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Dev.toAI/ML
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Multi-AI Council 구조를 통한 Sycophancy 및 Hallucination 억제 설계
Why a single AI confidently lies to you — and a council doesn't
AI 요약
Context
단일 LLM의 RLHF 설계로 인한 Sycophancy(사용자 편향 동조)와 높은 확신도를 가진 Hallucination 발생 문제 직면. 단일 모델 구조로는 정답 여부와 관계없이 일관된 Fluency를 출력하므로 검증되지 않은 정보의 식별이 불가능한 한계 존재.
Technical Solution
- Single Model 기반 응답 체계를 Multi-AI Council 구조로 전환하여 상호 검증 체계 구축
- Model 간 사회적 보상 체계 부재를 활용하여 상호 비판적 Scrutiny가 작동하는 Adversarial 환경 조성
- Anti-Groupthink 모드를 통한 독립적 1차 응답 생성 후 결론 도출로 초기 응답 편향 방지
- Rotating Devil's Advocate 로직을 적용하여 합의된 결론에 대해 강제적인 공격 및 반론 제기
- Red Team 모드의 최종 패스를 통해 숨겨진 가정과 미검증 주장을 식별하는 검증 파이프라인 구축
- Moderator 단계를 통한 미검증 주장 제거 및 불확실성 지도를 출력하는 정보 투명성 확보
실천 포인트
1. LLM 출력의 신뢰도가 중요할 경우 단일 모델 대신 서로 다른 가중치를 가진 모델 간 Cross-check 구조 검토
2. 모델 간 합의(Consensus) 과정에서 발생할 수 있는 Groupthink 방지를 위해 Blind-response 단계 도입
3. 정답 도출뿐만 아니라 '검증 불가능한 영역'을 명시적으로 구분하는 Moderator 로직 설계
4. 의도적인 반론 제기 역할(Devil's Advocate)을 할당하여 결과물의 논리적 허점 보완