Clarity: 최초의 해석 가능한 AI 플랫폼 공개

섹션별 상세

기존 AI 모델은 내부 추론 과정이 불투명한 블랙박스 구조로, 출력 결과의 근거를 추적하기 어렵다.

Clarity는 Steerling 8B 모델을 탑재하여 모델이 어떤 개념을 기반으로 결과를 도출하는지 시각화하고 추론 과정을 명확히 보여준다.

출력 결과와 훈련 데이터 간의 연결 고리를 추적하여 모델의 판단 근거를 데이터 수준에서 검증할 수 있다.

프롬프트 엔지니어링 대신 모델 내부의 특정 개념을 직접 증폭하거나 억제하는 방식으로 모델의 출력 행동을 제어할 수 있다.

해석 가능성(Interpretability): — AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 능력. 모델이 왜 특정 결과를 도출했는지 내부 논리를 파악하여 신뢰성을 높이고 오류를 진단하는 데 필수적이다.
블랙박스(Black Box): — 모델의 내부 작동 원리나 추론 과정을 외부에서 알 수 없는 상태. 입력과 출력은 관찰 가능하지만, 모델이 어떤 근거로 결정을 내리는지 파악하기 어려워 신뢰성과 안전성 확보에 제약이 된다.
개념 기반 제어(Concept-based Steering): — 프롬프트 대신 모델 내부의 특정 개념(Concept)을 직접 증폭하거나 억제하여 모델의 출력 방향을 조정하는 기술. 모델의 내부 표현을 직접 조작함으로써 더 정밀하고 의도적인 제어가 가능하다.

기존 AI 모델은 내부 추론 과정이 불투명한 블랙박스 구조로, 출력 결과의 근거를 추적하기 어렵다.

Clarity는 Steerling 8B 모델을 탑재하여 모델이 어떤 개념을 기반으로 결과를 도출하는지 시각화하고 추론 과정을 명확히 보여준다.

출력 결과와 훈련 데이터 간의 연결 고리를 추적하여 모델의 판단 근거를 데이터 수준에서 검증할 수 있다.

프롬프트 엔지니어링 대신 모델 내부의 특정 개념을 직접 증폭하거나 억제하는 방식으로 모델의 출력 행동을 제어할 수 있다.

해석 가능성(Interpretability): — AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 능력. 모델이 왜 특정 결과를 도출했는지 내부 논리를 파악하여 신뢰성을 높이고 오류를 진단하는 데 필수적이다.
블랙박스(Black Box): — 모델의 내부 작동 원리나 추론 과정을 외부에서 알 수 없는 상태. 입력과 출력은 관찰 가능하지만, 모델이 어떤 근거로 결정을 내리는지 파악하기 어려워 신뢰성과 안전성 확보에 제약이 된다.
개념 기반 제어(Concept-based Steering): — 프롬프트 대신 모델 내부의 특정 개념(Concept)을 직접 증폭하거나 억제하여 모델의 출력 방향을 조정하는 기술. 모델의 내부 표현을 직접 조작함으로써 더 정밀하고 의도적인 제어가 가능하다.