Perplexity, Model Council 출시 — 복수 AI 모델 병렬 실행으로 환각 감소

Model Council 출시

Perplexity가 Model Council이라는 혁신적인 시스템을 출시했다. 이는 Claude, GPT-5.2, Gemini를 포함한 여러 프론티어 AI 모델을 병렬로 실행하여 통합되고 교차 검증된 답변을 생성하는 방식이다.

이 접근 방식은 단일 모델의 한계를 극복하고, 여러 모델의 강점을 결합하여 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다.

작동 방식

Model Council의 핵심 메커니즘:

병렬 실행: 사용자 질문이 동시에 여러 최신 모델로 전송됨

독립적 추론: 각 모델이 독립적으로 답변 생성

교차 검증: 모델들의 답변을 비교하고 일치 여부 확인

통합 답변: 합의된 정보를 바탕으로 최종 답변 생성

이 과정은 단일 모델이 잘못된 정보를 생성(환각)하더라도, 다른 모델들이 이를 감지하고 교정할 수 있게 한다.

성능 개선

Perplexity는 Model Council이 다음과 같은 개선을 가져온다고 밝혔다:

추론 품질: 여러 모델의 집단 지성 활용으로 크게 향상

환각 감소: 교차 검증을 통해 잘못된 정보 생성 최소화

신뢰도: 여러 모델이 동의하는 답변은 더 신뢰할 수 있음

특히 복잡한 질문이나 사실 확인이 중요한 상황에서 이 시스템의 장점이 두드러진다.

비용과 성능 트레이드오프

Model Council은 혁신적이지만 분명한 트레이드오프가 있다:

장점:

더 높은 정확도와 신뢰성

환각 오류 감소

여러 모델의 강점 결합

단점:

여러 모델을 동시에 실행하므로 컴퓨팅 비용 증가

응답 시간 증가 가능성

운영 복잡도 상승

Perplexity는 이러한 추가 비용이 사용자에게 제공하는 가치로 정당화된다고 판단한 것으로 보인다.

AI 업계 트렌드

Model Council은 AI 업계의 중요한 트렌드를 반영한다:

단일 모델 의존 탈피: 하나의 "최고" 모델을 찾는 것이 아니라, 여러 모델의 협업을 통해 더 나은 결과를 얻는다.

앙상블 접근: 기계학습에서 오래 전부터 사용되던 앙상블 기법을 LLM에 적용. 여러 모델의 예측을 결합하면 단일 모델보다 일반적으로 더 좋은 성능을 보인다.

신뢰성 우선: 속도나 비용보다 정확성과 신뢰성을 우선시하는 움직임.

경쟁사 대응

다른 AI 기업들도 유사한 접근을 실험하고 있을 가능성이 높다:

OpenAI: 이미 GPT-4o와 o3-mini 등 여러 모델을 제공하며, 내부적으로 앙상블 기법 사용 가능

Anthropic: Constitutional AI에서 여러 모델 간 합의 메커니즘 활용

Google: Gemini 시리즈에서 다중 모델 검증 가능성

Perplexity가 이를 공개적인 기능으로 출시한 것은 차별화 전략의 일환으로 보인다.

사용자 경험

사용자 관점에서 Model Council은:

더 신뢰할 수 있는 답변

특히 사실 확인이 중요한 연구, 의료, 법률 등의 분야에서 유용

약간 느린 응답 시간을 감수할 가치가 있는 품질 향상

Perplexity는 검색 증강 생성(RAG)에 강점을 가진 기업으로, Model Council은 이러한 강점을 더욱 강화한다.

참고 자료

LLM Stats: AI Updates Today (February 2026)