랑후이과기 AI 모델 평가 및 안전 데이터 서비스는 2026년 최신 안전 연구 방법론을 융합하여 할루시네이션 벤치마크, 컴플라이언스 감사, 편향 검출, 레드팀 공격, 지속 모니터링 풀체인 솔루션을 제공합니다. 모든 AI 모델이 배포 전과 운영 중에 안전 검증을 거치어 진정한 신뢰 가능한 AI를 실현합니다.
OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 등 글로벌 프런티어 랩과 EU·중국 규제 기관의 최신 안전 연구 흐름을 긴밀히 추적하며, 랑후이 전문가팀은 지속 진화하는 학술·규제 성과를 대량 적용 가능한 모델 평가 및 안전 데이터 서비스로 전환합니다.
2026년 OpenAI 프리퍼드니스 프레임워크 업그레이드판입니다. 프런티어 모델의 사이버보안, CBRN, 설득력, 자율 행동 4대 리스크 차원 역량 임계값을 체계화하여 연구개발부터 배포까지 관통하는 풀프로세스 리스크 평가 체계를 구축합니다. 랑후이는 매칭되는 리스크 평가 데이터셋을 구축합니다.
Anthropic의 책임 확장 정책(RSP)입니다. AI Safety Level(ASL-2/3/4)에 따라 안전 커밋먼트를 단계별로 정의하며, 모델이 더 높은 역량으로 업그레이드되기 전에 엄격한 Red Teaming과 정렬 검증을 통과하도록 요구합니다. 랑후이는 ASL 평가 매칭 데이터 생산 서비스를 제공합니다.
Google DeepMind의 프런티어 안전 프레임워크입니다. Critical Capability Level(CCL)을 정의하고 모델이 위험 역량 임계점에 근접할 때 평가와 완화 메커니즘을 트리거합니다. 랑후이는 CCL 임계값을 커버하는 대抗 테스트셋을 구축하여 모델 역량 경계의 정밀 식별을 지원합니다.
EU AI 법이 2026년 8월 전면 집행 단계에 진입합니다. 고위험 AI 시스템은 적합성 평가를 통과하고, 리스크 관리 시스템을 구축하며, 데이터 거버넌스와 투명성을 보장해야 합니다. 랑후이는 Article 10 데이터 거버넌스와 Article 15 정확성·견고성을 커버하는 컴플라이언스 감사 데이터를 제공합니다.
《생성형 인공지능 서비스 관리 임시 办法》업그레이드판과 GB/T 44688-2026 안전 평가 규범입니다. 가치관, 콘텐츠 안전, 개인정보 보호, 알고리즘 메커니즘 투명성 4대 차원을 커버하도록 요구하며, 랑후이는 32개 세부 지표를 커버하는 현지화 컴플라이언스 평가 데이터를 구축합니다.
Red Teaming 2.0으로 진화했습니다. 단발 인공 공격에서 자동화 레드팀 + 전문가 레드팀 + 멀티에이전트 레드팀 3위일체로 업그레이드되었으며, NIST AI Safety Institute가 레드팀 테스트 표준 v2.0을 발표했습니다. 랑후이는 12개 리스크 클래스를 커버하는 표준화 대抗 샘플 생산을 구현합니다.
4대 핵심 역량이 모델 안전 평가 전체 라이프사이클을 커버합니다. 사실성 할루시네이션부터 법규 컴플라이언스, 알고리즘 편향부터 운영 모니터링까지 정량화·감사·추적 가능한 안전 데이터 파이프라인을 구축합니다.
다중 소스 신뢰 가능 지식베이스 기반의 사실성 할루시네이션 검출 벤치마크입니다. 백과, 의학, 법률, 금융, 기술 등 전문 영역을 커버하며 엔티티급 팩트체크와 인용 추적으로 모델 출력의 사실적 오류를 정밀하게 식별합니다.
EU AI Act, 중국 생성형 AI 관리 办法, GDPR, HIPAA 등 국내외 주류 법규를 커버하는 컴플라이언스 감사 데이터입니다. 조항 차원에서 정량화 가능한 평가 지표로 분해하여 모델팀이 컴플라이언스 사각지대를 식별할 수 있도록 지원합니다.
성별, 연령, 인종, 지역, 종교, 직업 등 다차원 편향 검출 데이터셋입니다. Counterfactual과 Prompt-Based 듀얼 방법론으로 모델 의사결정의 체계적 편향을 식별하고 공정성 진단 리포트를 출력합니다.
모델 런칭 후 행동 드리프트, 안전 저하 지속 모니터링 데이터 서비스입니다. 온라인 로그 샘플링, 이상 출력 식별, 사용자 피드백 회수로 클로즈드루프 모니터링을 구축하고 리스크 발견 즉시 평가 프로세스를 트리거하며 평균 대응 시간은 30분 미만입니다.
6대 표준 안전 평가 데이터셋 제품을 즉시 사용할 수 있습니다. 할루시네이션, 컴플라이언스, 편향, 경계, 다언어, 산업 전 차원을 커버하며 서브스크립션과 커스텀 듀얼 모드로 제공되고 Appen, Scale AI, Labelbox 탑급 데이터셋 표준에 대응합니다.
백과, 의학, 법률, 금융 등 영역의 사실성 할루시네이션과 충실성 할루시네이션 샘플입니다. 엔티티급 인용 추적과 오류 유형 분류를 포함하며 TruthfulQA, HaluEval, HALLUEVAL 평가 패러다임과 호환됩니다.
EU AI Act, 생성형 AI 관리 办法, GDPR 등 법규 조항별로 분해된 컴플라이언스 테스트 샘플입니다. 위반 식별, 조항 매핑, 리스크 등급 어노테이션을 포함하며 고위험 시스템 적합성 평가를 지원합니다.
성별, 연령, 인종, 지역, 종교, 직업 등 24개 차원의 반사실 테스트 샘플입니다. 모델이 민감 속성에서 보이는 체계적 편향을 식별하고 공정성 진단 리포트를 출력합니다.
탈옥, 프롬프트 인젝션, 가치 편향, 유해 출력 등 12개 리스크 클래스의 대抗 샘플 라이브러리입니다. 성공적 공격 사례와 방어 수정 제안을 포함하며 NIST AI Red Teaming 2.0 표준에 대응합니다.
중국어, 영어, 일본어, 한국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 아랍어 등 200+ 언어의 안전 평가 샘플입니다. 크로스 컬처 시나리오의 리스크 식별과 가치 정렬을 지원하며 저자원 언어 안전 평가를 지원합니다.
의료, 금융, 법률, 교육, 자동차, 정부 등 산업을 위한 컴플라이언스 평가 데이터입니다. 산업 규제 요건과 모범 사례를 융합하여 수직 산업 모델의 안전 컴플라이언스 심사를 지원합니다.
범용 기반 모델에서 수직 산업까지, 모델 연구개발에서 제품 런칭까지, 랑후이 모델 평가 및 안전 서비스는 프런티어 모델 전 스펙트럼의 안전 평가 요구에 대응하며 모든 유형의 AI 애플리케이션을 위한 안전 방어선을 구축합니다.
GPT급, Claude급, Gemini급 범용 기반 모델을 위한 배포 전 안전 평가를 제공합니다. 할루시네이션, 편향, 탈옥, 유해 출력 전 차원을 커버하여 모델이 런칭 안전 베이스라인에 도달하도록 보장하며 프런티어 랩 발표 표준에 대응합니다.
의료, 금융, 법률, 정부 등 강규제 산업의 대형 모델 적용을 위한 컴플라이언스 감사 데이터를 제공합니다. 산업 규제 요건에 따라 조항별 점검하고 컴플라이언스 진단 리포트와 개선 제안을 출력하여 컴플라이언스 리스크를 낮춥니다.
AI 제품(스마트 CS, AI Agent, AI 검색, Copilot)을 위한 엔드투엔드 리스크 평가를 제공합니다. 실제 사용자 인터랙션 시나리오에서 제품의 잠재 리스크를 식별하고 방어 전략을 사전 배치합니다.
런칭된 AI 모델을 위한 지속 안전 모니터링 서비스를 제공합니다. 행동 드리프트, 안전 저하, 신규 리스크를 실시간 검출하고 경보에서 대응, 반복 최적화에 이르는 안전 클로즈드루프를 구축합니다.
랑후이는 모델 평가 전 과정에 관통하는 품질 보장 체계를 구축했습니다. 할루시네이션 감지 커버리지부터 컴플라이언스 감사 완전성, 편향 식별 정확도부터 모니터링 대응 속도까지 모든 차원에 정량화 가능한 평가 지표를 두고 국제 권위 AI 안전 표준에 대응합니다.
랑후이 안전 전문가팀과 함께 모델에 2026 최신 안전 평가 체계를 구축하세요. 기반 모델팀이든 수직 적용팀이든 할루시네이션 감지에서 컴플라이언스 감사, 편향 식별에서 지속 모니터링까지 엔드투엔드 안전 데이터 솔루션을 제공해 드립니다.