교보DTS 기술 블로그 – We are here to give you effective ideas · 2026. 09. 02.
AI 모델의 성능, 우리는 제대로 평가하고 있을까?
AI 엔지니어링 브리핑
AI 모델의 점수만 믿기보다 평가 문제가 학습에 쓰이지 않았는지와 평가 과정이 얼마나 안전하고 독립적인지 함께 확인해야 한다는 글입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 공개된 벤치마크 문제가 모델 학습 데이터에 포함되면 높은 점수가 실제 문제 해결 능력인지 단순히 문제를 본 결과인지 구분하기 어렵고, 비공개 평가를 하더라도 모델과 평가 데이터 중 하나가 상대방에게 노출될 위험이 있었습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Double-Blind Evaluation은 모델과 비공개 평가 데이터를 Secure Enclave라는 보호된 환경 안에서만 만나게 하고, Remote Attestation으로 약속된 환경인지 확인한 뒤 평가 결과만 외부로 전달해 양쪽의 비밀을 동시에 보호합니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 이 방식은 평가 데이터와 모델을 보호하는 데 효과적이지만 벤치마크가 실제 사용 환경을 잘 반영하는지나 점수 하나로 전체 성능을 판단해도 되는지까지 해결하지는 않으므로, 앞으로는 점수뿐 아니라 평가 방법도 함께 살펴야 합니다.
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