I가외부 도구를 언제 사용해야 하는지를 학습하면 성능이 28% 향상된다는 결과가 나왔다.[사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] 최근 인공지능(AI)과 외부 도구에 대한 연구 결과가 발표됐다.

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19일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면 최근 연구에서는 AI가외부 도구를 언제 사용해야 하는지를 학습하면 성능이 28% 향상된다는 결과가 나왔다.

이는 캘리포니아대샌디에이고 캠퍼스와 칭화대의 공동 연구 결과로, AI가 외부 도구를 사용해야 할 시점을 판단하면서 학습하면서 적응하는 '학습 중 적응'(Adapting While Learning) 방식을 제안했다. 이 방식은 AI가 작업의 난이도를 평가하고, 그에 따라 도구 사용 여부를 결정하도록 하는 것이다.

이번 연구는 AI가 '환각'이라는 현상을 통해 엉뚱한 내용을 출력하는 문제를 해결하는 데 도움이 될 것으로 보인다. '환각'은 AI가 입력된 내용에 대해 그럴듯해 보이는 잘못된 내용을 출력하는 현상으로, AI 도입을 고려하는 기업에게 가장 큰 리스크 중 하나다.

연구는 AI가 내부 지식으로 해결할 것인지, 도구를 사용할 것인지를 판단하는 능력이 순수한 모델 규모나 계산 능력보다 AI에 더 중요할 수 있음을 시사한다. 이는 AI가 툴 사용 시점에 대해 '인간과 같은 판단을 한다'는 모델은 효율성과 정확성이 모두 중요한 과학 연구, 금융 모델링, 의료 진단 등의 분야에서 특히 가치가 높을 것으로 기대된다.

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