인공지능 애플리케이션은 점점 더 많은 기업들을 매료시키고 있습니다. 그러나 그 확장은 한계를 드러내고 있습니다. 불완전한 응답, 공격적이거나 완전히 부정확한 응답(일반적으로 "환각"이라고 불림), 보안 취약점 및 너무 일반적인 응답이 널리 채택되는 것을 방해하고 있습니다.
환각, 보안 결함 및 오류는 기업들이 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 약화시키고 그 배포를 저해합니다. 이는 AI가 생성한 가짜 사건을 포함한 법률 문서를 제출한 두 변호사 사례에서 볼 수 있듯이, LLM의 부적절한 응답은 신뢰를 손상시키며 이미지와 평판에 악영향을 미칠 수 있습니다.
관측 가능성은 기술 시스템의 상태를 이해할 수 있도록 하는 기술 및 관행을 포함합니다. AI 애플리케이션의 경우, 이는 종단 간의 완전한 관점을 포함합니다. 이는 기업이 언어 모델(LLM)의 결과 품질을 평가하고 환각, 편향, 유독성, 성능 문제 및 비용을 탐지하는 데 도움을 줍니다. AI에서 관측 가능성이 필요한 이유는 이 기술이 필수적이 되는 바로 그 순간에 한계를 보이기 시작하기 때문입니다. 사용자들이 검색 엔진을 대체할 때, LLM이 정확한 응답을 제공할 것으로 기대합니다. AI가 이 작업에서 실패하면 신뢰를 침식합니다.
클라우드가 그 서비스를 평가하고 모니터링하기 위한 도구를 만들어낸 것처럼, 인공지능의 부상은 고유의 관측 가능성 솔루션을 요구합니다. AI 애플리케이션은 더 이상 단순한 실험으로 취급될 수 없으며, 모든 중요한 애플리케이션과 같은 엄격함으로 관리되어야 합니다.
"이것은 괜찮아 보인다"를 넘어서기
AI를 사용하는 조직의 주요 과제 중 하나는 모델의 정확성을 평가할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 갖추는 것입니다. 평가에서 모니터링에 이르기까지, 관측 가능성은 AI 애플리케이션의 성능 관리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 다양한 모델과 도구 중에서 가장 적합한 솔루션을 식별하고, 배포 후 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 이상을 탐지하고 수정하며, 성능, 지연 및 비용 간의 균형을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이러한 메커니즘을 통합함으로써 조직은 AI를 보다 효율적이고 통제된 방식으로 활용할 수 있습니다.
기업이 AI에 요구해야 하는 것
AI를 신뢰할 수 있게 배포하기 위해 기업은 단순히 "충분히 좋다"를 넘어 높은 수준의 요구를 목표로 해야 합니다. LLM의 응답은 정직하고, 무해하며, 유용해야 합니다.
이는 검증 가능한 사실에 기반해야 하며, 오류나 발명 없이 복잡한 작업에서 탁월해야 합니다. 책임 있는 AI는 또한 자신의 한계를 인식하고 정보가 없을 때 응답을 자제할 수 있어야 합니다. 보안은 매우 중요하며, AI는 개인 데이터를 노출하거나 조작에 굴복해서는 안 됩니다. 견고한 메커니즘은 편향, 고정관념 및 유독한 왜곡을 방지해야 합니다. 마침내, 인공지능은 사용자의 목표를 서비스하는 데 있어 명확하고 직접적으로 활용 가능한 응답을 제공하여 그들의 효율성과 결정을 개선해야 합니다.
신뢰할 수 있는 기억이 필요한 작업을 위해, LLM을 외부 데이터 소스로 보강하여 정확성을 보장해야 합니다. 이는 연구 기반 증강 생성(RAG)의 원칙으로, 이는 LLM과 사실적 데이터베이스를 결합하여 더 정확한 응답을 제공합니다.
RAG Triad는 RAG 애플리케이션을 평가하여 정직하고 유용한지 보장하는 메트릭 집합입니다. 이는 세 가지 기준에 기반하여 작동합니다: 컨텍스트의 관련성, 기반 및 응답의 관련성. RAG 시스템을 요청, 컨텍스트, 응답의 요소로 분해함으로써, 이 평가 프레임워크는 실패 지점을 식별하고 시스템을 목표로 최적화할 수 있게 합니다.
위험으로부터 보호
관측 가능성은 환각을 제한하고 잘못된 응답을 탐지하며 보안 결함을 식별하는 데 도움을 줍니다. 다중 에이전트 워크플로의 출현으로, 도구 호출, 실행 추적 및 분산 시스템의 올바른 작동을 모니터링하는 것이 중요해졌습니다. 위험을 방지하는 것은 모델을 조정하고 애플리케이션에 방어 장치를 추가하여 독성, 고정관념 및 적대적 공격을 평가하는 것을 포함합니다. 이는 AI의 잠재력을 완전히 활용하고, 기업을 혁신하며, 프로세스를 최적화하고, 비용을 줄이며, 새로운 수익원을 창출하는 데 중요한 기술입니다.