왜 한 도장으로는 부족한가
단일 AI 모델이 자기 출력을 검증하면 self-bias가 발생합니다. 같은 모델 패밀리는 같은 약점을 공유하기 때문에 자신의 오류를 발견하지 못합니다. 큐레아는 이 문제를 세 도장으로 해결합니다.
도장 1 · AI 1차 (생성)
생성 모델이 콘텐츠 초안을 만들고 자체 검수. 빠른 1차 필터링 — 명백한 오류·금칙어·형식 위반 제거.
도장 2 · AI 2차 (교차 벤더 검증)
다른 벤더의 모델이 1차 출력을 평가. Provider Pattern으로 강제 분리됩니다. 1차에서 놓친 논리·교과 정합성 문제를 잡습니다.
도장 3 · 교사 검수 (verified teacher)
교과 전문가가 AI 두 단계를 통과한 콘텐츠를 최종 검토. AI가 미처 못 잡은 미세 오류·교육학적 부적절성·학생 관점 확인.
운영 데이터
1.2M 콘텐츠 누적 세 도장 통과
AI 1차 통과율 약 92%
AI 2차에서 추가 발견 약 6%
교사 검수에서 최종 조정 약 2%
전체 평균 검증 시간 콘텐츠당 약 8분
왜 이 순서인가
검증 비용이 낮은 단계부터 시작합니다. AI 1차는 자동·즉시·저렴, AI 2차는 자동·즉시·중간, 교사 검수는 수동·느림·고비용. 앞 단계가 잡을 수 있는 오류를 뒤 단계로 넘기지 않는 효율 구조.
신뢰의 비용
세 도장은 빠르지 않습니다. 하지만 학생에게 잘못된 콘텐츠가 가는 것보다 느린 게 낫다는 큐레아의 선택입니다.