UNIST, 개인정보 노출 최소화 꼭 필요한 답변만 제공하는 AI 개발

(울산=뉴스1) 김세은 기자 = 알레르기처럼 사용자의 특성에 맞춰 정확한 답변을 내놓는 개인화 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 공태식 교수팀은 사용자와 밀접한 정보만 선별·저장해 맞춤형 답변을 빠르게 내놓게 하는 온디바이스 검색증강생성(RAG) 기술인 '에픽(EPIC)'을 개발했다고 10일 밝혔다.

RAG 기술은 챗GPT와 같은 언어모델이 사용자의 기기 안에 저장된 웹페이지나 이전 대화 내용을 먼저 검색하고, 여기서 찾은 정보를 토대로 답변을 만드는 기술이다.

언어 모델이 미리 학습하지 못한 최신 정보나 사용자의 개인적인 기록까지 답변에 반영할 수 있어 정확하고 유용한 답변을 만들 수 있다.

연구팀이 새롭게 개발한 '에픽'은 각 자료가 사용자 취향과 의미상 얼마나 가까운지를 빠르게 계산해 관련성이 낮은 자료를 먼저 걸러낸다.

남은 자료는 언어 모델이 다시 확인하는 방식을 통해 꼭 필요한 정보만을 남겨 검색 정보를 저장하는 공간을 줄일 수 있다.

기존 기술은 개인정보를 기기 밖으로 보내지 않아 사생활 침해 우려를 줄일 수 있지만, 휴대전화와 같은 온디바이스 기기에서 메모리를 지나치게 많이 차지하는 문제가 있었다.

반면 에픽은 정보를 저장할 때 원 정보뿐만 아니라 이 정보를 어떤 상황에서 활용할지를 담은 사용 지침을 함께 붙여 저장하는 방식이라 더 정확하고 빠른 검색이 가능하다.

만약 해산물 알레르기가 있는 사용자가 "제주도 음식을 추천해 줘"라고 물으면, 에픽은 질문과 '해산물 알레르기'를 연결하고, 관련 사용 지침이 붙은 제주 음식 자료를 찾아 답변 모델에 전달해 흑돼지 요리 같은 답변을 내놓게 된다.

이처럼 사용자의 개인정보 자체를 검색 결과에 무작정 포함하는 대신, 질문과 관련성이 높은 개인 정보만 선별해 답변에 활용하는 것이 핵심이다.

연구팀이 네 개의 벤치마크와 세 종류의 언어모델 조합으로 검증한 결과, 검색용 저장공간과 검색 시간은 줄고 사용자 취향을 반영한 답변의 정확도는 높아졌다.

위키피디아에서 맞춤형 추천 정보를 찾는 PrefWiki 벤치마크에서 저장공간은 기존 대비 2404분의 1이 됐고, 네 벤치마크의 평균 검색 시간도 줄었다.

공태식 교수는 "개인정보를 외부로 보내지 않으면서도 작은 검색 메모리만으로 개인의 취향과 요구를 놓치지 않고, 스마트폰과 노트북 같은 일상 기기에서 빠르게 작동하는 맞춤형 AI의 개발에 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)의 AI 스타 펠로우십, 인공지능대학원지원사업, 초거대 제조 AI 연구지원사업과 한국연구재단 지원 등을 받아 수행했다. 연구 결과는 지난 7월 서울에서 열린 인공지능 3대 국제학회인 국제머신러닝학회(International Conference on Machine Learning, ICML)에 공개됐다.

syk000120@news1.kr