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LLM 기반 의사결정 시뮬레이터 구축기: 다수결 편향 해결 전략

LLM 에이전트의 동질성으로 인한 오류를 방지하는 모델 다양성 및 프롬프트 제약 기법 공유.

요약

가자지구에서 1인 개발 중인 AI 기반 의사결정 스트레스 테스트 도구 개발자가 18명의 LLM 판사로 구성된 법정에서 모든 판사가 만장일치로 동일한 판결을 내리는 문제를 겪었다. 이를 해결하기 위해 개발자는 판사들에게 증거, 리스크, 실행 가능성, 장기적 영향 등 서로 다른 6가지의 지침(mandate)을 각각 부여했다. 또한 판사 그룹을 3가지의 Claude 모델로 분산하고, 토론 내용을 역순으로 읽게 하는 등의 조치를 취했다. 특히 '증거 없는 주장은 점수를 부여하지 않는다'는 규칙을 새롭게 추가하여 판결의 객관성을 높였다. 이러한 변화를 통해 편향된 결과를 개선하고 더욱 균형 잡힌 의사결정 검증 환경을 구축했다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.

원문 제목 A single Reddit post flipped my AI court's verdict. Here is what I changed.

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