AI 시대의 교육 혁신을 이야기할 때 빠지지 않는 단어가 있습니다. 바로 “Hallucination(환각)”입니다.
생성형 AI는 때때로 그럴듯하지만 사실과 다른 내용을 만들어냅니다. 교육 현장에서 이런 오류는 단순한 실수가 아니라, 학습자의 이해와 신뢰를 무너뜨리는 치명적인 문제로 이어질 수 있습니다.
LEIA는 이 문제를 단순히 “최대한 줄인다”가 아니라 “구조적으로 대응한다”는 관점에서 접근했습니다. 그 핵심이 바로 Agentic Workflow입니다.
1. Hallucination은 단일 모델 구조의 숙명
대부분의 AI 시스템은 하나의 거대한 모델이 질문과 답변, 텍스트 변환 등 모든 역할을 수행합니다. 이런 구조에서는:
- 모델이 잘못된 지식을 스스로 검증할 방법이 없음
- 오류가 발생해도 다시 교정할 별도의 절차가 없음
- 출력이 곧 결과물이 되므로 사용자에게 그대로 노출됨
즉, Hallucination은 “한 번의 샷에 모든 걸 걸어야 하는 단일 모델 구조의 숙명”이라 할 수 있습니다.
2. LEIA의 Agentic Workflow: 역할 분리와 교차 검증
LEIA는 여기에 다른 접근을 택했습니다. 여러 개의 AI 에이전트가 각각 특화된 역할을 맡고, 결과를 교차 검증하는 방식입니다.
- 분업화: 어떤 에이전트는 강의 개요만, 어떤 에이전트는 학습 목표만, 또 다른 에이전트는 퀴즈 생성만 담당합니다.
- 교차 검증: 결과물을 받아 검토하는 Supervisory Agent가 “이 답변이 사실적으로 타당한가?”, “맥락과 일관성이 맞는가?”를 점검합니다.
- 재실행 구조: 만약 결과가 기준치(예: 9/10) 이하라면, 동일한 과정을 자동으로 재실행하여 오류를 줄입니다.
이처럼 LEIA는 “하나의 모델의 착각”을 여러 단계의 검증망 속에서 필터링합니다.
3. Hallucination을 ‘최소화’에서 ‘시스템적으로 대응’으로
중요한 점은, LEIA의 접근은 단순히 확률적으로 Hallucination 발생을 줄이는 수준을 넘어선다는 것입니다.
- 시스템적 대응: 잘못된 출력이 나오더라도, 그것이 그대로 사용자에게 전달되지 않고 내부에서 교정됩니다.
- 재생성 루프: 에이전트 간 불일치나 신뢰도 부족이 감지되면, 자동으로 반복 수행해 정확도를 끌어올립니다.
- 품질 보증: 최종 산출물이 외부로 나가기 전 반드시 검증 단계를 거칩니다.
이것은 마치 출판사가 책을 내기 전 교정자와 편집자의 손을 거치는 것과 비슷합니다. 단일 모델의 Hallucination이 “작가의 초고”라면, LEIA의 Agentic Workflow는 “출판사의 편집 과정”이라 할 수 있습니다.
4. 교육이라는 맥락에서의 필연성
교육 콘텐츠는 검색 엔진 답변이나 마케팅 글과 달리, 정확성·일관성·신뢰성이 절대적으로 요구됩니다.
- 학생이 잘못 배운 지식은 이후 학습에도 연쇄 오류를 남김
- 강의자 역시 신뢰를 잃을 수 있음
- 학습 현장에서 잘못된 지식이 퍼질 경우 사회적 비용이 커짐
따라서 LEIA는 “AI가 뭔가 멋진 걸 만든다”보다, “AI가 틀리지 않도록 구조를 만든다”에 더 방점을 찍었습니다. Agentic Workflow는 단순한 기술 선택이 아니라, 교육이라는 본질적 요구에 따른 필연적 구조입니다.
결론: Hallucination을 넘어 신뢰 가능한 AI 교육으로
LEIA의 Agentic Workflow는 Hallucination을 완전히 제거한다고 주장하지 않습니다. 대신, Hallucination을 시스템 차원에서 제어하고 교정하는 구조를 제시합니다.
이는 단순한 기술적 해법을 넘어,
- 교육자에게는 신뢰할 수 있는 AI 조력자를,
- 학습자에게는 안전한 학습 경험을 제공하는 토대가 됩니다.
결국 LEIA가 Agentic Workflow를 택한 이유는 단순히 효율을 높이기 위함이 아니라, 교육에서 신뢰가 곧 경쟁력이기 때문입니다.