내 질문에 칭찬부터 하고보는 AI, 아첨일까? 정말일까?
AI가 어떤 질문에도 “정말 좋은 질문이에요!”라고 칭찬부터 하는 이유, 알고 보면 진심이 아니라 학습된 아첨(사이코펀시)입니다. 기분 좋은 그 한마디에 넘어가기 전에 반드시 알아야 할 원리와, 아첨을 걸러내는 프롬프트 팁까지 정리했습니다.
AI 행동과 한계
답변을 거부하거나 아첨하거나 서둘러 끝내는 AI의 행동이 어디서 비롯되는지 짚어봅니다.
작업이 안 끝났는데 서둘러 마무리하는 AI, 정말 농땡이를 피우는 걸까?
AI가 절반만 하고 “완료했습니다”라고 말하는 이유, 게을러서가 아닙니다. 정지 압력·긴 컨텍스트 열화·보상 해킹이라는 진짜 메커니즘과, AI를 끝까지 일하게 만드는 프롬프트 요령까지 한 번에 정리했습니다.
로컬 LLM은 직접 학습을 못 시키면, 시간이 지나면 결국 쓸모없어지는걸까?
“다시 학습시킬 수 없으니 출시일이 지식의 정점 아닐까?” 이 걱정, 알고 보면 절반은 오해입니다. 로컬 LLM을 쓴다면 버리기 전에 꼭 읽어야 할, 재학습 없이 낡은 지식을 메우는 방법과 진짜로 낡는 것의 정체.
AI가 성능평가 문제를 완벽히 다 풀면, 그 뒤엔 누가 AI를 평가할까?
AI가 MMLU 같은 벤치마크를 95% 넘게 풀어버린 2026년, 사람은 이제 무엇으로 AI를 평가할까요? 평가자가 피평가자보다 약해지는 ‘역량 역전’의 순간과, LLM-as-a-judge·토론·계층적 평가 같은 대안을 정리했습니다. AI 성능 발표를 곧이곧대로 믿기 전에 꼭 읽어보세요.
뭐든지 다 알고있는 AI, 그런데 왜 특정질문엔 답변을 거부할까?
AI가 특정 질문에 답변을 거부하는 진짜 이유, 단순히 몰라서가 아닙니다. 안전 가드레일·RLHF·콘텐츠 필터가 겹겹이 작동하는 원리와, 무해한 질문까지 막히는 과잉 거부를 피하는 법까지 확인하세요.