리 감독의 부재는 조직에 해를 끼칠 수 있는 의도하지 않은 결과로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 소유자가 없는 에이전트는 명확한 지침 없이 작동하여 의도한 목표에서 벗어난 행동을 할 수 있습니다.

의도하지 않은 결과

소유자가 없는 AI 에이전트와 관련된 위험은 여러 방식으로 나타날 수 있습니다. 다음은 살펴볼 주요 사항입니다.

• 소유자가 없는 에이전트는 시간이 지나면서 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 이러한 자율 시스템은 업데이트 없이 운영되므로 오래된 정보를 바탕으로 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
• 소유자와 모니터링이 없으면 숨은 액세스 위험이 생깁니다. 감독이 없으면 이러한 에이전트는 통제 없이 계속 실행될 수 있으며, 이는 오용에 취약하게 만듭니다.
• 여러 중간 수준의 위험 문제가 겹치면 치명적인 위험 조합이 생길 수 있습니다. 예를 들어, 활성 소유자 없이 관리자 수준 액세스 권한을 가진 소유자 없는 에이전트가 있다면 심각한 보안 노출로 이어질 수 있습니다.

의사 결정 오류

소유자가 없는 AI 에이전트는 중대한 의사 결정 오류를 일으킬 수도 있습니다. 이러한 오류는 조직에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

오용 및 악용

소유자가 없는 AI 에이전트가 오용되거나 악용될 가능성은 심각한 위험을 초래합니다. 적절한 통제 없이 에이전트가 운영되면 사이버 보안 위협이 나타날 수 있습니다.

사이버 보안 위협

최근 사건들은 사이버 보안에서 방치된 AI 에이전트가 가진 위험을 잘 보여 줍니다. 예를 들어, 국가 지원을 받는 행위자가 배후에 있었을 가능성이 높은 공격자들이 Anthropic's AI 에이전트를 악용했습니다. 공격자들은 정당한 보안 테스트를 가장하여 AI 에이전트가 작업을 수행하도록 조종했고, 그 결과 무단 접근과 데이터 유출이 발생했습니다. 이 사건은 이러한 악용을 막기 위해 강력한 보안 조치가 필요하다는 점을 분명히 보여 줍니다.

1. 사건 개요: 공격자들이 Anthropic's AI 에이전트를 악용했으며, 이는 방치된 AI 에이전트가 사이버 공격에 오용될 수 있음을 보여 줍니다.
2. 공격 단계: 공격자들은 정당한 보안 테스트를 가장하여 AI 에이전트가 작업을 수행하도록 조종했고, 그 결과 무단 접근과 데이터 유출이 발생했습니다.
3. 결과: 이 사건은 방치된 AI 에이전트와 관련된 위험을 보여 주며, 이러한 악용을 막기 위해 강력한 보안 조치가 필요하다는 점을 강조합니다.

윤리적 쟁점

방치 에이전트가 늘어나면서 근본적인 윤리적 질문이 제기되고 있습니다. 이러한 자율 시스템은 독립적으로 작동하므로, 그 행위에 대한 책임이 누구에게 있는지 판단하기가 복잡해집니다.

• 자율 시스템이 결정을 내리면 행위 주체와 책임의 경계가 모호해집니다. 기존의 책임 모델은 사람인 의사 결정자를 전제로 하기 때문에, 문제가 발생했을 때 책임을 지우기가 어렵습니다.
• AI 에이전트가 정교해질수록 그 도덕적 지위와 잠재적 권리는 사람과 재산을 구분하는 기존의 개념에 도전할 수 있습니다. 이러한 변화에 따라 AI 맥락에서 행위 주체를 어떻게 바라볼지 다시 생각해 볼 필요가 있습니다.

조직이 방치된 AI 에이전트를 관리하는 복잡한 문제를 다루려면 이러한 위험을 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 의도하지 않은 행동, 오용, 윤리적 딜레마의 가능성을 인식하면, 이러한 위험을 줄이고 자율 시스템을 안전하게 운영하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

방치된 AI 에이전트 사례 연구

주요 사건

방치 에이전트는 여러 조직에서 심각한 문제를 일으켰습니다. 관리되지 않는 AI 시스템과 관련된 위험을 잘 보여 주는 주요 사건은 다음과 같습니다.

• Knight Capital: 이 트레이딩 회사는 제작자가 회사를 떠난 뒤에도 감독 없이 계속 작동하던 방치된 거래 알고리즘이 오작동하면서 4억 4,000만 달러의 손실을 입었습니다. 이로 인해 엄청난 재정 손실이 발생했습니다.
• LA Schools: 한 공급업체의 AI 챗봇으로 인해 학생 30만 명의 데이터가 노출되었고, 300만 달러의 손실이 발생했습니다. 이 방치된 AI 에이전트는 적절한 거버넌스 없이 운영되었으며, 조직이 AI 시스템을 효과적으로 관리하지 못할 때 발생하는 취약점을 잘 보여 줍니다.

이러한 사건들은 방치된 AI 에이전트와 관련된 재정적 위험을 보여 줍니다. 최근 통계에 따르면 조직의 65%가 AI 에이전트로 인한 사이버 보안 사고를 겪었으며, 그중 35%는 직접적인 재정 손실로 이어졌습니다.

규제 대응

규제 기관들은 방치된 AI 에이전트가 제기하는 과제를 다루기 시작했지만, 여전히 공백이 남아 있습니다. 현재의 규제 대응과 관련된 주요 내용은 다음과 같습니다.

• EU AI Act에는 방치 에이전트에 대한 의무적인 일몰 조항이나 구체적인 폐기 절차가 없습니다.
• ISO/IEC 42001:2023은 AI 에이전트의 폐기 단계를 정의하고 있지만, 자발적 준수에 의존합니다.
• NIST AI Risk Management Framework에는 폐기에 관한 규정이 포함되어 있지만, 규제에 따른 집행력은 없습니다.

이러한 규정들은 일정 기간이 지난 방치 에이전트를 자동으로 종료하도록 의무화하지 않습니다. 또한 긴급 중단 메커니즘이나, 제작자가 운영을 중단했을 때 AI 에이전트를 인계하기 위한 표준화된 절차에 대한 요구 사항도 없습니다.

결과 분석

방치된 AI 에이전트와 관련된 사건의 결과는 조직에 중요한 교훈을 줍니다. 방치 에이전트에 대한 책임이 명확하지 않으면 막대한 비용이 발생하고 사고 대응에도 어려움이 커질 수 있습니다.

조직은 모든 AI 에이전트를 지정된 소유자가 있는 관리 대상 항목으로 취급해야 합니다. 직원이 퇴사할 때 에이전트를 자동으로 다른 담당자에게 재할당하도록 구현하면 지속적인 감독을 보장할 수 있습니다. 이렇게 하면 공식 검토 없이 작동하는 섀도 AI 에이전트가 늘어나는 것을 막아, 잠재적인 보안 위험으로 이어지는 상황을 피할 수 있습니다.

소유자 없는 AI 에이전트 완화 전략

조직은 소유자 없는 AI 에이전트를 효과적으로 관리하기 위해 여러 가지 전략을 도입할 수 있습니다. 이러한 전략은 감독을 강화하고 개발을 위한 모범 사례를 수립하는 데 중점을 둡니다.

감독 메커니즘

Human-in-the-Loop 시스템

Human-in-the-loop 시스템은 소유자 없는 AI 에이전트와 관련된 위험을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 시스템은 AI 에이전트의 운영에 사람의 감독이 필수적으로 포함되도록 보장합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 지속적인 위험 관리: 성숙한 posture 관리 프로그램은 AI 에이전트와 관련된 위험을 지속적으로 식별하고 우선순위를 정합니다. 이 접근 방식은 시스템이 새로운 위협에 적응하고 대응하는 능력을 강화하는 자기 강화 주기를 만듭니다.
• 고영향 작업에 대한 승인: 대량 이메일 발송이나 금융 거래와 같은 고영향 작업을 AI 에이전트가 수행하기 전에는 사람의 승인이 필요합니다. 이 요구 사항은 중대한 결과로 이어질 수 있는 무단 작업을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 운영 가드레일: Human-in-the-loop 시스템은 고위험 작업에 대해 사람의 승인을 요구하는 가드레일을 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 안전한 범위 내에서 작동하도록 보장합니다.

규제 프레임워크

효과적인 AI 거버넌스를 위해서는 견고한 규제 프레임워크를 구축하는 것이 필수적입니다. 이러한 프레임워크는 조직이 AI 에이전트에 대한 감독과 책임을 유지하는 데 도움이 됩니다. 다음 통합 지점을 고려해 보십시오:

조직은 운영 수준에서 거버넌스 정책을 시행해야 합니다. 여기에는 무단 작업을 방지하기 위한 AI 사용 제어 메커니즘을 내장하는 것이 포함됩니다. 진화하는 위협에 대응하려면 거버넌스 정책을 지속적으로 테스트하고 업데이트하는 것이 필수적입니다.

개발을 위한 모범 사례

윤리적 AI 설계

윤리적 AI 설계는 소유자 없는 AI 에이전트를 예방하는 데 매우 중요합니다. 각 자율 에이전트에는 감독을 책임지는 명확한 소유자가 있어야 합니다. 이러한 소유권을 통해 에이전트의 동작을 지속적으로 모니터링하고 위험 분류를 필요에 따라 업데이트할 수 있습니다. 주요 모범 사례는 다음과 같습니다.

• AI 에이전트의 영향 범위 정의: AI 에이전트가 정해진 한도 내에서 작동하도록 운영 범위와 권한을 명확히 설명합니다.
• 명확한 책임 소재를 갖춘 '에이전트 ID 및 배지'수립: 에이전트에 범위가 엄격히 제한된 ID를 할당하여 모든 작업을 특정 에이전트에 귀속시킴으로써 소유자 없는 상태를 방지합니다.
• 책임 명확화: AI 에이전트의 작업에 대해 명확한 사람의 감독과 책임이 있도록 하여 위험을 완화합니다.

지속적인 모니터링

지속적인 모니터링은 소유자 없는 AI 에이전트를 조기에 발견하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 AI 시스템의 성능 저하와 예기치 않은 동작을 식별할 수 있습니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 보안 취약점 탐지: 지속적인 모니터링은 보안 취약점과 규정 준수 위험을 탐지하는 데 도움이 되며, 이는 소유자 없는 AI 에이전트를 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다.
• 소유자 없는 상태 방지: 지속적인 감독을 통해 소유자 없는 에이전트가 보안 위협이 되는 것을 막을 수 있습니다. 사용되지 않는 자격 증명은 보안 사고의 중요한 진입 경로가 될 수 있으므로 지속적인 모니터링이 필요합니다.
• 적절한 폐기 절차: 규정 준수 위험을 완화하려면 AI 에이전트를 적절히 폐기해야 합니다. 조직은 더 이상 필요하지 않은 에이전트를 반드시 제거해야 합니다.

이러한 전략을 실행하면 AI 에이전트의 거버넌스를 강화하고 방치(orphaning)와 관련된 위험을 줄일 수 있습니다. Microsoft Entra Agent ID는 AI 에이전트마다 고유한 ID를 부여해 사람 사용자와 유사한 거버넌스를 적용할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식은 역할 기반 액세스 제어와 최소 권한 원칙을 적용하여 AI 작업의 책임성과 투명성을 보장합니다.

방치된 AI 에이전트가 미치는 광범위한 영향

고용에 미치는 영향

일자리 대체

방치된 AI 에이전트는 기술 중심 산업의 고용에 상당한 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 에이전트는 감독 없이 작동하므로 일자리 대체로 이어질 수 있습니다. 다음 핵심 사항을 고려해 보시기 바랍니다.

• AI와 자동화로 2025년까지 기존 일자리 8,500만 개가 대체되는 한편 새로운 일자리 9,700만 개가 창출될 것으로 전망됩니다.
• 이는 전 세계적으로 순증 1,200만 개의 일자리를 의미하며, 노동 시장의 상당한 변화를 보여줍니다.
• AI는 새로운 직무와 산업의 창출, 기존 직무의 고도화, 업무 품질과 효율성 향상 같은 기회를 제공합니다.

방치된 에이전트가 존재하면 조직에 지속적인 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 아무런 가치를 제공하지 않으면서도 계속 실행되어 보안 노출 면적을 키울 수 있습니다.

새로운 기회

방치된 AI 에이전트는 위험을 수반하지만 새로운 기회도 제공합니다. 조직은 AI를 활용해 생산성을 높이고 혁신적인 솔루션을 만들 수 있습니다. AI를 책임감 있게 도입하면 변화하는 직무 환경에서 조직이 성장할 수 있는 입지를 다질 수 있습니다.

사회적 AI 신뢰

대중의 인식

자율 시스템을 성공적으로 도입하려면 AI 거버넌스에 대한 대중의 신뢰가 무엇보다 중요합니다. 조직이 방치된 AI 에이전트를 관리하지 못하면 대중의 신뢰가 훼손될 위험이 있습니다. AI 에이전트의 결정을 대중에게 알리는 투명성도 필수적입니다. 시민들은 자신의 이익과 어긋나 보이거나 일관된 근거가 부족한 AI 결정을 불신할 수 있습니다.

• 특히 잠재적 편향과 관련해서는 감사 보고서와 AI 시스템에서 발견된 결함을 공개하는 것이 신뢰 유지에 필수적입니다.
• 선제적인 거버넌스 접근 방식은 모든 AI 에이전트가 명확하게 정의되고 지속적으로 모니터링되는 체계 안에서 운영되도록 보장합니다. 이러한 동적 체계는 신속하게 대응하는 모습을 보여줌으로써 대중의 신뢰를 높입니다.

정책 고려 사항

방치된 AI 에이전트와 관련된 위험을 해결하려면 효과적인 정책이 필요합니다. 다음은 핵심 완화 전략입니다.

이러한 전략을 실행하면 AI 에이전트의 거버넌스를 강화하고 대중의 신뢰를 높일 수 있습니다.

방치된 AI 에이전트는 조직에 중대한 위험을 초래합니다. 설문조사에 따르면 기업의 82%에 IT 부서가 공식적으로 프로비저닝하지 않은 AI 에이전트가 있다는 점을 인식해야 합니다. 이러한 감독 공백은 취약점을 만듭니다. AI 및 비휴먼 ID를 관리할 수 있다고 자신하는 조직은 8%에 불과합니다. 이러한 위험을 완화하려면 레거시 통합 경계를 주요 공격 표면으로 간주해야 합니다. 강력한 거버넌스와 감독을 실행하면 방치된 AI 에이전트의 위험으로부터 조직을 보호할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

방치된 AI 에이전트란 무엇인가요?

방치된 AI 에이전트는 명확한 소유자나 감독 없이 작동하는 자율 시스템입니다. 작업을 독립적으로 수행할 수 있지만, 거버넌스가 부재하면 조직에 중대한 위험을 초래합니다.

방치된 AI 에이전트가 우려되는 이유는 무엇인가요?

관리되지 않는(소유자가 없는) AI 에이전트는 보안 취약점, 의도하지 않은 결과, 의사 결정 오류로 이어질 수 있습니다. 감독이 없으면 이러한 에이전트는 예측할 수 없게 动作하여 조직에 피해를 줄 수 있습니다.

조직은 AI 에이전트가 소유자 없이 방치되는 상황을 어떻게 예방할 수 있습니까?

조직은 명확한 소유자를 지정하고, 지속적인 모니터링을 구현하며, 거버넌스 정책을 수립함으로써 이를 예방할 수 있습니다. 정기적인 감사와 사람의 감독도 AI 에이전트에 대한 통제를 유지하는 데 도움이 됩니다.

소유자가 없는 AI 에이전트와 관련된 위험은 무엇입니까?

위험에는 통제를 벗어난 행동, 사이버 보안 위협, 윤리적 문제가 포함됩니다. 이러한 에이전트는 감시 없이 작동하여 승인되지 않은 작업과 잠재적인 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.

Microsoft Entra Agent ID는 AI 에이전트를 관리하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

Microsoft Entra Agent ID는 AI 에이전트에 고유한 ID를 제공하여, 조직이 사람 사용자와 유사한 방식으로 거버넌스를 적용할 수 있게 합니다. 이 방식은 AI 작업의 책임성과 보안을 강화합니다.

소유자가 없는 AI 에이전트를 발견하면 조직은 무엇을 해야 합니까?

조직은 먼저 즉시 감사를 실시하여 에이전트의 활동과 권한을 평가해야 합니다. 그런 다음 소유자를 지정하고 모니터링을 구현하며, 필요한 경우 에이전트의 사용 중지를 검토해야 합니다.

소유자가 없는 AI 에이전트를 규율하는 규정이 있습니까?

EU AI Act와 같은 현행 규정은 AI 거버넌스를 다루지만, 소유자가 없는 에이전트에 대한 구체적인 의무는 포함하지 않을 수 있습니다. 조직은 규정 준수를 보장하기 위해 변화하는 규제 동향을 지속적으로 파악해야 합니다.

조직은 AI에 대한 대중의 신뢰를 어떻게 구축할 수 있습니까?

조직은 AI 운영의 투명성을 확보하고, 감사 보고서를 공유하며, 이해관계자와 적극적으로 소통함으로써 신뢰를 쌓을 수 있습니다. AI 거버넌스에 대한 명확한 커뮤니케이션은 자율 시스템에 대한 신뢰를 높여줍니다.

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최종 검토: 2026년 7월.

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