의료·금융·법률 AI의 한계 극복, 왜 도메인 특화 모델(DSLM)이 정답인가?
전문직 인공지능 도입의 필수 조건: 환각 제어와 특화 기술 최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 의료와 금융 그리고 법률 등 전문적인 분야에서도 인공지능 도입이 활발해지고 있습니다. 하지만 범용적인 거대 언어 모델은 때때로 사실이 아닌 정보를 진실처럼 말하는 환각 현상을 보이며 신뢰성에 의문이 제기되기도 합니다. 전문 분야에서는 단 하나의 정보 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있기에 이를 해결하기 위한 정교한 기술적 접근이 필수적입니다. 이번 글에서는 범용 모델의 한계를 극복하고 전문직 인공지능의 정답으로 떠오르는 도메인 특화 기술의 핵심 원리를 살펴보겠습니다. 핵심 용어 정리 환각 현상(Hallucination): 인공지능이 잘못된 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 의미합니다. 도메인 특화 모델: 특정 산업 분야의 데이터와 지식을 집중적으로 학습하여 정확도를 높인 모델입니다. 도메인 특화 기술이 전문 분야에서 필수적인 이유 범용 인공지능 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하지만 특정 전문 분야의 깊이 있는 맥락을 파악하는 데는 한계가 있습니다. 특히 법률 해석이나 의료 진단과 같이 고도의 정확성이 요구되는 영역에서는 범용 모델의 환각 현상이 큰 위협이 됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 도메인 특화 언어 모델은 특정 산업군에 최적화된 데이터셋을 통해 정밀도를 극대화합니다. 1. 범용 모델의 한계와 환각 현상의 위험성 범용 모델은 인터넷상의 일반적인 정보를 학습하기 때문에 전문적인 용어나 최신 법규를 오해할 가능성이 높습니다. 검증되지 않은 데이터를 바탕으로 답변을 생성할 경우 전문가의 판단을 흐리게 하거나 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 따라서 전문직 인공지능은 단순한 답변 생성을 넘어 근거가 명확한 정보를 추출하는 능력이 우선되어야 합니다. 잘못된 ...
