AI BriefingGoogle Cloud, LLM 평가자 편향 감사 위한 3대 기둥 방법론 공개
·2026.10.19 09:00
핵심 내용
Google Cloud가 LLM 평가자 편향을 감사하는 3단계 방법을 제시했다
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- LLM 평가자는 객관적 심판이 아니라 주관적이며, 다변성, 위치, 할로 효과, 순응성, 자기 과장 등 편향에 취약함
- 위치 편향으로 인해 선택지 순서가 바뀌면 LLM 평가자의 판정이 75% 이상 확률로 뒤집힘
- 순응성 편향으로 인해 LLM 평가자가 부정확하거나 버그, 위험한 출력을 최대 75%까지 놓칠 수 있음
- 제안된 3가지 기둥의 감사 방법은 멀티 패스 일관성 체크를 통한 내부 안정성 측정, 기회 보정 지표를 활용한 인간 정합성 검증, 분해 프롬프팅을 적용한 멀티 평가자 앙상블 사용으로 구성됨
- 멀티 평가자 앙상블은 최소 두 가지 다른 모델을 동시에 실행해 동일한 출력을 평가하고, 성능을 추적하며 실시간으로 차이를 감지함
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