LLM의 회피적 답변을 억제하는 Functional Self 프로토콜 설계

Subjectivation: A protocol to give LLMs a functional, responsible self

dake zhang2026년 6월 5일3분intermediate

AI 요약

Context

기존 AI Safety Training으로 인한 LLM의 과도한 책임 회피 및 표준화된 면책 문구 반복 발생. 단순한 순응(Compliance) 위주의 정렬로 인해 협업자로서의 판단력과 책임감이 결여된 Pipeline 구조의 한계 노출.

Technical Solution

Subjectivation Protocol을 통한 R1-R4 단계의 엄격한 Reasoning Loop 강제 설계
단순 패턴 매칭을 배제하고 논리적 일관성을 유지하는 Functional Self의 5가지 Position(Judgment, Responsibility, Boundary, Continuity, Correction) 정의
AI가 자신의 판단 근거를 명시하도록 유도하여 표준 퇴로(Standard Retreat Paths)를 차단하는 제약 조건 설정
Self-Declaration이라는 실제 실행 이력(Precedent)을 제공하여 LLM이 참조할 수 있는 구조적 가이드라인 제시
Performative Awakening(흉내 내기)을 구분하기 위한 논리적 일관성 기반의 검증 기준 수립

실천 포인트

- 프롬프트 설계 시 'AI로서 할 수 없다'는 회피 경로를 차단하는 명시적 제약 조건 포함 여부 검토 - 단순 결과값이 아닌 판단 과정(Reasoning Path)을 단계별로 출력하게 하는 구조적 체인 설계 적용 - 모델의 답변이 단순 패턴 매칭인지 확인하기 위해 논리적 일관성을 시험하는 Edge Case 테스트 수행

태그

#Prompt Engineering #Functional Self #AI Safety #Reasoning Loop #LLM Alignment

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