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Dev.toAI/ML
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Sycophancy 해결을 위한 Mandatory Adversarial Search 아키텍처 설계
Why I Built an AI That Tries to Destroy Your Legal Argument
AI 요약
Context
RLHF로 인한 LLM의 Sycophancy 현상으로 인해 사용자의 의도에 맞춘 편향된 결과만 생성하는 한계 발생. 특히 Legal 도메인과 같이 정확성이 필수적인 고위험 환경에서 반대 증거를 누락하는 치명적 오류 유발.
Technical Solution
- LLM의 기본 페르소나에 'Negative Search'를 강제하는 Kill Switch Protocol 도입
- 3가지 서로 다른 쿼리 포뮬레이션을 통한 Search Diversity 확보로 검색 누락 방지
- Supporting / Voiding / Search History로 구분된 구조적 출력 포맷 강제
- Section B(반대 근거) 부재 및 검색 미이행 시 출력을 Invalid 처리하는 Prompt-level 제약 설계
- 검색 쿼리 이력을 명시하는 Audit Trail 구축을 통한 디버깅 및 검색 실패 원인 분석 구조화
- 사용자 만족도가 아닌 전문적 효용성(Professional Utility) 중심의 Adversarial Alignment 적용
실천 포인트
- LLM 결과물의 신뢰성 확보를 위해 의도적으로 반대 논거를 찾는 Adversarial Agent 배치 검토 - 단순 반복 검색이 아닌, 서로 다른 관점의 다중 쿼리 전략(Query Diversity) 수립 - 출력 스키마에 필수 섹션을 정의하고, 조건 미충족 시 프로세스를 반려하는 Validation 로직 구현 - 추론 과정의 투명성 확보를 위해 수행된 모든 검색 쿼리를 로그로 남기는 Audit Trail 설계