AI 모델의 환각 방지를 위한 Fact Checker 개발
Elice
2025. 2. 20.
프로젝트 주요 내용
✅ AI 디지털교과서를 위한 AI 환각 방지 솔루션 개발 – AI 모델이 생성하는 답변의 정확성과 신뢰도 향상
✅ Fact Checker 모델 적용 – 교육 데이터 기반 사실 검증을 통해 부정확한 정보 차단
✅ AI 기반 학습 지원 강화 – AI 보조교사의 신뢰성 확보 및 맞춤형 학습 피드백 제공
인공지능(AI)의 활용이 확산됨에 따라 AI 모델이 생성하는 답변의 신뢰성과 정확성이 더욱 중요해졌습니다. 특히 교육 및 정보 제공 서비스에서 AI가 문맥과 맞지 않는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 검증된 정보만을 제공하는 것은 필수적인 요소입니다.
엘리스는 AI 디지털교과서 개발을 위해 발행사인 미래엔·비상과 협력하여 Fact Checker 모델을 개발하였습니다. 본 모델은 AI가 생성한 답변이 사실에 기반한 것인지 여부를 검증하고, 정보가 부족할 경우 부정확한 응답을 방지하는 역할을 합니다. 이를 통해 학생과 교사가 AI를 활용한 학습 환경에서도 신뢰할 수 있는 정보를 제공받을 수 있도록 지원합니다.
프로젝트 개요
본 프로젝트는 공교육 분야에서 AI를 보다 신뢰할 수 있는 학습 도구로 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하였습니다. 이를 위해 AI의 환각 현상을 방지하는 Fact Checker 모델을 개발하고, 이를 AI 보조교사 시스템에 적용하여 학습 지원의 신뢰성을 높였습니다.
✅ Fact Checker 모델의 주요 기능
- AI가 생성한 답변의 사실 검증 → AI 응답이 주어진 문서 및 데이터베이스와 일치하는지 분석
- 잘못된 정보 차단 및 대체 응답 제공 → 검증되지 않은 정보일 경우 응답 거부 또는 fallback_text 반환
- 교육 데이터 기반 평가 → 학습 과정에서 학생의 개념 이해도를 신뢰성 있게 분석
해당 모델은 1B 미만의 파라미터 개수를 가진 TinyLM 모델을 활용하여 학습되었으며, AI가 생성한 응답이 실제 교육 자료와 일치하는지 평가하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 AI 보조교사가 제공하는 피드백의 신뢰도를 높이고, 학생 개개인의 학습 상태를 보다 정확하게 분석할 수 있습니다.
핵심 기술 및 방법론
1. AI 환각(할루시네이션) 방지를 위한 Fact Checker 모델
✅ AI가 생성한 응답이 문서 및 교육 자료와 일치하는지 검증
✅ 사실과 다를 경우 응답을 거부하고 적절한 fallback_text 제공
✅ 부정확한 정보 제공을 최소화하여 AI 모델의 신뢰도 향상
Fact Checker 모델은 AI가 제공하는 응답이 주어진 데이터와 얼마나 신뢰성 있게 매칭되는지 평가하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 교육 및 정보 제공 도메인에서 AI가 더욱 신뢰할 수 있는 학습 도우미 역할을 수행할 수 있도록 지원합니다.
2. 교육 데이터 기반 학습 및 평가 시스템 구축
✅ AggreFact (CNN/XSum), TofuEval, ClaimVerify, LFQA 등 다양한 검증 데이터셋 활용
✅ Wikipedia 기반 claim 데이터셋(Wice) 적용으로 문서 기반 사실 검증 강화
✅ 교육 콘텐츠에 최적화된 Fact Checking 기법 적용
이번 프로젝트는 미래엔·비상의 교육 콘텐츠 및 AI 보조교사 기능을 지원하는 방향으로 최적화되었습니다. 이를 통해 학생 개개인의 이해도를 평가하고, AI를 통한 맞춤형 학습 피드백 제공이 가능하도록 설계하였습니다.
3. 신속한 검증 및 고성능 AI 모델 결합
✅ TinyLM(<1B) 기반으로 설계하여 평균 0.5초 내 응답 속도 실현
✅ Llama 3.1 기반 7B 모델과 결합하여 신뢰성 강화
✅ 신속하고 정확한 Fact Checking이 가능하도록 최적화
해당 모델은 AI 보조교사의 피드백 시스템에 직접 적용되어, 학생들의 학습 개념을 평가하고 맞춤형 학습 방향을 제시하는 역할을 합니다. 이를 통해 학생과 교사가 더욱 신뢰할 수 있는 학습 환경을 조성할 수 있습니다.
프로젝트 결과 및 성과
본 프로젝트를 통해 개발된 Fact Checker 모델은 AI 기반 교육 서비스에서의 신뢰성을 강화하고, 환각 현상을 방지하는 효과적인 솔루션으로 자리 잡았습니다.
✅ AI 응답 신뢰도 향상 → 부정확한 정보 제공 최소화
✅ 학습 지원 시스템 적용 → AI 보조교사의 피드백 신뢰성 확보
✅ 교사 및 학생이 신뢰할 수 있는 학습 환경 조성
이를 통해 미래엔·비상의 교육 AI 시스템은 더욱 정교한 학습 지원이 가능해졌으며, AI를 통한 맞춤형 교육 효과를 극대화할 수 있는 기반을 마련하였습니다.
결론 및 향후 전망
Fact Checker 모델은 AI의 환각 현상을 방지하고, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 혁신적인 AI 검증 솔루션입니다.
- AI 보조교사의 응답 신뢰도를 높이고, 학생 맞춤형 피드백을 강화
- 미래엔·비상의 교육 AI 서비스와 연계하여 실질적인 학습 효과 향상
- 더욱 정교한 지식 검색 및 검증 시스템을 개발하여 활용 범위 확대
향후 엘리스는 Fact Checker 모델의 성능을 지속적으로 개선하고, 다국어 지원을 추가하여 글로벌 교육 시장에서도 활용할 수 있도록 발전시킬 계획입니다. 이를 통해 AI 기반 교육 혁신을 선도해 나가고자 합니다.
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