단어 대신 ‘행동’을 예측하는 AI, 트랜스포머의 한계를 넘다— AUI의 차세대 AI 모델 ‘아폴로-1(Apollo-1)’ 분석

대화형 인공지능이 빠르게 발전하고 있지만, 정작 ‘업무를 정확히 수행하는 AI’는 여전히 드물다. 말은 잘하지만 실제로는 일을 잘 하지 못하는 AI의 한계 때문이다.
미국 스타트업 AUI(Augmented Intelligence) 가 발표한 새로운 기반 모델 ‘아폴로-1(Apollo-1)’ 은 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 등장했다.
이 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 대신, ‘다음 행동(next action)’을 예측하도록 설계된 세계 최초의 AI다.

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1. 왜 AI는 아직 ‘일을 못하는가’

ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형언어모델(LLM)은 인간처럼 대화하고 글을 쓰는 데 매우 능숙하다. 하지만 현실의 업무 환경에서는 정확한 절차 수행이나 명확한 판단이 필요한 경우가 많다.
예를 들어, 항공권 예약, 주문 관리, 보험 청구 등에서는 한 단계라도 잘못되면 결과 전체가 틀어진다.
이런 업무에서는 ‘말의 자연스러움’보다 ‘행동의 정확성’ 이 훨씬 중요하다.

기존 트랜스포머(Transformer) 기반 모델은 확률적으로 다음 단어를 예측하는 구조다. 즉, “이 다음에 올 단어가 무엇일까?”를 확률적으로 계산한다. 하지만 이런 방식은 논리적 일관성과 절차적 정확성을 담보하지 못한다.
그 결과, AI는 대화는 잘하지만 실제로는 잘못된 결정을 내리는 경우가 많다.

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2. 트랜스포머의 구조적 한계

트랜스포머의 가장 큰 문제는 ‘확률’에 의존한다는 점이다.
AI가 말하는 모든 문장은 통계적 예측을 통해 만들어지기 때문에, 같은 질문에도 다른 답을 내놓을 수 있다.
업무 자동화나 시스템 통합 환경에서는 이런 불확실성이 치명적이다.
실제 벤치마크 결과를 보면, 최신 AI 모델들이 실무 환경에서 얼마나 불안정한지 확인할 수 있다.

• Terminal-Bench Hard: 최신 모델들의 평균 점수는 30%대
• TAU-Bench Airline: 최고 성능을 보인 Claude 3.7 Sonnet도 56% 성공률

즉, 절반 가까운 작업이 실패로 끝나는 셈이다.

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3. AUI의 새로운 접근 — 상태 기반 신경-기호 추론

AUI의 ‘아폴로-1(Apollo-1)’은 이러한 한계를 뛰어넘기 위해 ‘상태 기반 신경-기호 추론(Stateful Neuro-Symbolic Reasoning)’ 구조를 도입했다.
이 모델은 언어를 단순히 ‘예측’하는 대신, 지속적으로 상태를 추적하며 논리적으로 행동을 결정한다.

핵심은 두 가지다.

1. 신경망(Neural Network) – 언어의 유창성과 맥락 이해를 담당
2. 기호 논리(Symbolic Logic) – 절차, 제약, 규칙 같은 구조적 지식을 담당

이 두 계층이 함께 작동하면서, 아폴로-1은 ‘확률적 추론’이 아닌 ‘결정론적(Deterministic) 추론’ 을 수행한다. 즉, 같은 입력에는 항상 같은 결과가 나온다.

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4. 아폴로-1의 구조 — “다음 단어가 아니라, 다음 행동을 예측한다”

아폴로-1은 기존 LLM과 완전히 다른 방식으로 작동한다.
모델의 핵심은 ‘폐쇄형 추론 루프(Closed Reasoning Loop)’ 이다.

1. 인코더(Encoder): 사용자의 입력 문장을 분석해 기호 상태(Symbolic State)로 변환한다.
2. 상태 머신(State Machine): 현재의 상태를 기억하고, 상황에 따라 다음 단계로 전이한다.
3. 결정 엔진(Decision Engine): 다음에 취해야 할 ‘행동’을 판단한다.
4. 플래너(Planner): 실제 행동을 수행한다.
5. 디코더(Decoder): 결과를 자연스러운 문장으로 다시 출력한다.

이 과정은 업무가 끝날 때까지 반복된다.
즉, 아폴로-1은 확률적 텍스트 예측이 아니라, ‘상태 기반 행동 계획 시스템’ 에 가깝다.

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5. 벤치마크 결과 — 압도적인 성능 격차

AUI는 자체 벤치마크에서 아폴로-1의 성능을 검증했다.
결과는 기존 모델을 크게 앞질렀다.

• TAU-Bench Airline 테스트: 아폴로-1 90% 성공률 (Claude-4: 60%)
• Google Flights 시나리오: 83% 성공률 (Gemini 2.5-Flash: 22%)
• Amazon Retail 시나리오: 91% 성공률 (Amazon Rufus: 17%)

이 수치는 단순한 개선이 아니라, ‘AI 신뢰성(reliability)’ 문제를 근본적으로 해결했다는 증거로 평가된다.

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6. 실제 적용 가능성과 인프라 효율성

AUI는 아폴로-1을 GPU와 CPU 혼합 환경에서도 실행 가능한 구조로 설계했다.
이는 별도의 전용 인프라 없이도 주요 클라우드 환경에서 쉽게 배포할 수 있음을 의미한다.
즉, 고성능 모델임에도 비용 효율성과 확장성을 동시에 확보한 것이다.

또한 AUI는 6만 명의 실제 상담 인력이 수행한 수백만 건의 대화를 분석해, 절차적 지식과 기술적 지식을 분리할 수 있는 기호적 언어(Symbolic Language) 를 구축했다.
이 덕분에 아폴로-1은 단순한 문장 생성을 넘어, 실제 업무의 맥락을 이해하고 일관된 절차를 수행할 수 있다.

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7. 앞으로의 의미 — AI가 ‘행동하는’ 시대로

아폴로-1의 등장은 AI 진화의 방향이 ‘언어 중심’에서 ‘행동 중심’으로 전환되고 있음을 보여준다.
기존의 트랜스포머 모델이 ‘확률적 언어 모델’이었다면, 아폴로-1은 ‘결정적 행동 모델’ 이다.

이 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어,

• AI의 신뢰성 향상
• 실무 자동화의 가속화
• 사람과 AI의 협업 구조 변화

등으로 이어질 가능성이 크다.

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AUI의 아폴로-1은 “AI는 말만 한다”는 오랜 한계를 정면으로 돌파한 모델이다.
‘다음 단어’를 예측하는 대신, ‘다음 행동’을 예측함으로써 AI의 신뢰성과 실행력을 모두 끌어올렸다.
신경망과 기호 논리를 결합한 하이브리드 구조는 AI 발전의 새로운 패러다임을 제시하고 있다.

이제 AI는 단순히 대화하는 존재가 아니라, 실제로 행동하며 업무를 수행하는 조력자로 진화하고 있다.
아폴로-1은 그 출발점에 서 있다.

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https://www.aui.io/resources/beyond-generative-ai/

Apollo-1: The Neuro-Symbolic Foundation Model that Solves Task-Oriented Conversational AI - AUI