[IITP 리뷰원]AI 정확성·신뢰성 높이는 '검색 증강 생성'

최근 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 변화가 빠르게 일어나고 있다. 오픈AI는 대화능력·반응속도가 크게 향상된 'GPT-4o'를 공개했고, 구글은 자체 검색 서비스 'AI 오버뷰'를 발표하면서 AI 플랫폼 시장 경쟁이 치열해지고 있다.

이런 상황 속에 다양한 생성형 AI가 등장해 이미지·텍스트 생성, 동영상 제작 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 생성형 AI 발전에도 불구하고 정확성·신뢰성 한계는 여전히 문제로 남아 있다. 좋은 질문으로 정확한 답변을 이끌어내기 위해 기술과 노력이 더욱 중요해졌다.

문제 해결 방법으로 주목받는 것이 바로 '검색 증강 생성(RAG)' 기술이다. RAG는 AI의 부정확한 언어 사용이나 환각 정보를 방지하고 정확도를 높인다. 이 용어는 캐나다 AI 기업 코히어의 패트릭 루이스 박사가 2020년 논문에서 처음 사용한 것으로 알려졌다.

영화 '그녀(Her)' 포스터. 검색 증강 생성(RAG) 기술은 영화 속 그녀를 현실로 만들 것으로 기대를 모은다.

◇RAG 기술 중요성 및 작동 원리

거대언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습해 다양한 질문에 답변할 수 있지만, 여전히 허위 정보 제공, 과거 정보를 최신 정보로 속여 제공하는 환각 현상이 문제로 지적된다.

RAG는 이런 문제를 보완해 질문에 맞는 정확한 정보를 제공함으로써 근거 없는 답변이나 관련 없는 답변 생성을 방지한다. 또 생성 콘텐츠 정확성을 향상시키고 사실 기반 텍스트 생성이나 데이터 기반 예측에서 효과가 크다.

RAG 기술은 검색과 생성을 통합한 개념으로, 기존 검색 서비스와 생성형 AI의 장점을 결합했다. 검색 엔진으로 찾아낸 관련성이 높은 텍스트를 기반으로 정확한 답변을 생성한다. AI 모델이 접근할 수 있는 정보 범위가 기존 학습 데이터셋을 넘어 확장되며, 더 다양하고 풍부한 콘텐츠 생성이 가능하다.

◇RAG 기술 활용 및 적용 방안

생성형 AI 시대에 RAG 기술 활용은 매우 중요해지고 있다. 생성형 AI에 텍스트·이미지·영상까지 한꺼번에 학습할 수 있는 멀티모달 AI가 발전하면서 RAG 기술 수요는 더욱 높아지고 있다.

기술 한계로 인한 정보 오류나 환각 문제, 보안 문제 등이 존재하지만 문제를 해결하고자 하는 다양한 연구와 노력이 지속된다.

RAG 기술은 의료·법률·교육·고객응대 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있다. 의료 분야에서는 환자 증상과 상태 분석에 활용될 수 있으며, 법률 분야에서는 사건·판례들을 분석해 문제를 해결할 수 있다. 다양한 분야에 RAG 기술을 적용해 더 빠르고 정확한 정보를 제공받을 수 있다.

◇AI 시대 RAG 기술의 미래와 준비

AI 기술 미래는 무한한 가능성을 내포하고 있다. 변화하는 기술 환경을 이해하고 효과적으로 수용할 준비를 하는 것이 중요하다. 다양한 생성형 AI 모델을 안전하고 효과적으로 활용하려면 AI 기반 언어 기술의 잠재적 위험성을 이해하고 이를 최소화할 정책적 방안을 모색하는 것이 필요하다.

또 AI 모델 구조에 대한 깊은 이해와 더불어 이를 안전하게 관리하고 활용할 수 있는 방안들을 마련하는 것이 중요할 것이다.

AI 시대를 슬기롭게 살아가기 위해서는 RAG 기술 발전과 실생활에서의 다양하고 효과적인 활용이 필수다.

이를 통해 우리는 더 정확하고 신뢰성 있는 AI 시스템을 구축하고, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이뤄내야 할 것이다. 2014년 개봉한 영화 '그녀(Her)'가 꿈이 아닌 현실로 다가오는 것을 실감하는 시대가 돼가고 있다.

글: 도승희 정보통신기획평가원(IITP) 연구위원