세만AI는 모델(Model)을 AI의 완결체로 보지 않습니다.
현실을 데이터로 그리고, 그 위에서 판단하고, 다시 현실을 바꾸는
'책임의 전체 순환(Responsibility Loop)'을 AI의 완결체로 봅니다.
통계 모델(LLM/ML)은 확률적 추론을 할 뿐, 진실을 담보하지 않습니다. 우리는 모델을 '목적 함수'가 아닌 '경로 함수'로 정의합니다. 모델은 판단을 위한 입력 신호일 뿐, 최종 결정을 내리는 주체가 될 수 없습니다.
단일 모델의 성능을 높이는 것보다, 여러 분석 엔진들이 서로를 감시하고 제약하는 구조를 만드는 것이 더 안전합니다. 온톨로지(Ontology)와 룰(Rule) 기반의 제약 조건 안에서만 AI가 작동하도록 통제하여, 설명 가능한 안전함을 보장합니다.
자동화의 끝에는 반드시 인간의 개입(Human-in-the-loop)이 있어야 합니다. 시스템은 인간이 올바른 결정을 내리도록 최적의 근거를 제공할 뿐입니다. 결정의 순간, 그리고 그 결과에 대한 책임은 시스템에 영구적으로 기록(Audit Trail)됩니다.
"우리는 더 똑똑한 AI를 만드는 회사가 아닙니다.
더 안전한 세상을 만드는 시스템 아키텍트입니다."