ENERGY INSIGHTS · 에너지 AI
할루시네이션을 막는 에너지 AI, 숫자는 계산에 맡기고 설명만 AI에게
전기요금과 배터리를 다루는 AI가 틀린 숫자를 말하지 않도록 정한 원칙을 소개해요.
에너지 AI는 요금, 충전량, 수익처럼 돈과 직결된 숫자를 다뤄요. AI가 그럴듯하게 틀린 말을 하는 할루시네이션이 숫자에서 생기면 큰 손해로 이어질 수 있죠. NanoGrid AI를 만들면서 저희가 정한 설계 원칙을 정리했어요.
AI 환각을 막는 첫 번째 원칙, 숫자는 계산에서만
요금, 순부하, 배터리 충전량, 수익은 DB와 계산식에서만 나와요. 언어모델은 숫자를 만들지 않고, 계산된 숫자를 사람이 이해하기 쉽게 설명만 합니다.
규정 체크리스트도 마찬가지예요. 모든 항목에 업로드한 문서의 원문 인용을 붙이고, 원문에 없는 의무는 만들지 않아요.
승인된 답만 sLM 학습으로, 승인 등급 L0~L3
자동화는 L0부터 L3까지 승인 등급 아래에서만 움직여요. 사람이 확인해야 할 일을 AI가 혼자 처리하지 않게 하는 장치입니다.
승인된 답변만 사내 언어모델의 학습 데이터가 돼요. 검증되지 않은 답이 다음 학습으로 번지지 않도록 막는 거예요. 무엇을 자동으로 하고 무엇을 사람이 볼지 처음부터 나눠 두는 셈입니다.
온프레미스 GPU와 망분리, 데이터는 안에서만
언어모델은 사내 GPU에서 돌고, 외부 모델은 선택 사항이에요. 발전·사용 데이터가 밖으로 나가지 않도록 설계했습니다.
외부 연결이 막힌 망분리 환경에도 들어갈 수 있게 의존성을 줄였어요. 공공기관이나 발전 설비처럼 보안 기준이 높은 곳을 생각한 선택입니다. 전기 사용 기록은 생활 패턴이 그대로 드러나는 정보이기도 하니까요.
한 바퀴 돌 때마다 나아지는 구조
플랫폼은 네 단계로 돌아요. 운영 소스에서 명세를 뽑고, 계측과 예측으로 사실을 만들고, 사실을 근거 있는 지식으로 묶고, 승인된 대화를 학습으로 쌓습니다.
학습된 모델이 다시 앞의 단계를 돕기 때문에 돌수록 빨라지는 구조예요. 운영 대시보드 13개가 이 흐름을 화면으로 보여 줘요.