LLM 평가, 신뢰할 수 있는 AI를 만들려면?
안녕하세요, AI 연구와 스타트업 경험을 바탕으로 최신 AI 기술을 깊이 있게 다루는 블로거입니다.
요즘 LLM(대형 언어 모델) 이야기가 정말 많이 나오죠? 하지만, AI가 점점 똑똑해질수록 "이 AI가 정말 신뢰할 수 있는가?" 라는 질문이 더욱 중요해지고 있습니다.
기업과 연구기관에서는 LLM이 공정하게 동작하는지, 편향은 없는지, 안전하게 사용할 수 있는지 등을 평가하는 작업을 진행하고 있는데요.
특히, 셀렉트스타의 AI 신뢰성 평가 솔루션이 최근 큰 주목을 받고 있습니다.
오늘은 LLM 평가의 핵심 요소, 평가 방법론, 그리고 셀렉트스타의 최신 평가 기술을 중심으로
✔ LLM 평가가 왜 중요한지?
✔ 신뢰성 평가의 핵심 요소는 무엇인지?
✔ 셀렉트스타의 AI 평가 솔루션은 어떻게 활용되는지?
이 세 가지를 정리해보겠습니다!
1. LLM 평가가 중요한 이유
LLM은 강력한 언어 생성 능력을 갖춘 AI지만, 다음과 같은 문제를 해결해야 합니다.
LLM의 주요 위험 요소
1️⃣ 환각(Hallucination) 문제: 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 문제
2️⃣ 데이터 편향(Bias) 문제: 특정 인종, 성별, 정치적 성향 등에 대해 편향된 답변을 내놓을 가능성
3️⃣ 설명 가능성 부족: AI의 결정이 어떻게 이루어졌는지 설명하기 어려움
4️⃣ 보안 취약점: 프롬프트 주입(prompt injection) 등 AI를 악용하는 공격 가능성
이러한 문제를 해결하지 못하면, AI가 신뢰받지 못하고, 실제 서비스에서도 심각한 오류를 초래할 수 있습니다.
따라서 LLM 평가가 필수적이며, 이를 통해 AI 모델의 안전성과 공정성을 보장해야 합니다.
2. LLM 신뢰성 평가의 핵심 요소
LLM을 평가할 때, 다음 네 가지 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.
1. 정확성(Accuracy) & 성능(Robustness)
- 모델이 얼마나 정확하게 답변을 생성하는가?
- 예측 오류율이 낮고, 다양한 입력에도 강건한 성능을 유지하는가?
평가 방법
- BLEU, ROUGE, METEOR 등 자연어 평가 지표
- 모델의 정답률(Accuracy) 및 오류율 분석
2. 공정성(Fairness) & 편향(Bias) 제거
- 특정 인종, 성별, 지역에 대해 차별적인 답변을 내놓지 않는가?
- 훈련 데이터에서 비롯된 편향이 결과에 영향을 미치지 않는가?
평가 방법
- Demographic Parity Test: 집단 간 예측 확률 비교
- Equalized Odds Test: 집단별 오류율이 비슷한지 확인
3. 설명 가능성(Explainability) & 해석 가능성(Interpretability)
- AI 모델이 생성한 결과를 사람이 이해할 수 있는가?
- 어떤 기준으로 답변을 생성했는지 투명하게 설명할 수 있는가?
XAI(설명 가능 AI) 기법
- LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
- SHAP (Shapley Additive Explanations)
4. 보안(Security) & 공격 저항성(Adversarial Robustness)
- AI가 해킹이나 적대적 공격(Adversarial Attack)에 취약하지 않은가?
- 데이터 조작이나 잘못된 입력을 받을 경우에도 정상적으로 작동하는가?
테스트 기법
- FGSM 공격 테스트 (Fast Gradient Sign Method)
- PGD 공격 테스트 (Projected Gradient Descent)
3. 셀렉트스타의 AI 신뢰성 평가 솔루션
DATUMO Eval: AI 평가 자동화 솔루션
셀렉트스타는 AI 모델의 신뢰성을 검증하는 자동화 솔루션인 **'다투모 이밸(DATUMO Eval)'**을 출시했습니다.
이 솔루션은 AI 서비스의 신뢰성과 안전성을 자동으로 검증하여, 특히 금융, 의료, 공공기관에서 활용되고 있습니다.
✔ 맞춤형 평가 기준: 기업 맞춤형 신뢰성 평가 설정
✔ 레드팀 평가 방식 도입: AI의 잠재적인 문제를 찾아내는 강력한 검증 기법
✔ 100만 개 이상의 평가용 질문 자동 생성: 기존의 수동 평가보다 압도적으로 빠르고 정밀
이러한 기술 덕분에 AI 모델이 실사용 환경에서 안전하게 동작하는지 철저하게 검증할 수 있습니다.
KorNAT: 한국어 LLM 신뢰성 평가 데이터셋
셀렉트스타는 한국어 AI 평가를 위한 데이터셋인 KorNAT을 개발했습니다.
✔ 6,174명의 한국인 대상 설문조사 반영
✔ 한국 사회의 가치관과 일반 지식에 기반한 LLM 평가
✔ 공정성, 편향성, 윤리성 평가 기준 제공
이 데이터셋은 한국어 기반 초거대 AI 모델의 평가를 위한 벤치마크로 활용되고 있으며,
AI 모델이 한국어 환경에서 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는지를 검증하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.
AI 레드팀 평가 서비스
셀렉트스타는 AI의 취약점을 식별하기 위해 AI 레드팀 서비스도 제공하고 있습니다.
이 서비스는 AI 모델을 철저하게 테스트하여 개인정보 유출, 위험한 정보 생성, 편향 문제 등을 사전에 찾아냅니다.
✔ 레드팀 목표 설정: 특정 AI 모델의 위험 요소를 찾아내기 위한 평가 기준 수립
✔ 공격 전략 수립: 롤플레잉, 프롬프트 주입(prompt injection), 데이터 오염 등을 활용한 강력한 검증 방식
✔ 레드팀 수행: AI 모델의 위험 요소를 테스트하고 취약점을 개선
이 기술은 AI가 사회적으로 안전하고, 편향 없이, 공정하게 동작하는지 평가하는 중요한 역할을 합니다.
신뢰할 수 있는 LLM을 만들려면?
✔ LLM의 신뢰성을 평가하려면 정확성, 공정성, 설명 가능성, 보안성을 모두 고려해야 합니다.
✔ AI 평가 방법은 사전 테스트 + 실시간 모니터링 방식으로 이루어져야 합니다.
✔ 셀렉트스타의 DATUMO Eval, KorNAT, AI 레드팀 서비스는 AI 모델의 신뢰성을 평가하고 개선하는 강력한 도구입니다.
이제 AI는 단순히 똑똑한 것을 넘어서 안전하고, 공정하며, 신뢰할 수 있는 방향으로 발전해야 합니다.
앞으로 AI 신뢰성 평가의 미래는 어떻게 될까요? 여러분의 생각을 댓글로 남겨주세요!