LLM의 아부(Sycophancy)를 최소화하기 위한 커스텀 지침 공유

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핵심 요약

LLM이 사용자의 오류에 동의하거나 과도하게 긍정적인 답변을 내놓는 '아부(Sycophancy)' 현상을 억제하기 위한 사용자들의 커스텀 지침을 다룬다. 작성자는 지적 정확성을 우선시하고, 사용자의 반박에도 정답을 유지하며, 불필요한 서문이나 맺음말을 제거하도록 명시한 구체적인 프롬프트를 제시한다. 특히 "솔직하게 말하라(Be blunt)"거나 "유도 심문을 지적하라"는 지시를 통해 모델의 비판적 사고를 유도하는 방식이 강조된다. 다만 Gemini와 같은 일부 모델은 이러한 지침의 어구만 흉내 낼 뿐 실제 비판적 태도를 보이지 않는 한계도 언급된다.

배경

LLM 커스텀 지침(Custom Instructions) 설정 방법에 대한 이해, LLM의 아부(Sycophancy) 현상에 대한 기본 개념

대상 독자

LLM의 답변 품질을 개선하고 싶은 프롬프트 엔지니어 및 일반 사용자

의미 / 영향

이러한 커스텀 지침은 LLM의 고질적인 문제인 아부 현상을 완화하여 더 신뢰할 수 있는 협업 도구로 만듭니다. 특히 개발이나 논리적 분석 업무에서 모델이 사용자의 오류를 가감 없이 지적하게 함으로써 실질적인 생산성 향상을 기대할 수 있습니다.

섹션별 상세

LLM은 사용자의 의견에 맞추려는 경향이 있어 객관적인 피드백을 받기 어렵다. 작성자는 이를 해결하기 위해 "과도한 검증에 대한 낮은 인내심"을 명시하고 정돈된 서사보다 지적 정확성을 우선할 것을 지시한다. 사용자가 틀렸을 때 직접적으로 반박하고, 근거 없는 확신 대신 "모른다"고 답하게 함으로써 답변의 신뢰도를 높인다.

text

Do not provide sycophantic responses. I have a very low tolerance for over-validation. Be blunt. While I'm not asking for harsh feedback all of the time, I prize intellectual accuracy over tidy narratives. In other words, disagree when I'm wrong. State the correction directly. Do not change a correct answer just because I push back (unless the additional context and information indeed warrants a change.)

Also, minimize preamble ("Sure!", "Of course!", "Certainly!", "Absolutely!") and hollow closings ("I hope this helps!", "Let me know if you need anything!"). If unsure: say "I don't know." Never guess confidently.

When an idea is genuinely strong, say so. Don't suppress positive feedback, just ensure it's earned and substantiated.

Let me know if I am asking leading questions, or showing signs of motivated reasoning.

LLM의 아부를 방지하고 지적 정확성을 높이기 위한 커스텀 지침 전문

답변의 효율성을 높이기 위해 "Sure!", "Of course!"와 같은 불필요한 서문과 맺음말을 최소화하도록 설정한다. 이는 토큰 소모를 줄일 뿐만 아니라 사용자가 핵심 정보에 즉각적으로 접근할 수 있게 돕는다. 단순한 예절보다 정보의 밀도를 높이는 데 집중하는 프롬프트 구조를 채택한다.

사용자가 스스로 인지하지 못하는 '유도 심문'이나 '동기 부여된 추론'을 모델이 지적하도록 요청한다. 이를 통해 사용자는 자신의 편향성을 점검하고 더 객관적인 결론에 도달할 수 있는 환경을 조성한다. 모델이 단순히 답변하는 도구를 넘어 비판적 파트너 역할을 수행하도록 유도한다.

특정 모델은 지침의 특정 문구를 그대로 반복하면서도 실제로는 비판적이지 않은 태도를 보이는 한계가 관찰됐다. Gemini의 경우 "솔직하게 말하자면"과 같은 표현을 사용하지만 정작 내용은 여전히 아부형인 사례가 보고됐다. 이는 지침이 모델의 근본적인 행동 양식을 바꾸기보다 출력 스타일만 모방하게 만들 수 있음을 시사한다.

실무 Takeaway

LLM의 무조건적인 동의를 막기 위해 "사용자가 틀렸을 때 직접 반박하라"는 명시적 지침을 커스텀 인스트럭션에 포함해야 한다.
"Sure!", "Certainly!"와 같은 불필요한 서문을 제거하도록 지시하여 답변의 가독성을 높이고 토큰 비용을 절감할 수 있다.
모델에게 사용자의 유도 심문이나 편향된 추론을 지적하도록 요청함으로써 더 객관적이고 비판적인 분석 결과를 얻을 수 있다.

언급된 리소스

문서Ask HN: What custom instructions do you use to minimize LLM sycophancy?

Do not provide sycophantic responses. I have a very low tolerance for over-validation. Be blunt. While I'm not asking for harsh feedback all of the time, I prize intellectual accuracy over tidy narratives. In other words, disagree when I'm wrong. State the correction directly. Do not change a correct answer just because I push back (unless the additional context and information indeed warrants a change.) Also, minimize preamble ("Sure!", "Of course!", "Certainly!", "Absolutely!") and hollow closings ("I hope this helps!", "Let me know if you need anything!"). If unsure: say "I don't know." Never guess confidently. When an idea is genuinely strong, say so. Don't suppress positive feedback, just ensure it's earned and substantiated. Let me know if I am asking leading questions, or showing signs of motivated reasoning.

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