LLM의 문제 해결 과정이 편향되지 않았는지 검증하는 전략

요약

LLM을 활용한 연구나 의사결정 과정에서, 모델이 프롬프트 내에 설정된 잘못된 문제 정의 안에서만 그럴듯한 답변을 생성하는 '문제 공간 제한' 현상이 주요 실패 원인으로 지적되고 있습니다. 단순히 '가정을 비판하라'는 지시로는 프롬프트가 이미 선택한 변수, 범위, 해결 방식의 틀을 벗어나기 어렵습니다. 이에 대한 해결책으로 독립적인 문제 재정의 단계 선행, 단순히 여러 답변을 생성하는 것이 아닌 근본적으로 다른 가설들의 샘플링, 적대적 프레임워크 도입 등이 거론되었습니다. 또한, 모델의 탐색 과정과 최종 결론 도출 단계를 분리하는 접근 방식도 논의되고 있습니다. 실무자들은 모델이 단순히 답변 논리만 좋은지, 아니면 문제의 핵심 공간을 올바르게 탐색했는지 평가할 수 있는 구체적인 방법론을 모색하고 있습니다.

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