모호성을 스스로 감지하고 해결하도록 돕는 새로운 기술 'AURA' 개발 

 

클래스팅이 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야 최고 권위를 지닌 국제전산언어학술대회 콜링 2025(COLING 2025)에서 메인 트랙 발표로 채택돼 AI 기술 분야 연구 역량을 세계적으로 인정받았다고 24일 밝혔다. 이번 연구는 클래스팅의 에듀테크 리서치팀에서 진행한 연구의 일환이다. 

 

클래스팅 연구팀은 '자연어 추론을 위한 근거들은 얼마나 모호한가? 근거의 불확실성을 다루는 간단한 접근법(How Ambiguous Are the Rationales for Natural Language Reasoning? A Simple Approach to Handling Rationale Uncertainty)'라는 제목의 연구 논문을 통해 'AI가 논리를 어떻게 더 잘 이해할 수 있을까?'라는 핵심 질문을 탐구했다. 

 

 

기존 AI 모델은 답을 도출하는 과정에서 논리적 근거를 제공할 수 있었지만, 이 근거가 종종 애매하거나 신뢰하기 어려운 경우가 많았다. 이에 클래스팅 연구팀은 AI가 이러한 모호성을 스스로 감지하고 해결할 수 있도록 돕는 새로운 기술 AURA(Ambiguous Rationale-Aware Reasoning)를 개발했다. 

 

AURA 기술의 핵심은 AI가 논리적 근거의 모호성을 자체적으로 평가하고, 그 신뢰도를 분석해 더 안정적인 추론 과정을 선택하는 데 있다. 불완전하거나 모호한 설명이 주어졌을 때도 정확한 답을 찾는 데 기여한다. CSQA와 StrategyQA 등 다양한 데이터셋에서 테스트한 결과, AURA는 기존의 최신 기술(SOTA) 모델보다 평균 7% 이상 정확도가 향상됐으며, 특히 AURA 기술은 복잡한 문제나 AI가 학습하지 않은 새로운 환경(OoD, Out-of-Distribution)에서도 강력한 성능을 입증했다. 실제로 많은 문제가 명확한 설명 없이 주어지는 경우를 고려할 때, 이런 접근 방식은 AI가 더 유연하게 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 

 

이번 연구는 AI 기반 교육 기술 분야에서 학생의 이해를 돕고 신뢰할 수 있는 AI 피드백 시스템을 구축하는 데 기여할 것으로 예상된다. 향후 AI가 학습자에게 복잡하고 모호한 개념을 더 효과적이고 정확하게 설명하고 이해시키는 교육 모델 개발에 직접적으로 활용될 수 있다는 데 의의가 있다.

 

클래스팅 조현구 대표는 "이번 연구 논문을 통해 AI 기술을 기반으로 교육 혁신을 주도하는 글로벌 기업으로서 입지를 공고히 했다"며, "향후 AI를 활용한 맞춤형 학습, 자동 피드백, 교육 콘텐츠 최적화 등의 분야에서 지속적인 연구와 발전을 이어갈 예정이다. 국내뿐 아니라 전세계 누구나 개인별 학습 수준과 속도, 특성에 맞게 개인화된 성장을 돕는 AI 에이전트를 사용할 수 있도록 계속 노력할 것”이라고 강조했다.

 

한편, 콜링은 전산언어학 및 자연어처리 분야에서 세계적으로 권위 있는 학술대회 중 하나다. 1965년 설립 이후 60년 가까운 역사를 가진 콜링은 전산언어학 및 자연어처리 분야의 최신 연구 동향과 혁신적 기술을 공유하는 장으로 자리매김했다. 콜링은 전 세계 유수 연구기관과 산업계에서 발표 논문을 주목하는 만큼 학술적·산업적 영향력이 크다. 

 

헬로티 서재창 기자 |