굴절어의 강건성: 적대적 공격과 기계적 해석을 통한 심층 분석

본 연구는 굴절어에서의 AI 모델 강건성을 평가하기 위해 새로운 평가 프로토콜과 기계적 해석 방법을 제시하고, 적대적 예제 생성 기법의 효과와 굴절 현상의 상호 작용을 분석하여 AI 모델의 신뢰성 향상에 기여합니다.

최근 AI 모델의 강건성에 대한 관심이 높아지면서, 적대적 예제(Adversarial Examples)를 활용한 공격 및 방어 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 하지만 기존 연구는 주로 영어와 같은 비굴절어에 집중되어 왔습니다. Paweł Walkowiak 등 연구진은 이러한 한계를 극복하고자, 굴절어(Inflectional Languages)에서의 AI 모델 강건성을 심층적으로 분석하는 획기적인 연구를 발표했습니다.

TextBugger나 TextFooler와 같은 기존의 적대적 예제 생성 기법은 단어의 미세한 변형이나 동의어 치환을 통해 모델의 예측 결과를 조작합니다. 이러한 기법들이 영어에서는 어느 정도 효과를 보이지만, 어미 변화가 풍부한 폴란드어와 같은 굴절어에서는 어떻게 작용할까요? 연구진은 바로 이 질문에 답하고자 폴란드어와 영어를 대상으로 실험을 진행했습니다.

연구진은 단순히 적대적 공격의 성공률만을 평가하는 데 그치지 않았습니다. Edge Attribution Patching (EAP) 이라는 기계적 해석성(Mechanistic Interpretability) 기법을 활용하여, 모델 내부에서 어떻게 굴절이 작용하고 적대적 공격에 영향을 미치는지 분석했습니다. 이를 위해 폴란드어와 영어의 병렬 말뭉치(Parallel Corpora)를 사용하여, 어미 변화가 있는 문장과 없는 문장을 비교 분석했습니다. 특히, 감정 분석을 위한 MultiEmo 데이터셋을 기반으로 새로운 벤치마크를 구축하여, 모델 내부의 '회로'(circuits)에서 굴절과 관련된 요소를 식별하고 분석했습니다.

이 연구는 굴절어에서의 AI 모델 강건성 평가에 대한 새로운 지평을 열었습니다. 단순히 성능 측정을 넘어, 모델의 내부 동작 메커니즘을 밝힘으로써, 더욱 강건하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발에 중요한 단서를 제공합니다. 앞으로 다양한 굴절어에 대한 연구가 확장되고, 더욱 정교한 적대적 공격 방어 기술이 개발될 것으로 기대됩니다. 이러한 노력은 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것입니다.