모델 배포 전 행동 예측을 위한 '배포 시뮬레이션' 방법론

배포 시뮬레이션은 신규 모델 출시 전 과거 대화 데이터를 재현하여 실제 환경에서의 행동을 예측하는 안전성 검증 방법이다. 기존의 정적인 평가 방식과 달리 실제 프로덕션 트래픽과 유사한 환경을 조성해 모델의 잠재적 위험을 사전에 식별한다. GPT-5.4 연구 결과, 생산율 변화 방향 예측 정확도가 92%에 달해 기존 챌린지 프롬프트 기반 방식(54%)보다 높은 예측력을 보였다. 이 방식은 에이전트 도구 사용 시 발생하는 외부 상태 의존성 문제까지 시뮬레이션 모델을 통해 보완하며, 전통적인 평가 방식을 대체하는 것이 아닌 상호 보완적 역할을 수행한다.