할루시네이션 제거와 데이터 품질 검증으로 완성한 고도화된 AI 학습 데이터

Generative AI, 즉 생성형 인공지능은 최근 기업들의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 하지만 AI 모델의 성능을 결정짓는 건 다름 아닌 학습 데이터의 품질이다. 특히 Q&A 형식의 데이터는 할루시네이션(hallucination, 사실과 다른 정보 생성) 문제가 빈번하게 발생하는 만큼, 고도화된 품질 검증이 필수이다.

이번 포스팅에서는 한 기업 고객이 겪은 문제부터, 젠다이브가 제공한 해결 방안, 그리고 그 성과까지 자세히 소개한다.

고객사의 고민: 확보한 데이터는 많지만, 품질이 문제였다

고객사는 자체적으로 Generative AI 학습용 Q&A 데이터를 확보하였으나, 내부 테스트 결과 다수의 할루시네이션 오류가 발견되었다. 이러한 오류는 모델 학습 후에도 잘못된 정보를 생성하는 원인이 되었으며, 결국 AI 활용에 대한 신뢰도 저하로 이어졌다.

이에 따라 고객사는 다음과 같은 과제를 안고 있었다:

• 수만 건의 Q&A 데이터 내 할루시네이션 여부 검토

• 잘못된 프롬프트, 요약문, 답변의 정밀 수정

• 학습 가능한 고품질 데이터셋으로 재가공하여 납품 받기

젠다이브의 해법: 40,000건의 Q&A 데이터, 할루시네이션까지 잡다

젠다이브는 초거대 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.1에 명시된 절차를 기반으로, 데이터 전수 검토 및 정밀한 수정 작업을 수행하였다. 특히 다음과 같은 방식으로 프로젝트를 성공적으로 이끌었다:

1. 17개 주제 카테고리로 분류 후 분석

   • 분야별 오류 특성을 파악하고, 카테고리별로 검증 기준을 다르게 설정

2. 프롬프트, 답변, 요약문 전 항목에 대해 할루시네이션 검증

   • AI의 응답 생성 메커니즘에 맞춰 문맥과 사실 일치 여부까지 검토

3. 전문 인력 + 크라우드워커 협업 시스템 가동

   • 검토, 수정, 리뷰까지 3단계 검증체계를 통한 품질 보장

4. 원천 데이터와 수정본 비교 가능하도록 이력 관리

   • 납품 후에도 데이터 활용성과 투명성을 높임

이는 제1권 품질관리 가이드라인에서 강조하는 '데이터 정제, 가공, 품질검사, 검증'의 전 단계에 걸친 통합적인 품질관리 활동과 정확히 맞닿아 있다.

결과: 고객 맞춤형 고품질 데이터셋 완성

프로젝트 결과는 명확했다. 무려 40,000건의 Q&A 데이터셋을 정밀하게 검토하고, 할루시네이션이 제거된 고품질의 학습 데이터셋으로 재탄생시켰다. 고객사는 이를 통해 보다 정확하고 신뢰도 높은 AI 모델을 학습시킬 수 있었고, 이후 AI 응답의 품질 또한 눈에 띄게 개선되었다.

단순한 데이터 검수 수준이 아닌, 품질관리 프레임워크에 기반한 체계적 검증과 품질관리 지표 반영을 통해 가능했던 성과였다.

젠다이브가 이 프로젝트를 성공시킬 수 있었던 이유

• 풍부한 데이터 품질관리 경험
  AI 학습 데이터 프로젝트 다수 수행, 다양한 오류 유형에 대한 대응력 보유

• 초거대 AI 데이터 특화 품질관리 노하우
  단순 정제뿐 아니라 사전학습/미세조정에 적합한 데이터 품질기준 적용

• 데이터 구축 생애주기 전체를 고려한 전략
  준비-획득-정제-가공-검사-활용까지 전 단계를 통합 관리

젠다이브는 단순한 데이터 처리 업체가 아닌, 고객의 AI 전략을 함께 고민하는 동반자임을 다시 한번 증명한 프로젝트였다.

고객사처럼 AI 도입을 고민하고 계신가요?

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앞으로도 다양한 [포스팅]을 통해 실질적인 AI 데이터 노하우를 소개드릴 예정입니다.
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