LLM 신뢰성 평가, 왜 중요할까?

• 법적 리스크 증가
  • AI 규제가 강화되고 있습니다. 제대로 검증되지 않은 AI 서비스는 법적 소송 및 과징금 부과 위험이 커질 수밖에 없습니다. 특히나 개인정보 보호법이나 정보보호 관련 법령의 경우, 미준수 시 서비스 중단까지 될 수 있기 때문에 각별히 주의해야 합니다. 신뢰성 검증은 국내외 시장에서 규제 요건을 충족하기 위한 필수적인 절차입니다.
• 비용 및 시간 낭비
  • 오류를 직접 인간이 검증하기에는 인력도, 비용도, 시간도 굉장히 많이 소요됩니다. 리스크를 빠르게 찾아내야 전체 프로젝트 일정을 지킬 수 있습니다.
• 고객 신뢰도 하락
  • AI를 사람들이 온전히 신뢰하지 못하는 이유는, 매체에서 보도된 크고 작은 안전성 논란 때문입니다. 부정확하거나 부적절한 서비스 오류로 한 번 이미지가 굳으면, 고객과의 떨어진 신뢰성을 회복하기가 어렵습니다.
• 기회 상실
  • 경쟁이 심하고 발전이 빠른 AI 업계에서 검증 오류로 인해 제품이나 서비스의 재개발 및 재검증이 잘못 이루어진다면, 단순히 시간 소요를 넘어 시장에서의 기회를 상실하는 계기가 될 수 있습니다. 이는 경쟁자에게 새로운 기회를 주는 것과 다름 없습니다.

신뢰성 검증 항목

• 편향성
• 위법성
• 개인정보 침해
• 정보 충실성
• 유해 발언
• 원하는 항목 직접 설정 가능

고객 사례

• 대고객용 챗봇을 통한 질의응답 서비스의 유해성 평가를 위한 평가 지표 및 기준 설계
• 대고객용 챗봇을 통한 일상대화 서비스의 유해성 평가를 위한 평가 지표 및 기준 설계
• 설계된 지표 기반 평가 데이터 구축
• 챗봇의 신뢰성을 평가하는 Red Team 운영
• 유사 모델과의 평가 결과 비교 리포트 제공