DL.Translator는 AI 번역에서 ‘환각’ 현상을 어떻게 줄일 수 있는가?
핵심 현황 진단
“대형 언어 모델은 종종 문장의 자연스러움을 위해 정보를 임의로 생성하거나 핵심적인 부정어를 누락하는 경우가 있다.”
근본 원인 분석
1
문맥 강화 프롬프트
우리는 단순히 한 문장만 AI에 전달하지 않는다. 우리는 단락 전후의 문맥과 문서 메타데이터를 함께 패키징하고, 수만 회의 테스트를 거친 ‘시스템 프롬프트’를 적용하여 모델이 원문에 엄격하게 충실할 것을 요구합니다.
2
다중 엔진 교차 검증(내부 논리)
고급 번역 과제에서는 시스템이 서로 다른 엔진의 번역 결과를 비교합니다. 핵심 데이터(예: 숫자, 날짜)에서 불일치가 발생할 경우, 시스템은 2차 검증 로직을 실행합니다.
최종 솔루션 요약
AI가 환각 현상을 완전히 제거할 수는 없지만, 엔지니어링적 접근을 통해 DL.Translator는 이를 전문적인 업무 환경에서 수용 가능한 수준으로 낮췄습니다.