영국 상장사 리서치 노트를 자동 생성하고 검증하는 시스템 데모

자동화된 리서치 노트 파이프라인은 공개 가중치 모델을 통해 초안을 생성하되 모든 수치 주장을 데이터베이스 쿼리나 공시 문단 같은 기계 해상 가능한 인용과 연결해 출처를 명확히 하고, 파생 수치는 입력 로그를 남기는 계산기로 재생성 가능하게 했다. 출판 전에는 두 개의 결정론적 검사와 두 개의 코드 상자화된 모델 감사자가 순차적으로 작동해 출처 값과의 직접 비교, 내부 모순 검색, 미해결 사례에 대한 모델 판단을 수행하며 모델 판정 실패 시 주장을 미검증으로 기록하도록 설계되었다. 영상에서 달러-파운드 단위 혼용으로 인한 현금 완충 비율 오류(표기 41% vs 실제 약 31%, 약 £57m 차이)가 감사 과정에서 두 독립적 재계산으로 정정된 사례가 제시되어 출처 연계와 검증 로그의 중요성이 입증되었다. 이 구조는 자동 생성 콘텐츠의 신뢰성과 재현성을 높이지만 외부 데이터 품질과 쿼리 정의의 정확성이 여전히 시스템 전반의 결정적 약점으로 남는다.