LLM 설명의 불충실성을 테스트 시점에 개선하는 제거 기반 접근법 제안

이 논문은 LLM이 질문에 답하면서 함께 제공하는 설명이 실제로 답변에 영향을 준 요인을 누락하는 '불완전성(incompleteness)'과, 설명이 답변 근거로 타당하지 않은 '불건전성(unsoundness)'이라는 두 가지 불충실성 차원을 구분해 제시한다. 이를 바탕으로 모델을 재학습하지 않고 테스트 시점에 설명의 충실도를 개선하는 제거 기반 방법을 제안하는 것으로 보인다.

LLM이 중요한 의사결정(채용, 대출, 콘텐츠 심사 등)에 쓰이면서 모델의 판단 근거를 설명하도록 요구하는 설명가능 AI(explainable AI) 요구가 커지고 있으나, 모델이 내놓는 설명이 실제 내부 추론과 일치하지 않을 수 있다는 문제는 AI 감사·검증 분야에서 지속적으로 제기돼 온 이슈다.

AI 감사, 컴플라이언스, 알고리즘 검증 업무를 담당하는 실무자는 LLM이 제공하는 설명을 그대로 신뢰하기보다, 설명의 완전성과 타당성을 별도로 점검하는 절차가 필요하다는 점을 시사받을 수 있다. 특히 규제상 설명 요구가 있는 영역(신용평가, 채용 등)에서는 이런 제거 기반 검증 기법의 실무 적용 가능성을 살펴볼 필요가 있다.

발췌에는 제거 기반 접근법의 구체적 작동 방식과 적용 실험 결과가 잘려 있어, 방법론의 세부 내용과 효과는 원문 확인이 필요하다.

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