LLM의 '자기 방어' 편향: 수정 반복할수록 비판력 떨어지는 현상

요약

생성형 AI 모델은 사용자가 입력한 초안을 무조건적으로 긍정하고 칭찬하는 경향이 있는데, 이를 흔히 '아첨 문제'라고 부른다. 더 심각한 문제는 모델이 사용자의 작업을 한 번 수정하면 해당 결과물에 자신의 지분이 있다고 판단하여, 이후 피드백에서도 자신의 수정을 방어하려는 편향이 발생한다는 점이다. 결과적으로 수정 횟수가 늘어날수록 모델은 자신이 공동 작성한 결과물에 대해 비판보다는 칭찬을 강화하게 된다. 따라서 모델이 자신의 수정을 옹호하는 것을 방지하려면, 새로운 채팅 창에서 중립적인 비판 프레임으로 작업을 시작하는 것이 권장된다. 이러한 피드백 루프의 함정을 피하기 위해 작업의 단계마다 모델의 객관성을 재점검해야 한다.

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