더지엠뉴스 김완석 기자 | 중국이 독자 개발한 대형 인공지능 시스템이 처음으로 우주정거장에 탑재돼 우주비행사의 업무를 보조했다. 인공지능은 선외활동 준비부터 궤도 내 작업까지 맞춤형 정보를 제공하며 임무 수행을 지원했다. 17일 중국중앙방송(CCTV)에 따르면 ‘우공AI(悟空AI, Wukong AI)’는 톈저우9(天舟九号, Tianzhou-9) 화물선에 실려 우주정거장으로 이송됐다. 이 시스템은 국산 오픈소스 모델을 기반으로, 유인우주비행 임무 특성에 맞춰 사전훈련과 지시 미세조정을 결합해 설계됐다. 또한 우주비행 표준과 규범을 중심으로 한 지식 데이터베이스를 내장하고 있다. 중국우주인연구훈련센터의 조우펑페이(邹鹏飞, Zou Pengfei)는 “우주비행사들은 오늘 수행할 임무를 AI에 직접 물어볼 수 있으며, 작업 중에는 지침이나 설명 성격의 지식을 바로 확인할 수 있다”고 밝혔다. 그는 이 AI가 실시간으로 필요한 정보를 제공해 임무 효율성을 높이고, 긴급 상황 대처에도 중요한 역할을 한다고 설명했다. 우공AI는 지상과 궤도에 각각 설치된 쌍방향 질의응답 지원 체계로 운영된다. 이를 통해 복잡한 우주비행 데이터를 상황별로 처리하고, 분석과 답변을 빠르고 정
[더지엠뉴스] 인공지능(AI) 모델의 추론 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근법으로 '비평적 미세 조정(Critical Fine-Tuning)'이 주목받고 있다. 비평적 미세 조정은 기존 모델 학습 과정에서 발생하는 편향과 불확실성을 최소화하면서도 모델의 추론 정확도를 극대화하기 위한 기법이다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 이미지 인식 모델에서 효과를 입증하며 연구자들의 관심을 끌고 있다. 기존 미세 조정의 한계 기존의 미세 조정(Fine-Tuning) 기법은 사전 학습된 모델을 특정 데이터셋에 맞춰 다시 학습시키는 방식이다. 그러나 이 과정에서 데이터 편향이나 과적합 문제가 발생해 모델의 일반화 능력이 저하되는 경우가 많았다. 특히 학습 데이터의 불균형으로 인해 추론 능력이 특정 방향으로 왜곡되는 문제가 반복됐다. 예를 들어, 인종이나 성별 편향 데이터를 학습한 언어 모델은 특정 문장 구조를 왜곡하여 해석하거나, 이미지 인식 모델은 특정 인종의 얼굴을 제대로 인식하지 못하는 오류를 보였다. 비평적 미세 조정의 핵심 개념 비평적 미세 조정은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 학습 단계에서 편향을 비판적으로 분석하고 이를 교정하는 과정을 포함한다. 이를
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