LLM이 만든 설명에는 수치나 대상의 혼동, 근거 없는 보충 내용이 포함될 수 있습니다. 운영에 활용할 때는 가독성뿐 아니라 어떤 근거로 확인할 수 있는지가 중요합니다.

이 글에서는 BASTION이 중시하는 출력 검증의 방향을 소개합니다. 구체적인 내부 처리 절차나 모든 오류를 방지할 수 있다는 보장을 제시하는 것은 아닙니다.

1. 설명의 근거 확인하기 #

모니터링 보고서의 건수, 대상, 기간은 운영자의 판단에 영향을 미칩니다. AI의 문장에 적힌 내용과 관측 기록에서 확인할 수 있는 내용을 구분해야 합니다.

같은 숫자라도 대상이나 집계 기간이 다르면 의미가 달라집니다. 표현이 자연스럽거나 숫자가 그럴듯해 보인다는 이유만으로 올바른 설명이라고 판단하지 않습니다.

2. 원래의 관측에도 한계가 있음을 인식하기 #

로그나 집계 결과도 관측 누락, 지연, 중복, 수집 범위 차이의 영향을 받습니다. 기록이 있다는 이유만으로 실제로 일어난 모든 일을 나타낸다고 볼 수는 없습니다.

어떤 대상과 기간의 정보를 확인할 수 있는지, 무엇이 관측되지 않았는지 유의하여 다룹니다. LLM 출력과 기록이 일치한다는 것은 해당 범위에서의 일관성을 확인한 것입니다. 상황 전체에 대한 설명이 정확하다는 보장은 아닙니다.

3. 확인할 수 없는 내용 구분하기 #

근거가 부족하거나 기록과 설명이 일치하지 않거나 처리가 완료되지 않았다면, 그 결과를 확인된 사실로 취급하지 않는 것이 중요합니다.

수치의 일관성을 확인하는 것과 원인이나 의도에 대한 설명이 타당한지 확인하는 것도 별개입니다. 기계적으로 대조할 수 있는 범위와 추가 조사가 필요한 범위를 구분합니다.

4. 출력 확인과 실제 작업 구분하기 #

BASTION의 자동 방어는 정해진 판단 조건과 보호 조건에 따라 다룹니다. LLM이 만든 설명을 그대로 정상 이용자에 대한 차단이나 설정 변경으로 연결하는 것을 전제로 하지 않습니다.

개선 제안을 실제로 적용할 때도 허용된 범위와 적용 조건을 확인합니다. 설명 확인, 제안 검사, 적용 후 관측은 각각 확인하려는 목적이 다릅니다.

5. 검증 범위와 효과 구분하기 #

이전 공개 설명에 있던 내부 처리 예시를 모든 출력을 완전히 감사하는 현행 사양으로 취급할 수는 없습니다. 구현된 확인 범위, 동작 기록, 효과 평가를 구분하여 안내합니다.

검사를 마련해도 오류를 놓치거나 잘못 지적하는 일이 없어지는 것은 아닙니다. 사용하는 모델, 입력, 관측 조건이 바뀌었을 때도 해당 조건에서의 확인이 필요합니다.

6. 도입 시 확인할 사항 #

이용 환경에서는 어떤 출력을 무슨 목적으로 사용하고 어디까지 근거를 확인할 수 있는지 정합니다. 외부 서비스를 사용한다면 전송할 정보와 연결 대상, 고객 정보와 인증 정보의 처리 방식도 함께 확인합니다.

도입 설계·연계·평가는 대상 범위와 작업 내용을 확인한 뒤 개별 견적을 제공합니다. 공개 글에서는 검증 방향을 소개하며 내부 검증 절차나 실제 고객 로그는 공개하지 않습니다.