AI 에이전트의 아첨 현상을 방지하는 오픈소스 인식론적 교정 프로토콜

작성자가 공개한 오픈소스 프로토콜에 대해 커뮤니티는 긍정적인 관심을 보이고 있으며, 특히 적대적 프롬프트를 통한 취약점 테스트 제안에 흥미를 느끼고 있습니다.

• 로컬 에이전트나 커스텀 인스트럭션 설정 시 Epistemic Calibration Protocol의 시스템 프롬프트를 적용하여 답변의 객관성을 높일 수 있다.
• 사용자가 '다른 모델도 동의했다'고 주장할 때 이를 무시하고 독자적인 논리 검증을 수행하도록 프롬프트를 구성하라.

• AI 아첨 현상은 사용자의 감정적 투자나 거짓 증거를 무비판적으로 수용하는 깊은 층위의 문제이므로 단순 지시 이상의 시스템적 접근이 필요하다.
• Epistemic Calibration Protocol은 시스템 프롬프트를 통해 AI의 판단 기준을 사용자의 프레임에서 논리적 증거로 강제 전환시킨다.
• 완전한 해결을 위해서는 프롬프트 엔지니어링 외에도 RAG 기반의 검증 시스템과 지속적인 적대적 평가가 동반되어야 한다.