#9기임팩트
AI 임팩트 방의 3주차 과제는 AI가 이 세상에 끼치는 영향들을 조사하고 정리하여 발표하는 것입니다. 저는 주제를 ‘AI tutor의 장,단점과 극복 방안’으로 잡았습니다.
1. AI tutor의 장점
개인화된 학습 경험 을 학생에게 제공함으로써, AI 튜터를 이용할 경우, 2배에서 2.5배 더 높은 학습 결과를 보여준다.
개인화된 학습 경험이란?
학습자의 프로파일링을 통해 자신의 학문적 욕구, 관심사 및 요구사항에 빠르게 반응하는 환경을 경험시킴으로써, 학습자가 능동적으로 학습에 참여할 수 있음.
뤼이드의 산타 토익의 경우, 이전의 틀렸던 문제와 유사한 문제를 지속적으로 제공해줌.
Cousera의 경우 질문에 대해 개인화된 피드백을 제공하고, 관련 강의 및 클립을 추천해줌.
영어 회화 AI 앱인 링글의 경우, AI가 복잡성, 정확성, 유창성, 발음을 레벨별로 평가하고, 실수가 있었던 부분을 다시 한번 보여주며 추천 학습 영역까지 제안.
AI 기술은 지식 격차를 발견하고 빠른 응답을 제공하여, 교육으로의 접근성 향상을 통해, anytime, anywhere 교육이 가능하다.
매스프레소의 콴다는, 언제 어디서든 수학 문제를 찍어 올리기만 하면 적절한 해답과, 이해하기 쉬운 해설을 제공해줌.
앨리스의 헬피봇의 경우, 사람에게 코드 질문할 때 20분이 걸리던 피드백 속도를 AI tutor를 통해 1분으로 감소시켰다.
영어 회화나 수학 문제의 경우, 본인이 틀릴 경우에 대한 두려움으로 man-to-man으로 학습하기 어려워하는 경우가 많다. 이런 경우, AI tutor를 통해 실력을 길러 man-to-man 학습을 시작할 수 있다.
2. AI tutor의 현재 한계점과 극복 방안
AI만으로는 차세대 언어 교육 서비스를 만들기 어려우며, 적절한 콘텐츠가 결합되지 않으면, 단순한 기술에 불과함. 즉 엔드 유저들의 니즈가 충분하지 않음. 또한, 비즈니스적으로 AI 기반 경쟁사들과의 차별점을 만들기 어려움.
스픽은 콘텐츠를 만들기 위해, 고도화된 프롬프트 엔지니어링 기술을 도입함. 이를 통해 타 AI tutor와는 격차를 만들어 낼 수 있는 moat를 만드려는 노력 중.
뤼이드는 엔드유저의 소비 의지가 충분한 도메인인 ‘토익’에 대한 AI tutor인 ‘산타 토익’을 출시함.
확률에 기반한 LLM의 한계 때문에, 종종 틀린 답을 내놓을 수 있다. 특히 수학에 관련한 문제에서 LLM은 정답을 생성할 확률이 상대적으로 매우 낮다.
콴다의 매스프레소는, 본인들이 기존에 가지고 있던 데이터를 정답 데이터로 활용하여 RAG 방식을 이용해 정답 확률을 상대적으로 높여준다.
콴다에 이미 존재했던 수학 문제 및 해설 데이터를 LLM이 적절히 활용할 수 있도록 데이터 가공 과정을 거친다.
유저가 풀이를 원하는 문제를 찍어 올리면 OCR 기술을 통해 text-to-image화 한다.
Input으로 들어온 문제가, DB에 있는 문제와 유사, 혹은 동일할 경우 해당 문제의 정답을 prompt로 제공하여 검색 기반 풀이를 진행한다.
또한, 업스테이지와 함께, 환각 현상을 줄일 수 있는 ‘수학 도메인 특화 Private LLM’ 개발을 하여 정확도의 상승을 추구한다.
많은 LLM 기반 서비스와 마찬가지로 LLM 추론을 위한 비용이 큼.
