디지털한글 주식회사
인공지능이 생성한 한국어를
인공지능이 생성한 한국어를
기계적으로 검증합니다
대규모 언어모델은 영어 중심 말뭉치로 학습되어 한국어의 형태적·화용적 특성을 안정적으로 재현하지 못합니다. 디지털한글은 이 문제를 생성 성능의 개선이 아니라 생성물의 검증으로 해결하는 방법을 연구합니다.
연구 관점
본사는 생성과 검증의 분리를 기본 원칙으로 합니다. 생성 모델을 신뢰 가능한 구성요소로 전제하지 않고, 규칙 기반 검증 절차를 직렬로 배치하여 산출물의 규범 적합성을 확보합니다.
01
생성
언어모델이 초안을 산출합니다. 이 단계의 결과를 최종물로 보지 않습니다.
02
검증
경어법 일관성, 표현 적절성, 사실 정합성을 정량 지표로 판정하고 기준 미달 시 반려합니다.
03
승인
담당자가 최종 확인합니다. 확인 이력이 기록으로 남습니다.
공공 부문과 규제 산업에서 요구되는 것은 생성 성능의 우수성이 아니라
산출물의 예측 가능성과 책임 소재의 명확성이라고 봅니다.
연구 분야
본사가 독자적 연구 영역으로 설정한 주제입니다.
- 한국어 생성물의 품질 평가 방법론 — 규범 적합성을 정량 지표로 판정하는 기준과 임계값 설계
- 한국어를 원천 언어로 하는 다국어 산출 체계 — 고유명사·호칭·문화 특정 표현의 등가성 유지
- 생성형 인공지능의 신뢰성 확보 체계 — 생성물 표시, 이용자 고지, 처리 이력 관리
- 콘텐츠 생산 공정의 자동화 및 기관 내 구축 — 외부 데이터 이전을 수반하지 않는 구성
- 한국어 교육 콘텐츠의 적응형 생성 — 학습자의 언어 배경과 숙련도에 따른 자동 생성
- 생성형 디지털 콘텐츠의 사회적 영향 — 역기능의 유형화와 순기능의 성립 조건
- AI 리터러시 역량의 측정 — 산출물 판단 능력의 정의와 측정 도구
사업 영역
| 자문 | 인공지능 도입 타당성 검토, 적용 범위 설계, 품질 기준 수립 |
|---|---|
| 구축 | 검증 체계 및 콘텐츠 생산 공정의 기관 내 구축 |
| 법규 대응 | 인공지능 기본법 요구사항 진단 및 대응 체계 구현 |
| 기술 이전 | 구축 체계의 운영 역량 이전 및 담당자 교육 |
| 연구개발 | 국가 연구개발사업의 기획·수행·자문 참여 |
| 동향 정보 | 인공지능 정책·법제·기술 동향의 정기 발행 |