테스트 시 토론을 통해 AI가 정확히 명령을 따르게 하는 새로운 기술 등장

대규모 언어모델(LLM)은 단순히 지능이 높아야 할 뿐 아니라, 특정 상황에서 정확하고 안전하게 작동해야 한다는 점이 중요하다. 일반적인 모델은 다양한 작업에 유연하게 대응할 수 있지만, 특정 목적에 맞는 정밀한 지시를 따르는 데 한계가 있다. 예를 들어, 코드 작성과 어린이의 숙제 도우미는 각각 다른 규칙과 기준을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위해 상하이 교통대학, 홍콩대학 등이 공동 연구한 논문 ‘경계를 넘는 추론: 테스트 시 사고를 통한 사양 일치 강화’에서 ‘테스트 시 사고(Test-Time Deliberation)’라는 새로운 기법을 제안했다. 이 방법은 모델이 응답을 생성할 때, 명시된 지시사항이나 규칙을 다시 한 번 고민하고 검토하게 만드는 방식이다. 즉, 답변을 내기 전에 ‘내가 이 상황에서 어떤 행동을 해야 하는가’를 잠시 멈춰 생각하게 하는 것이다. 연구 결과, 이 기법을 적용하면 모델이 복잡한 안전성 및 행동 규칙을 훨씬 더 정확하게 따르는 것으로 나타났다. 특히, 지침이 모호하거나 여러 조건이 복합적으로 작용하는 상황에서 기존 모델보다 훨씬 더 신뢰할 수 있는 결과를 내는 데 성공했다. 이 기법은 추가적인 학습이나 모델 구조 변경 없이도 작동하며, 경량이고 실용적인 특징을 지닌다. 따라서 기업이나 개발자들이 LLM을 실제 서비스에 적용할 때, 정확성과 안전성을 높이는 데 즉시 활용 가능하다. 앞으로 AI가 단순히 ‘지능적’이기보다는 ‘정확한 전문가’로 자리매김하기 위한 중요한 전환점이 될 수 있다.