에임인텔리전스가 BMW 그룹과 협력해 거대언어모델의 기업 정책 준수 여부를 평가하는 프레임워크 ‘COMPASS’를 공동 개발했다. 이번 프레임워크는 LLM이 기업별 맞춤형 정책을 실제 운영 환경에서 얼마나 충실히 따르는지를 체계적으로 검증하는 데 초점을 둔다. COMPASS는 Company/Organization Policy Alignment Assessment의 약자로, 의료·금융·자동차 등 다양한 산업군에서 LLM 도입이 확대되는 상황에서 기업 내부 규정과 법적 제약을 AI가 정확히 준수하는지 평가하기 위해 설계됐다. 기존 표준 안전성 테스트를 통과한 모델이라도 실제 기업 환경의 복잡한 규칙을 적용하면 금지 조항을 제대로 따르지 못하는 취약점이 드러났다는 설명이다. 연구팀은 해석이 불분명한 조항이나 상충하는 규칙을 식별하고 정비하는 등 4단계 검증 과정을 통해 오작동 비율을 낮추는 방안을 제시했다. 자동차·금융·의료·교육 등 8개 핵심 산업을 기반으로 6000여 개 질의 데이터를 생성해 검증 신뢰도를 확보했다. 또한 기업이 자사 정책에 맞춰 직접 AI 시스템을 점검할 수 있도록 COMPASS 프레임워크와 데이터셋을 GitHub와 Hugging Face에
인하대학교는 이어진 컴퓨터공학과 교수 연구팀이 차세대 AI 반도체로 주목받는 PIM(Processing-In-Memory)의 호환성과 효율성 문제를 동시에 해결한 핵심 기술 ‘ComPASS’를 개발했다고 24일 밝혔다. PIM은 메모리 내에서 데이터 연산까지 수행해 데이터 이동을 최소화하는 기술로, 대규모 데이터 학습과 추론이 필수적인 인공지능(AI) 시대의 ‘게임 체인저’로 꼽힌다. 그러나 그동안 각기 다른 구조가 제안되면서 특정 시스템에서만 작동하거나, 일반 작업과 병행할 때 전체 시스템의 성능이 저하되는 호환성 문제가 상용화의 가장 큰 걸림돌로 지적돼 왔다. 연구팀이 개발한 ‘ComPASS’는 ▲다양한 PIM 아키텍처를 지원하는 새로운 메모리 명령어 ‘PIM-ACT’ ▲프로세서의 부담을 줄이는 ‘PIM 요청 생성기’ ▲PIM과 일반 메모리 작업을 효율적으로 조율하는 ‘적응형 스케줄링’ 기술로 구성된다. 이 기술들은 마치 여러 언어를 통역하는 ‘번역기’이자 복잡한 도심의 ‘교통신호체계’처럼 작동해 다양한 형태의 PIM 반도체를 기존 시스템에 쉽게 통합하고 AI 연산과 일반 작업을 병행 처리할 수 있게 한다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 구조 분야의 세계적 학
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