KAIST, 챗GPT 시간 오류 바로잡는다… AI 정확성 한단계 높여

AI 요약

한국과학기술원(카이스트) 전기및전자공학부 황의종 교수팀이 마이크로소프트연구소와 공동으로 시간 데이터베이스(Temporal Database) 설계이론을 인공지능 평가에 적용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔습니다. 이 시스템은 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제를 자동 생성하고 문제 생성부터 정답 도출·검증까지 전 과정을 자동화하며, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 도입해 시간 환각을 기존 대비 평균 21.7% 이상 더 정확하게 탐지합니다. 해당 기술은 입력 데이터량을 평균 51% 줄이고 유지보수 부담을 경감하며 연구 결과는 ICLR 2026에서 발표될 예정이고 제1저자 카이스트 김소연 박사과정과 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang)·싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했고 황의종 교수가 연구를 이끌었습니다.