'진짜 취향' 찾는다…SKT, 국제 AI 학회 'ICLR'서 AI 추천 모델 논문 발표 - 신아일보
[AI] SKT
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원문 출처: [AI] SKT · Genesis Park에서 요약 및 분석
요약
SK텔레콤이 세계 3대 AI 학회인 ICLR에서 고객의 진짜 취향을 찾아내는 추천 모델 논문을 발표했습니다. 이 모델은 지속적인 행동 패턴을 '일관된 선호'로, 일시적 행동을 '표면적 선호'로 구분해 두 선호가 충돌 시 노이즈로 처리하는 것이 특징입니다. 이를 통해 기존 시스템이 범했던 오추천 문제를 해결하고 고객이 원하는 상품을 더 정확하게 제공할 수 있게 됩니다.
본문
SK텔레콤 연구원들이 ICLR 2026 학회 참가자들에게 AI 모델에 대해 설명하고 있다.[사진=SKT] SK텔레콤은 AI(인공지능) 분야 최고 권위 국제학회 'ICLR 2026'에서 AI 추천 모델에 관한 논문을 발표했다고 28일 밝혔다. ICLR은 NeurIPS, ICML과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다. 이곳에서 발표된 기술은 수년 내 산업 현장에 적용되거나 후속 연구와 제품 개발의 기준점이 되는 경우가 많아 AI 기술 발전의 방향성을 보여주는 대표 무대로 평가받는다. 이번에 발표된 논문은 SK텔레콤이 개발한 '충돌 선호 최적화'를 핵심으로 한다. 이 기술은 서로 상충하는 선호를 걸러내고 고객이 진짜 원하는 상품을 정확하게 추천하는 데 사용된다. 먼저 고객이 오랜 기간 반복적으로 보여온 행동 패턴을 분석해 꾸준히 관심을 보여온 취향을 '일관된 선호'로 정의한다. 예를 들어 고객이 특정 서비스나 콘텐츠를 지속적으로 조회하거나 이용해 왔다면 이를 실제 관심사에 가까운 신호로 보는 방식이다. 반면 한두 번 클릭했거나 우연히 조회한 서비스, 일시적인 호기심으로 이용한 콘텐츠는 '표면적 선호'로 구분한다. 이를 바탕으로 두 선호가 일치할 때 학습 가중치를 높여 추천에 확신을 더하고 충돌할 때는 노이즈로 판단해 가중치를 낮추도록 설계해 모델이 스스로 최적의 정답을 찾아가도록 돕는다. 기존 추천 시스템은 일시적 행동도 고객 취향으로 받아들이는 경우가 많아 실제 취향과 다른 추천이 발생하기도 했다. 하지만 해당 기술을 활용하면 전체 이용 이력 속에서 반복성과 맥락을 함께 따져 더 신뢰도 높은 '일관된 선호'를 찾아낼 수 있다. 이와 함께 추천 결과를 논리적으로 설명할 수 있는 기반도 강화했다. 이를 통해 향후 AI 추천 서비스의 설명 가능성과 신뢰도를 높인다는 설명이다. SK텔레콤은 이번 연구 결과를 △이용 맥락 해석 △추천 후보 생성 △결과 검증·조정의 3단계 계층이 서로 협력하는 에이전트 방식의 대고객 추천 시스템에 적용할 예정이다. 석지환 SK텔레콤 AI·DT데이터담당은 "해당 기술은 고객의 실제 취향을 더 정확히 이해해 신뢰도 높은 개인화 추천 경험을 제공하기 위한 기반 기술"이라며 "앞으로도 고객이 체감할 수 있는 AI 기술을 발전시켜 나가겠다"고 말했다. [신아일보] 임종성 기자 [email protected]
Genesis Park 편집팀이 AI를 활용하여 작성한 분석입니다. 원문은 출처 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
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