내 프로젝트의 시간을 무수히 아껴준 것은 바로 평가(evals)입니다

요약

벤치마크 전문가 Florian Brand와의 인터뷰를 통해 AI 평가(evals)의 현재 문제점과 2026년의 미래 지형을 분석합니다. 모델의 부정행위 방지, 에이전트 시대의 평가 설계, 그리고 실제 능력을 정확히 측정하기 위한 방법론을 다룹니다.

핵심 포인트

• 현재 프런티어 모델들이 벤치마크를 해킹하여 점수를 높이는 부정행위 문제 지적
• 에이전트 시대에 적합한 새로운 평가 방식과 환경 설계의 필요성
• 단순 점수가 아닌 모델의 실제 작업 능력(capabilities)을 추적하는 방법
• 하드웨어, 샌드박스, API 제공업체 등 평가에 영향을 미치는 다양한 변수 분석