페르소나AI, 역사 질의 대응 특화 소형 언어모델 출시… “역사 왜곡 문제 해결 기대”

페르소나AI가 역사 관련 질의에 대한 응답 기준을 정교화하기 위한 소형 언어모델(sSLM)을 공개했다.

페르소나AI는 ‘역사왜곡 방지 sSLM(Sovereign AI Small Language Model)’을 개발해 출시했다고 밝혔다. 이번 모델은 기업용 대화형 인공지능 서비스에서 활용되는 역사 관련 응답의 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞췄다.

최근 콜센터, 챗봇, AI 상담사 등에서 업무 외 질문으로 역사·영토 관련 질의가 제기되는 사례가 늘고 있다. 일부 글로벌 AI 모델의 경우 해당 사안을 분쟁 이슈로 분류하거나 명확한 답변을 제시하지 않는 경우도 있어, 응답 기준에 대한 문제 제기가 이어져 왔다.

페르소나AI는 이러한 한계를 보완하기 위해 공신력 있는 사료와 기관 데이터를 기반으로 모델을 학습시켰다고 설명했다. 해당 모델은 ‘질문–답변–근거 문헌’ 구조의 데이터로 학습됐으며, 주요 역사 쟁점에 대해 관련 근거를 함께 제시하는 방식으로 설계됐다.

해당 모델은 한국 역사 관련 질의에 대응하도록 설계된 소버린 AI(Sovereign AI) 기반 소형 언어모델로, 데이터 수집부터 학습까지 전 과정에 국내 검증 체계를 적용한 것이 특징이다. 독도, 위안부, 강제징용, 동북공정 등 주요 역사 이슈를 포함한 다수 주제를 다루며, 응답 과정에서 출처를 제시하는 구조를 적용했다.

이 모델은 기업용 콜센터, 고객 상담 챗봇, 공공 민원 대응 시스템 등 다양한 대화형 AI 서비스에 적용할 수 있다. 회사 측은 상담 과정에서 발생하는 역사 관련 질의에 대해 보다 일관된 기준의 응답을 제공하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.

페르소나AI 관계자는 “단순히 정답을 제시하는 모델이 아니라, 사료와 근거 맥락을 함께 제시해 응답 신뢰성을 확보한 모델”이라며 “AI가 역사를 설명할 때도 ‘근거가 있는 한국형 인식’을 기반으로 한다”고 설명했다.

한편, 현재 1차 버전(v1.0)으로 출시된 v1.0 모델은 향후 국사편찬위원회, 공공데이터포털 등 공공 역사 데이터를 추가로 반영해 정밀도를 높일 계획이다. 아울러 새로운 사례가 발생할 경우 이를 반영할 수 있는 업데이트 체계를 구축해 모델 개선을 이어간다는 방침이다.

페르소나AI는 향후 공공 데이터 등을 추가 반영해 모델 정밀도를 개선하고, 새로운 사례를 반영하는 업데이트 체계를 구축할 계획이라고 밝혔다.