KAIST "시간 오류 자동 진단…LLM 취약성 개선"

AI 요약

KAIST 전기 및 전자공학부 황의종 교수 연구팀과 마이크로소프트연구소가 시간 데이터베이스 이론을 도입해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔습니다. 이 시스템은 데이터베이스만으로 13가지 유형의 시간 기반 문제를 자동 생성하고 정답 도출·검증을 자동화해 현실 정보가 변경되면 데이터베이스 업데이트만으로 평가 전반이 반영되며, 시간 환각을 기존보다 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하고 입력 데이터량을 평균 51% 줄인다고 연구팀은 강조했습니다. 연구에는 KAIST 김소연 박사과정이 제1 저자로 참여했고 진동 왕(Jindong Wang)·싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했으며 연구 결과는 ICLR 2026에서 발표될 예정입니다.