데이터가 정확해도 AI가 거짓말을 하는 이유: 침묵의 실패와 무결과 누락

작성자의 분석에 대해 깊이 공감하며, 특히 규제가 엄격하거나 고위험군 배포 환경에서 이러한 침묵의 실패를 어떻게 잡아낼지에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.

• 검색 결과가 비어있을 경우 이를 명시적으로 기록하고 하류 공정에 '데이터 없음' 상태를 전달하는 로직을 강화해야 한다.
• 단순 레이블 모니터링 외에 모델의 확률 분포(Logprobs)를 분석하여 무결과에 대한 편향을 체크해야 한다.

• 프로덕션 AI 시스템의 약 5%는 에러 메시지 없이 잘못된 정보를 출력하는 침묵의 실패 상태에 놓여 있다.
• LLM은 구조적으로 '결과 없음'보다 '결과 있음'에 더 높은 확률을 할당하는 편향을 가지고 있어 무결과를 누락하기 쉽다.
• 기존의 레이블 기반 모니터링은 확률 할당 단계에서 발생하는 미세한 편향과 누락을 감지하지 못하므로 새로운 감시 계층이 필요하다.