AI 평가 신뢰도 높인다… 랭체인, '어라인 이밸스' 전격 공개

기업들이 인공지능(AI)을 자체 애플리케이션에 접목하면서, 인간 평가와 AI 모델 기반 평가 간의 신뢰 격차가 뚜렷해지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 생성형 AI 플랫폼 랭체인(LangChain)이 평가 도구 '어라인 이밸스(Align Evals)'를 공개했다. 이 툴은 기업 맞춤형 기준에 따라 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 평가자를 생성하고, 이를 사람의 피드백에 더 밀접하게 보정해 정밀도를 높인다.

어라인 이밸스는 랭체인의 모델 테스트 프레임워크인 '랭스미스(LangSmith)'에 통합됐다. 랭체인 측은 "평가 스코어가 우리 팀 구성원이라면 내릴 법한 판단과 불일치한다는 피드백이 잦았다"며, "그로 인해 비교 과정에 노이즈가 발생하고 잘못된 신호를 좇다가 시간을 낭비하게 된다"고 출시 배경을 설명했다.

이 평가 시스템의 기반은 아마존 수석 응용 과학자 유진 얀(Eugene Yan)의 평가 자동화 프로젝트 논문이다. 해당 논문에서는 전체 평가 과정을 앱 하나로 단순화해 반복 개선하는 구조를 제안했고, 이를 토대로 랭체인은 어라인 이밸스를 설계했다.

이 툴을 활용하면 개발자들은 평가 기준을 수립하고, 적절한 데이터 샘플을 추려 인간 평가자와 모델 평가자 간 점수를 비교하고 그 차이를 기준선에 맞춰 조정할 수 있다. 특히 랭체인이 제시한 절차는 평가 프롬프트를 반복 튜닝하며 정확도를 높이는 과정을 핵심으로 삼는다. 예를 들어, 특정 응답에 대한 모델 점수가 과하게 나오면 명확한 감점 기준을 추가하는 식으로 보완할 수 있다는 설명이다.

이처럼 효과적인 LLM 평가자 생성 수요가 커지는 가운데, 세일즈포스(CRM), 아마존웹서비스(AWS), 오픈AI(OpenAI) 등 주요 기업들도 유사한 프레임워크를 속속 도입 중이다. AWS는 '베드록(Bedrock)'을 통해 자동 및 수동 평가 기능을 제공하고 있으며, 메타(Meta)의 경우 자가 학습 평가 기능을 개발해 모델이 직접 훈련 데이터를 구축할 수 있는 기반을 실험 중이다.

엔터프라이즈 시장에서 AI 채택이 본격화됨에 따라 '모델 평가의 자동화'는 신뢰성 확보의 핵심 과제로 부상하고 있다. 기업 고객은 이제 단순 성능 검증을 넘어, 평가의 투명성, 지표 해석력, 업무 적합성 등을 종합적으로 바라본다. 어라인 이밸스는 이러한 기대에 부응하며, 향후 AI 에이전트 기반 업무 자동화 흐름에서 중요한 도구로 자리매김할 가능성이 크다.