두 개의 AI 리뷰가 동의하는 것은 두 개의 리뷰가 아니다: 채택 전에 주장을 검증하는 법을 배운 이야기
(dev.to)
두 개의 서로 다른 AI 모델이 동일한 평가를 내리더라도 이는 독립적인 검증이 아닌 학습 데이터의 중복에 의한 상관관계 오류일 수 있으므로, AI의 주장을 기술적 의사결정에 반영하기 전 반드시 실질적인 실험을 통해 검증해야 한다는 경고를 담고 있습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1두 AI 모델의 일치된 평가는 독립적 검증이 아닌 학습 데이터의 중복된 오류일 가능성이 높음
- 2LLM은 문법적 개연성에 기반해 존재하지 않는 기능이나 콘텐츠를 확신 있게 생성(Hallucination)
- 3