생성형 AI, 이제는 작고 똑똑하게 – SLM 시대의 도래
최근 몇 년 사이, 인공지능은 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 특히 GPT, Claude, Gemini 등 초거대 언어 모델(LLM)의 등장은 많은 사람들에게 “AI가 인간을 넘보는 시대”가 온 듯한 인상을 주었죠. 하지만 그 이면에는 환각(hallucination), 불신, 높은 비용, 그리고 모호한 책임 문제가 함께 자리하고 있습니다.
이제 AI의 방향은 단순히 “크고 강력한 모델”을 지향하는 시대를 지나, 신뢰 가능하고 작지만 유능한 모델, 즉 SLM(Small Language Model) 중심으로 재편되고 있습니다.
왜 사람들은 AI를 믿지 못할까?
KPMG와 멜버른대학교의 글로벌 AI 보고서에 따르면, AI를 신뢰한다고 답한 사람은 절반도 되지 않았습니다. 이는 단순한 인식의 문제가 아니라, 실제 AI가 보여준 결과 때문입니다.
가장 큰 문제는 바로 **사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 말하는 ‘환각 현상’**입니다.
예를 들어, 오픈AI의 최신 경량 모델(o4-mini)은 최대 79%의 환각률을 기록했습니다. AI가 마치 사실처럼 ‘지어내는’ 답변은 실무에서 큰 리스크로 작용합니다. AI는 잘 작동하는 듯 보이지만, 근거와 신뢰가 부족하다는 점에서 신뢰 격차가 발생하고 있는 것이죠.
SLM: 작지만 강한 AI의 시대
이러한 문제에 대한 해답 중 하나로 주목받는 것이 바로 SLM, 즉 소형 언어 모델입니다.
💡 SLM(Small Language Model)이란?특정 업무나 도메인에 특화된, 경량화된 언어 모델로, LLM보다 적은 자원으로 빠르고 정확한 결과를 제공하는 AI.
SLM은 다음과 같은 점에서 특히 주목받고 있습니다:
- 낮은 비용과 빠른 응답 속도
- 기업 내부 데이터와의 높은 적합성
- 도메인 특화 및 과업 최적화 가능
- 높은 설명력(XAI) 기반 구현이 용이
실제로 포레스터는 2025년까지 기업의 60%가 LLM보다 SLM을 우선적으로 도입할 것이라고 전망했습니다.
신뢰를 더하는 기술: RAG와 고품질 데이터
SLM만으로는 충분하지 않습니다. AI가 환각을 줄이고 신뢰를 얻기 위해서는 사실 기반의 응답 생성, 즉 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 함께 필요합니다.
이는 AI가 자체 추론만으로 답하지 않고, 외부 문서나 데이터베이스를 검색해 참조 기반 응답을 생성하는 방식입니다.
또한, AI의 정확도와 신뢰성을 결정하는 가장 중요한 요소는 데이터의 품질입니다.
좋은 AI를 만들기 위해서는:
- 출처가 명확한 데이터
- 도메인 전문가의 검토
- 편향 없는 샘플링
- 사용자 피드백 기반 개선
이런 조건이 선행되어야 진정한 ‘스마트한 AI’가 만들어질 수 있습니다.