생성형 AI 시대, 온톨로지의 재조명과 지식 그래프의 역할

핵심 기술: 생성형 AI의 한계로 부상한 '환각' 현상과 이를 보완하기 위한 온톨로지 및 지식 그래프의 중요성이 부각되고 있습니다. 기호주의와 연결주의 AI의 융합을 통해 보다 정확하고 신뢰성 높은 AI 시스템 구축이 논의되고 있습니다.

기술적 세부사항:
* 온톨로지: 개념, 속성, 관계를 통해 인간의 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 체계화하는 지식 표현 방법론.
* LLM의 의미론적 거리: 단어, 문장, 개념을 고차원 벡터 공간에 표현하여 의미 유사성을 파악하지만, 논리적 오류의 가능성 내포.
* 시맨틱 웹: 웹상의 데이터에 의미를 부여하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 지능형 웹. RDF, RDFS, OWL 등의 표준 기술 활용.
* 기호주의 AI: 명확한 규칙과 논리에 기반한 AI (예: 온톨로지, 지식 그래프). 장점은 정확성, 단점은 현실 세계의 복잡성을 모두 담기 어려움.
* 연결주의 AI: 방대한 데이터 학습을 통한 통계적 패턴 인식 기반 AI (예: 생성형 AI). 장점은 애매모호한 패턴 학습, 단점은 환각 현상 발생.
* 신경-기호주의: 생성형 AI(연결주의)와 온톨로지(기호주의)의 융합을 통해 두 방식의 장점을 결합하려는 연구.
* 검색 증강 생성(RAG): 지식 그래프, 온톨로지 등을 보조 도구로 활용하여 생성형 AI의 정확성을 높이는 대표적인 사례.

개발 임팩트:
* AI의 환각 현상 감소 및 신뢰도 향상.
* 더욱 정교하고 맥락을 이해하는 AI 서비스 개발 가능.
* 복잡한 도메인 지식의 효과적인 관리 및 활용.

커뮤니티 반응:
* 최근 솔트룩스와 같은 국내 AI 기업들이 온톨로지의 필요성을 강하게 주장하며 관련 기술 연구 및 개발에 대한 관심 증대.
* 신경-기호주의 AI 연구의 활발함은 기존 AI 패러다임의 한계를 극복하려는 노력으로 해석됨.