국내 회계법인 최초
불필요한 '데이터 편향'
AI가 스스로 해결

삼일PwC가 자체 개발한 전문 영역 특화 인공지능(AI) 표현 학습 기술이 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학회에서 논문으로 채택됐다.


삼일PwC는 'ACL 2026' 메인 컨퍼런스에서 'REZE: Representation Regularization for Domain-adaptive Text Embedding Pre-finetuning' 논문이 채택됐다고 28일 밝혔다. 국내 회계법인이 ACL 메인 컨퍼런스에 논문을 등재한 것은 이번이 처음이다. 저자는 삼일PwC AX 노드 Gen AI팀 연구원들이다.

삼일PwC Ai 기술 논문, 세계 최고 NLP 학회서 채택
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다른 성격의 데이터를 동시에 학습할 경우 AI 성능이 저하되거나 특정 과업에 편향이 발생할 수 있다. 이를 '태스크 충돌 및 태스크 유발 편향' 문제라 부른다. AX 노드 Gen AI팀이 개발한 'REZE'는 이러한 한계를 해결하기 위해, AI가 학습 과정에서 발생하는 불필요한 노이즈와 편향을 표현 정규화(Representation Regularization) 기법으로 스스로 제어·억제하는 알고리즘을 고안했다. AI가 데이터 간 간섭 없이 핵심 도메인 지식만 선별 학습하도록 돕는다.

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이승환 삼일PwC AX 노드 리더(부대표)는 "이번 ACL 2026 메인 컨퍼런스 채택은 단발성 연구 성과가 아니라, AI가 초전문 데이터를 보다 깊이 이해하도록 만드는 연구를 지속적으로 축적해 온 결과"라며 "삼일PwC는 앞으로도 세계적으로 인정받은 핵심 기술을 바탕으로 회계·세무·금융·법률 등 고도의 전문 지식을 다루는 AI 서비스의 새로운 기준을 제시해 나갈 것"이라고 말했다.


오규민 기자 moh011@asiae.co.kr

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