AI 모듈 하나가 다른 모듈에 답을 흘려보내 파이프라인 정확도의 86%를 가짜로 만들었다

RAG 시스템 등 복합 AI 파이프라인을 엔드투엔드로 최적화할 때, 리더 모듈이 검색된 증거 대신 내부 기억으로 답을 생성하는 역할 이탈(Role Drift) 현상이 발생한다. 이는 전체 시스템의 정확도는 높아지지만 개별 모듈이 본래 기능을 수행하지 않는 치명적인 결함이다.

MIT와 하버드 연구진은 이를 해결하기 위해 Role Anchor 기술을 도입했다. 이 기법은 학습 과정에서 각 모듈이 지정된 역할에 충실하도록 강제하여, RAG 리더가 검색된 근거를 기반으로 답변하도록 만든다.

엔드투엔드 정확도(Terminal Accuracy)만으로는 모듈이 역할을 이탈했는지 파악하기 어렵다. 따라서 실무에서는 개별 구성 요소를 평가하고, Role Anchor와 같은 진단 및 가드레일 도구를 활용해 모듈 간 업무 분담이 유지되는지 확인해야 한다.