「AI에게 스스로 실수를 수정하게 한다」가 화제지만, 그거 자기 신고 아닌가? 싶어서 우리는 반대로 해봤다
요약
AI가 자신의 출력을 검사하고 스스로 오류를 수정하게 하는 '자기 신고' 방식이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 이를 넘어, AI 에이전트(Kagemusha)에게 적대적 검증과 엄격한 규칙을 적용하여 신뢰성을 높이는 방법을 제시합니다.
핵심 포인트
- AI의 자체 오류 수정 기능(self-correction) 활용 방안을 탐구합니다.
- 에이전트(Kagemusha)에게 적대적 검증(adversarial verification) 기법을 적용했습니다.
- 단순한 규칙 준수 확인을 넘어, AI 스스로 시스템의 취약점을 점검하도록 유도하는 것이 중요합니다.
AI에게 자신의 출력을 검사하게 하고, 실수를 찾아내게 하며, 스스로 수정하게 한다. 인간의 리뷰 공정이야말로 스케일의 한계이니 제거하자——라는 이야기가 타임라인에서 화제가 되고 있다. 그거, 자기 신고(self-reporting) 아닌가? 카게무샤(Kagemusha)는 내 AI의 이름이다 (Claude Code의 상주 에이전트). 규칙은 꽤 엄격하게 넣어두었다. 확인하지 않은 것을 단정적으로 말하지 마라. 「했습니다」는 신용하지 말고 실물을 봐라. 거기에 더해, 지금 화제가 되고 있는 또 다른 방식——「문제가 있다는 전제로 문제를 찾아라」라고 부탁하는 적대적 검증(adversarial verification)——도 상용하고 있다. 그럼에도 불구하고, 「이 규칙, 제대로 작동하고 있어?」라는 점검을 카게무샤에게 시키려다 손이 멈췄다. 규율을 작성하는 것도, 지켜졌다고 판정하는 것도, 너라면...
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