KAIST, AI에게 ‘가정교사 AI’ 붙였다 작성일 12-17 69 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">“사람 취향 더 잘 이해하는 AI 학습법 개발”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ygkT9J3GZm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bd3f511bb1b75294d92f6775d2f3ddd262639da4d9fa957b38472083245070a2" dmcf-pid="WhWunm8B1r" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KAIST 연구진이 AI에게 가정교사 AI를 붙여주는 새로운 학습 방법을 개발했다. /KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/chosun/20251217154506863hiej.jpg" data-org-width="2000" dmcf-mid="xzNhqM5TXs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/chosun/20251217154506863hiej.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KAIST 연구진이 AI에게 가정교사 AI를 붙여주는 새로운 학습 방법을 개발했다. /KAIST </figcaption> </figure> <p contents-hash="f92af791b822216a09c9354100b0d24a085a09f62cf07f3d856da295294ba7bd" dmcf-pid="YlY7Ls6bGw" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)은 왜 많은 데이터를 학습했음에도 사람의 의도를 정확하게 파악하지 못하는 걸까. AI에 ‘이런 대답이 더 좋다’ ‘저런 답이 더 낫다’고 알려줘도, 왜 그렇게 생각하는지까지는 AI가 이해하기 어렵기 때문에 오류는 계속되어 왔다.</p> <p contents-hash="e7e22e67bae26051530a22a5cc2a22b22c28cefaa03998f8f5c77b746164f95a" dmcf-pid="GSGzoOPKHD" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진은 이 같은 문제를 해결하기 위해 AI에 ‘가정교사 AI’를 붙여주는 새로운 학습 방법을 개발했다. 이른바 ‘AI를 가르치는 AI’를 만든 것이다.</p> <p contents-hash="4b40a46f51e99810a1cd1a493d38533083fcbbf6783dd4d1ea4dc4cf5d313282" dmcf-pid="HvHqgIQ9GE" dmcf-ptype="general">◇AI에 가정교사가 생겼다</p> <p contents-hash="f65d99f7fa75977c27fcb1eaddf34c7cb908d5f441cbd84fe3f67c5ad53c87c2" dmcf-pid="XTXBaCx21k" dmcf-ptype="general">KAIST는 전기 및 전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화 학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher-Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다.</p> <p contents-hash="dc831b5d134d299a689863d662bf619c62563789e399631b2432b613198e598a" dmcf-pid="ZyZbNhMV1c" dmcf-ptype="general">지금까지 AI는 보통 두 가지 답을 보여줄 때 사람이 ‘난 이쪽이 더 낫다’고 고르면, 그 선택을 그대로 외우는 식으로 학습해 왔다. 문제는 현실에선 상황과 선택, 판단이 계속 달라질 수 있다는 데 있다. AI는 또한 이렇게 애매한 데이터를 주면 금세 다시 혼란에 빠지고 오류를 내기 마련이다.</p> <p contents-hash="28e8cb0047235a29c1903fe7dfee5fc23503f569212f21bf93991aabdb6c7ccf" dmcf-pid="5W5KjlRfXA" dmcf-ptype="general">문제를 해결하기 위해 연구팀은 사람 대신 AI를 가르치는 ‘교사(Teacher) AI’를 만들었다. 교사 AI는 어떤 답이 좋은지, 얼마나 좋은지를 숫자로 정리하고 이해한 뒤 그 핵심을 뽑아 ‘학생(Student) AI’에게 차근차근 설명한다. 가정교사가 문제집을 통째로 외우게 하는 대신에 중요한 개념을 정리해서 가르치는 것과도 비슷하다. 연구팀은 이 방식을 ‘TVKD’라고 이름 붙였다.</p> <p contents-hash="76c6b53504a1a0917c175fac8b2eae68e96be12c120314611eeb3375a2928b7c" dmcf-pid="1Y19ASe4Yj" dmcf-ptype="general">◇“왜 더 좋은지” 배운다</p> <p contents-hash="796c586a62d2ece15dfd19ec009de4d4202456b0e26c33262c1418aa6865bb28" dmcf-pid="tGt2cvd8tN" dmcf-ptype="general">‘TVKD’를 활용하면 AI는 ‘이 답변이 왜 더 나은지’를 이해하고 배울 수 있게 된다. 교사 AI가 모든 답변마다 질문 의도, 문맥, 답변의 일관성, 앞뒤 연결성을 종합해서 점수로 매긴 뒤, 이 점수를 학생 AI에게 가르치기 때문이다. 학생 AI는 선생 AI의 이런 밀착 지도 덕분에 곧 애매한 상황에서도 앞뒤 문맥을 보고 전체 흐름을 고려해 더 안정적인 판단을 할 수 있게 된다.</p> <p contents-hash="7847c9fdec15838c53d821d9e72a8499d6b5eb3df15cc717bba1864608575377" dmcf-pid="FksX6aztGa" dmcf-ptype="general">연구팀은 장치 하나를 더 추가했다. 사람들은 답변을 고를 때 ‘이게 확실히 더 낫다’고 확신하기도 하지만, 반대로 ‘둘 다 별로인데, 그나마 이게 낫다’면서 고를 때도 있다.</p> <p contents-hash="b65a7f689bed315d24760229ccfe6ca8e8cfdd513841461347693732b97e02dc" dmcf-pid="3EOZPNqFZg" dmcf-ptype="general">연구팀은 가령 10명 모두가 A와 B 중 B를 고를 땐 ‘확실한 선택’, 5명은 A를 고르고 5명은 B를 고르는 것은 ‘애매한 선택’이라고 보고, 이런 ‘애매한 선택’에 대해서도 AI에 학습시켰다.</p> <p contents-hash="8b729b51628e767064415abc81400f33510ea52a4243a9cefc8131b31ed796e7" dmcf-pid="0DI5QjB3Ho" dmcf-ptype="general">이렇게 학습한 AI 모델들은 기존보다 더 정확하고 안정적으로 답했다. 엠티-벤치(MT-Bench), 알파카-이밸(AlpacaEval) 같은 주요 AI 평가 지표에서도 기존 최고 기술을 안정적으로 앞서는 성과를 냈다.</p> <p contents-hash="2356c414bcee88d95e0e1cdc122d217c867a198cf54b699c8b1d7e605b6349c9" dmcf-pid="pwC1xAb0GL" dmcf-ptype="general">김준모 교수는 “현실에선 사람의 선호 데이터가 항상 충분하거나 완벽하지 않다”며 “이번 기술은 그런 제약 속에서도 AI가 일관되게 학습해 다양한 분야에서 더 나은 성과를 내기 위한 것”이라고 했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 2033년 '누리호'로 화성 궤도선 실증… 내년부터 탐색 연구 돌입 12-17 다음 "펍지 밖에 없는데…" 크래프톤, 단일 IP 위기감 ↑ 12-17 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
