최근 공개된 연구 논문 '오디세이(ODYSSEY)'는 검증 가능하며 국소적으로 진실을 보존하는 파운데이션 모델(Foundation Model)을 구축하기 위한 새로운 범주론적(categorical) 프레임워크를 제시했습니다. 이 프레임워크는 AI 모델의 신뢰성과 투명성을 높이는 것을 목표로 하며, 특히 대규모 언어모델(LLM) 등에서 나타나는 환각(hallucination) 문제 해결에 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대됩니다.
오디세이는 '파운드리(foundry)'라는 빌딩 블록 아키텍처 구성 요소를 조합하여 모델을 만듭니다. 각 파운드리는 특정 국소적 맥락(local context)을 다루고, 표현 방식, 규칙, 제약 조건, 업데이트 의무, 그리고 사람이 이해할 수 있는 뷰(human-facing views)를 명시합니다. 이는 지식의 조직화된 다발(organized sheaf of knowledge)로, 그 안에 논증(argumentation) 구성 요소를 포함합니다. 증거/논증, 운영 결정, 제도/재무, 시장 의미, 과학적 도전 등 다양한 구체적인 파운드리를 일반적인 파운드리로부터 구축할 수 있습니다. 파운드리 구축 과정은 범주론의 칸 확장(Kan extension) 개념을 활용하며, 파운드리 SQL(FSQL)이라는 쿼리 인터페이스를 통해 파운드리 아티팩트를 관리하고 외부 모델을 통합할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 파운데이션 모델이 특정 정보를 생성하거나 결정을 내릴 때 그 근거와 과정을 명확히 제시할 수 있게 하여, AI 시스템의 책임성(accountability)과 설명 가능성(explainability)을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오디세이 프레임워크는 도메인 구축, 아티팩트 재생, 다발 진단, 툴민(Toulmin) 논증 모델 기반의 국소 LLM 검토, 잔여 장애물 기록, 최적화된 인과 관계 주장 추출 등 다양한 영역에서 구현 및 테스트를 완료했습니다. 이 연구는 2026년 ICML(International Conference on Machine Learning)에서 2.5시간 튜토리얼로 발표될 예정입니다. 이는 AI 모델의 신뢰성 확보가 중요해지는 현 시점에서, 실제 산업 적용에 필수적인 기반 기술이 될 잠재력을 가지고 있습니다.