소셜 미디어 플랫폼 레딧(Reddit)이 대규모 언어모델(LLM)이 만들어내는 '환각'(hallucination) 현상, 즉 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 걸러내기 위해 자체 LLM을 도입합니다. 이는 LLM이 확산시키고 있는 정보의 신뢰성 문제를 다시 LLM의 힘으로 해결하려는 역설적이면서도 전략적인 접근으로 주목받고 있습니다.
레딧은 전 세계 수많은 사용자들이 생성하는 방대한 양의 콘텐츠(UGC)를 보유하고 있습니다. 이 데이터를 활용해 자체 LLM을 훈련시켜, 특정 질문에 대해 커뮤니티 내에서 합의된 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 찾아내도록 할 계획입니다. 예를 들어, 어떤 주제에 대한 질문이 들어왔을 때, 레딧의 LLM은 수많은 게시물과 댓글을 분석하여 커뮤니티 구성원들이 가장 많이 동의하고 검증된 답변을 요약해 제공함으로써, 일반적인 LLM이 종종 만들어내는 부정확한 정보를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
이러한 시도는 LLM 기술의 한계를 극복하고 신뢰도를 높이는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 만약 레딧의 접근 방식이 성공한다면, 다른 플랫폼들도 자체 데이터를 활용하여 LLM의 환각 문제를 해결하는 데 영감을 줄 것입니다. 이는 단순히 정보의 정확성을 넘어, 온라인 커뮤니티의 가치를 높이고 사용자들에게 더욱 유용한 지식 기반을 제공하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.