대규모 언어모델(LLM)이 공공 데이터 포털과 같은 개방형 데이터 소스를 활용할 때, 정보의 신뢰성과 출처 검증은 여전히 큰 과제로 남아있습니다. LLM이 생성한 답변이 실제 데이터와 일치하는지, 혹은 왜곡되지는 않았는지 사용자가 직접 확인하기 어렵기 때문입니다. 이러한 '신뢰 격차'를 해소하기 위해 '기계 검증 가능 증명(Machine-Readable Cryptographic Proofs, MCP)'이라는 새로운 접근 방식이 떠오르고 있습니다.
싱가포르 정부는 이 문제에 주목하며, LLM이 공공 데이터 포털의 정보를 인용할 때 MCP를 활용하여 정보의 정확성과 출처를 투명하게 검증하는 방안을 모색하고 있습니다. MCP는 데이터가 특정 소스에서 유래했음을 암호학적으로 증명하는 기술로, LLM이 답변을 생성할 때 참조한 공공 데이터의 원본 출처와 무결성을 기계적으로 확인할 수 있게 합니다. 이는 사용자가 LLM의 답변과 함께 제공되는 MCP를 통해 정보의 신뢰성을 직접 검증할 수 있도록 돕는 핵심적인 역할을 합니다.
이러한 MCP의 도입은 LLM이 공공 서비스 분야에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있는 기반을 마련합니다. 정부 기관이나 공공 서비스 제공자가 LLM을 통해 시민들에게 정보를 제공할 때, MCP를 통해 정보의 신뢰성을 보장함으로써 오해나 잘못된 정보로 인한 문제를 최소화할 수 있습니다. 궁극적으로 이는 시민들이 LLM 기반의 공공 정보 서비스에 대한 신뢰를 높이고, 개방형 데이터의 활용도를 증대시키는 중요한 전환점이 될 것입니다.