김규동 기자
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| 김동우 포스텍 교수 (사진=포스텍 제공) |
국내 기관 소속 연구진만으로 구성된 팀이 이 상을 받은 것은 이번이 처음이다.
최근 연구자·개발자 등 전문가들은 거대언어모델(LLM)과 대화를 주고받으며 문제를 함께 풀어가고 있다.
그런데 AI의 답변에서 틀린 부분을 지적해도 AI가 이를 반영하지 않거나 이미 맞게 풀었던 부분까지 바꾸고 새로운 오류를 만드는 경우가 많다. 대화가 길어질수록 쌓이는 기록을 매번 다시 처리해야 해 비용도 커진다.
연구팀은 피드백을 '새로운 지시'가 아니라 '답변을 직접 고치는 일'로 바라봤다. 이번에 제안한 '인플레이스 피드백' 방식에서는 사용자가 AI 답변 중 잘못된 부분을 직접 수정하면 AI가 수정된 지점부터 이어서 추론을 다시 전개한다.
그 결과 수학·과학·코딩·논리 등 추론 능력이 필요한 다섯 개 벤치마크에서 기존 대화형 피드백 방식보다 적은 토큰을 쓰면서도 더 높은 성능을 보였다.
논문 작성 경험이 있는 참가자 15명을 대상으로 한 사용자 연구에서도 최종 결과물에 대한 만족도는 높고 AI 사용에 따른 피로도는 낮았다.
연구는 AI와 전문가가 믿고 협업하려면 모델 성능을 높이는 것만큼, 사람의 전문 지식과 수정 의도를 AI가 정확히 이어받는 상호작용 설계도 중요하다는 점을 보여줬다는 평가를 받는다.
김동우 교수는 "수상은 AI 모델 성능뿐 아니라 사용자 전문 지식과 수정 의도를 정확하게 반영하는 상호작용 방식이 중요하다는 점을 인정받은 결과"라며 "연구에 함께한 학생들과 연구팀 구성원들의 노력에 감사드리며 인간과 AI가 더욱 신뢰하며 협업할 방법을 연구해 나가겠다"고 소감을 전했다.
한편, EMNLP는 ACL과 함께 자연어처리 분야에서 가장 권위 있는 학회로 꼽힌다. 올해는 총 1만7661편의 논문이 제출됐다. 이 가운데 22편(약 0.1%)만 'Outstanding Paper Award'에 선정됐다.
포항=김규동 기자
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