LLM Guardrails 2.0: AI 안전성 아키텍처의 진화

이 게시물은 2025년 AI 운영에서 가장 중요한 요소로 자리잡은 LLM Guardrails 2.0의 구조와 작동 원리를 설명합니다.

Guardrails 2.0의 핵심 특징

• 입력, 출력, Retrieval, 도구 호출, 데이터 접근 등 AI 운영 전반에 걸친 다층 보안 계층
• 기존 필터링 방식에서 벗어나 LLM 기반의 안전성 평가 및 Self-guarding 적용
• Safety Classifier, 정책 엔진, Self-Critique, Safety-aware Decoding 등 첨단 기술 활용

실제 적용과 벤더 전략

• OpenAI, Anthropic, AWS, Google의 Guardrail 전략과 특징 비교
• 에이전트 시대에 보안이 운영 인프라로서 필수적임
• 기업 적용 시 과차단, 지연, 정책 복잡성 등 현실적 고려사항

미래 전망

• 모델 내부 안전성 내장 강화
• 추론 기반 및 다중 에이전트 Guardrail 표준화
• Guardrail OS로의 발전 기대