개요
본 포스팅에서는 규제와 거버넌스 (EU AI Act) 분야의 LLM 파인튜닝을 위한 고품질 QA 데이터셋 구축 과정을 소개합니다.
총 5개의 데이터셋에서 20개의 QA 쌍을 구축하였으며, 각 데이터셋마다 4가지 유형(A, B, C, D)의 질문-답변 샘플을 제공합니다.
AADS (Agentic AI Data Scientist) 프로젝트의 일환으로, 데이터 품질 관점에서 체계적인 QA 데이터 구축 방법론을 제시합니다.
데이터셋 구성
QA 유형 설명
데이터셋의 목적, 배경, 적용 범위 등 도메인 정의 관련 질문
데이터 스키마, 필드 구성, 데이터 관계 등 구조 관련 질문
AI 모델 적용, 머신러닝 태스크, 알고리즘 선택 등 AI 관련 질문
데이터 품질 검증, 프로세스 관리, 표준 준수 등 품질 관련 질문
5개 데이터셋 상세
1️⃣ 일반 목표: 단일 시장 및 신뢰할 수 있는 AI 조성
EU AI Act의 일반 목표는 단일 시장의 적절한 기능을 보장하고, 신뢰할 수 있는 AI의 개발 및 사용을 위한 조건을 조성하는 것입니다.
QA 샘플 예시 (유형 A):
Q: EU AI Act의 일반적인 목표는 무엇이며, 이는 유럽연합의 어떤 핵심 가치를 기반으로 합니까?
A: 개입의 일반적인 목표는 **단일 시장**의 적절한 기능을 보장하고, AI 시스템이 안전하며 기존 법률과 **연합 가치를 준수**하도록 조건을 조성하는 것입니다.
2️⃣ 특정 목표 1: 안전성 및 기본권 존중
고위험 AI 시스템에 대해 안전성을 보장하고 기본권 및 연합 가치를 존중하도록 하는 목표입니다.
QA 샘플 예시 (유형 B):
Q: 고위험 AI 시스템 제공자는 시스템이 기본권에 미칠 수 있는 영향을 줄이기 위해 기술 문서에 어떤 종류의 위험을 명시해야 합니까?
A: 제공자는 AI 시스템이 제기하는 **잠재적 부작용(side effects)**과 **기본권 위험**을 문서화해야 하며, 이는 시스템의 정확성, 공정성, 견고성 및 안전성에 영향을 미칠 수 있는 모든 예측 가능한 상황을 포함합니다.
3️⃣ 특정 목표 2: 법적 확실성 확보
명확하고 조화된 법적 프레임워크를 제공하여 AI 투자 및 혁신을 촉진합니다.
QA 샘플 예시 (유형 C):
Q: AI Act의 규제 요구사항 준수를 위한 기술적 해결책과 관련하여 제공자가 반드시 문서화해야 하는 중요한 결정 사항은 무엇입니까?
A: 제3장 제2절에 명시된 요구사항을 준수하기 위해 채택된 기술적 해결책과 관련하여 이루어진 **가능한 모든 상충 관계(trade-off)**에 대한 결정을 문서화해야 합니다.
4️⃣ 특정 목표 3: 거버넌스 및 효과적인 집행 강화
AI 시스템에 적용 가능한 기본권 및 안전 요구사항의 효과적인 집행을 강화합니다.
QA 샘플 예시 (유형 D):
Q: 거버넌스 시스템의 일환으로, **자문 포럼(Advisory Forum)**의 활동 결과는 어떤 방식으로 공개되어야 합니까?
A: 자문 포럼은 활동에 대한 **연례 보고서**를 작성해야 하며, 이 보고서는 **대중에게 공개**되어야 합니다.
5️⃣ 특정 목표 4: 단일 시장 개발 촉진 및 시장 분열 방지
합법적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션의 단일 시장 개발을 촉진하고 시장 분열을 방지합니다.
QA 샘플 예시 (유형 A):
Q: 네 번째 특정 목표가 달성하고자 하는 경제적 이점은 무엇이며, 규제적 관점에서 방지하고자 하는 부정적 결과는 무엇입니까?
A: 합법적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션의 **단일 시장 개발**을 촉진하고, 회원국 간의 상이한 규정으로 인한 **시장 분열(market fragmentation)**을 방지합니다.
QA 통계
유형별 분포
페블러스 관점
1. 규제와 거버넌스 (EU AI Act) 도메인 지식의 중요성
규제와 거버넌스 (EU AI Act) 분야는 전문적인 도메인 지식이 필수적입니다. 본 QA 데이터셋은 해당 분야의 핵심 개념과 실무 지식을 LLM에게 효과적으로 학습시킬 수 있도록 설계되었습니다.
2. LLM 파인튜닝 활용 전략
구축된 20개의 QA 쌍은 다음과 같은 방식으로 LLM 파인튜닝에 활용될 수 있습니다:
- 도메인 특화 모델 개발: 규제와 거버넌스 (EU AI Act) 전문 챗봇 및 어시스턴트 구축
- 검색 증강 생성(RAG): 벡터 데이터베이스와 결합한 질의응답 시스템
- 다단계 추론: 복잡한 도메인 문제 해결을 위한 CoT(Chain-of-Thought) 학습
- 품질 평가 기준: LLM 응답 품질 평가를 위한 골드 스탠다드