ESI 에이전트의 메모리 신뢰도 변화와 환각 위험

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Epistemic State

— 에이전트가 자신이 가진 정보의 신뢰도 또는 불확실성을 수치로 표현한 상태이다. 이 값은 메모리의 신선도나 문맥 적합성에 따라 변하며, 모델이 답변을 생성할 때 확신도를 결정하는 기준으로 사용된다. 본 그림에서는 메모리 신선도를 통해 에이전트의 인식적 상태를 시간에 따라 추적하는 방식이 핵심이다.

Memory Freshness

— 메모리에 저장된 정보가 시간이 지남에 따라 실제 상황과 얼마나 잘 일치하는지를 나타내는 척도이다. 본 사례에서는 저장 직후 높은 값을 가지며 시간이 흐르며 감소하는 값으로 표현되어 에이전트의 회상 신뢰도를 결정한다. 신선도는 기권이나 재검증을 결정하는 입력으로 사용될 수 있다.

Abstention Threshold

— 에이전트가 스스로 답변을 보류하거나 외부 검증을 요청해야 하는 신뢰도 기준값이다. 그림에서는 0.3으로 표시되어 신선도가 이 값 아래로 떨어지면 기권 판정의 근거로 활용된다. 기권 문턱값 설정은 환각 리스크와 사용자 응답성 간의 트레이드오프를 결정한다.

Hallucination Risk

— 모델이 사실이 아닌 정보를 생성할 확률이나 가능성을 뜻하며 메모리 불확실성이 클수록 위험이 증가한다. 그림에서는 위험 구간을 색으로 강조하여 신선도와 기권 문턱값 사이의 관계를 가시화했다. 환각 위험의 정량화는 안전한 자동응답 정책 설계에 중요하다.

ESI

— 이미지에 표기된 ESI는 메모리 신선도를 추적하여 에이전트의 확신도를 시간에 따라 가중하는 방식으로 보인다. 이 접근법은 고정된 100% 확신을 사용하는 전통적 메모리와 달리 시간이 흐르며 신뢰도를 감소시켜 기권 결정을 가능하게 한다. ESI는 환각을 줄이기 위한 메커니즘으로 사용된다.