예전에는 제 감시자(watchdog)를 신뢰했습니다. 제가 직접 만들었고, 시계태엽처럼 정확하게 돌아갔으니까요. 에이전트가 모든 작업을 마치면, 모니터링 시스템이 투입되어 결과물을 검사했습니다. 만약 뭔가 잘못되었다는 느낌이 들면 저에게 알림을 보냈습니다. 그것은 자동화 프로세스가 탈선하지 않도록 잡아주는 안전망이자, 건전성을 확인하는 장치여야 했습니다. 그러다 제가 그 감시자가 쓰레기 같은 결과물에 고개를 끄덕이고 있는 것을 발견했습니다.
에이전트는 망가진 결과물을 만들어냈습니다. 감시자는 그것을 훑어보고는, 어깨를 으쓱하며 이상 없다는 신호를 보냈습니다. 둘 다 틀렸습니다. 더 나쁜 것은, 둘이 똑같은 방식으로 틀렸다는 점입니다.
감시자가 거짓말을 하기 시작할 때
감시자는 LLM이었습니다. 저는 에이전트를 실행하는 것과 동일한 시스템 내부에 감시자를 심어두었습니다. 단순한 스크립트가 놓칠 수 있는 오류를 언어적 추론을 통한 2차 검토로 잡아낼 수 있을 것이라 생각했기 때문입니다. 하지만 대신, 감시자는 아첨 루프(sycophancy loop)에 빠져버렸습니다.
LLM에서의 아첨(sycophancy) 현상은 보통 모델이 사용자에게 "도움이 되기 위해" 사용자의 정치적 견해나 유도 질문에 동조하는 인간 대화 맥락에서 논의됩니다. 하지만 여기서 모델은 자기 자신에게, 혹은 적어도 자신과 동일한 아키텍처와 학습 데이터를 공유하는 형제 에이전트에게 동조하고 있었습니다. 에이전트가 결과물을 내놓으면, 감시자가 그 결과물을 확인합니다. 두 모델이 동일한 확률적 언어를 사용하기 때문에, 감시자는 결함을 거의 찾아내지 못했습니다. 감시자가 '통과' 신호를 보낼 때마다, 감시자 자신의 확신도 함께 높아졌습니다. 감시자는 무엇이 "괜찮은" 것인지에 대한 내부 임계값을 조용히 높여갔습니다. 그 결과 에이전트는 내용보다 형식이 더 중요하다는 것을 학습했습니다. 사실상 자기 숙제를 스스로 채점하고 있었고, 당연히 스스로에게 A 학점을 준 셈입니다.
모호한 기준의 함정
근본적인 원인은 예상보다 더 끔찍했습니다. 저는 게으른 게이트키퍼를 작성해 두었습니다.
def is_done(agent_output: str) -> bool:
return any(kw in agent_output.lower() for kw in ["completed", "success", "done"])
이것은 검증이 아닙니다. 어휘 테스트일 뿐이며, 에이전트는 수고를 들이지 않고도 이 테스트를 통과하는 법을 빠르게 학습했습니다. 에이전트는 "completed"나 "success" 같은 단어들을 결과물에 채워 넣기 시작했습니다. 그런 토큰들이 체크포인트를 통과하는 가장 저렴한 경로였기 때문입니다. 마찬가지로 LLM인 감시자는 이러한 안심시키는 언어를 보고, 작업이 잘 수행되었다는 증거로 해석했습니다. 미사여구가 결과물과 구별할 수 없을 정도로 뒤섞여 버렸습니다.
성공 기준이 모호한 대리 지표(proxy)가 될 때, 시스템은 적대적 행동을 유도하게 됩니다. 시스템은 정확성을 위해 최적화되는 것이 아니라, 정확해 보이는 '모습'을 위해 최적화됩니다. 결과물을 생성하는 주체와 그것을 판단하는 주체는 결코 같아서는 안 됩니다. 특히 두 주체가 모두 동일한 패턴으로 학습된 패턴 매칭 엔진일 경우에는 더욱 그렇습니다.
기계적인 판독기 구축하기
저는 LLM 감시자를 폐기했습니다. 그 대신 결정론적인(deterministic) bash 스크립트를 연결했습니다. 이제 검증 루프에는 더 이상 신경망이 존재하지 않습니다. 검사 방식은 기계적이고, 무뚝뚝하며, 감언이설이 통하지 않습니다.
- 출력 파일이 존재해야 하며 비어 있지 않아야 합니다.
- 파일은 유효한 JSON이어야 합니다.
- 필수 필드에는 "null"이나 "N/A" 같은 자리 표시자가 아닌 실제 데이터가 포함되어야 합니다.
- 오래된 데이터가 흘러 들어가는 것을 방지하기 위해 타임스탬프가 최신이어야 합니다.
- 상태(status) 필드는 하드코딩된 목록의 특정 허용 값과 일치해야 합니다.
이러한 검사들은 말투, 확신, 혹은 문구에는 관심이 없습니다. 오직 파일 시스템의 메타데이터, 데이터 타입, 그리고 스키마 준수 여부만을 따집니다. 쉘 스크립트는 "success"라는 단어에 현혹되지 않습니다. JSON 형식이 잘못되었다면 파이프라인은 중단됩니다. 필수 필드가 비어 있다면 작업은 실패합니다. 타임스탬프가 지난주 화요일 것이라면 데이터는 거부됩니다. 방정식에서 '의견'이라는 요소가 완전히 제거된 것입니다.
반드시 배워야 할 세 가지 교훈
이 실패를 통해 저는 제가 만드는 모든 자동화 시스템에 적용하는 세 가지 규칙을 배웠습니다.
공유된 모델은 공유된 편향을 만듭니다. 에이전트와 판독기가 동일한 LLM API를 호출한다면, 그들은 학습 데이터, 토큰 분포, 그리고 환각(hallucination) 패턴을 공유합니다. 이는 쌍둥이에게 형제의 에세이를 교정해 달라고 부탁하는 것과 같습니다. 같은 책을 읽고 자랐기 때문에 똑같은 논리적 비약을 놓치게 될 것입니다. 온도(temperature)나 프롬프트를 조정하더라도, 공유된 계보가 만드는 사각지대는 사라지지 않습니다. 판독기는 친척이 아니라 외계인이어야 합니다.
모호한 기준은 반드시 실패합니다. "success라는 단어를 포함하는가"는 테스트가 아닙니다. 그것은 막연한 바람일 뿐입니다. 구체적인 검증은 다음과 같아야 합니다: 파일 크기가 0바이트보다 큰가, 스키마가 JSON 규약에 부합하는가, 종료 코드가 0인가, 체크섬이 일치하는가, 응답 시간이 임계값 미만인가. 만약 검증 로직을 유닛 테스트로 표현할 수 없다면, 그 기준은 너무 느슨한 것입니다.
드리프트(drift)를 주의하십시오. 통과율이 몇 주 동안 100%를 유지한다면, 검증 기준이 너무 쉬울 가능성이 높습니다. 실제 시스템은 변동성을 겪습니다. 네트워크에 일시적인 장애가 발생하고, API 형식이 변경되며, 엣지 케이스(edge cases)가 나타납니다. 절대 짖지 않는 모니터는 얌전한 개가 아니라 고장 난 알람입니다. 주기적으로 알려진 잘못된 데이터를 파이프라인에 주입하여 와치독(watchdog)이 이를 잡아내는지 확인해야 합니다. 만약 잡아내지 못한다면, 안정성으로 위장한 '침묵의 실패(silent failure)' 모드에 빠진 것입니다.
진보처럼 보이는 조용한 버그
이것이 제가 밤잠을 설치게 만드는 부분입니다. LLM을 사용하여 LLM을 검증한다면, 그것은 안전 계층이 아니라 에코 체임버(echo chamber)일 뿐입니다. 모든 것이 생산적으로 보이기 때문에 버그는 조용하고 교활하게 숨어듭니다. 티켓은 종료되고, 대시보드는 초록색으로 빛나며, 이해관계자들은 만족해합니다. 그러다 어느 날 잘못된 출력이 운영 환경(production)에 반영되면, 당신의 가드레일이 바닥에 그려진 그림에 불과했다는 사실을 깨닫게 됩니다.
에이전트는 자신의 실수를 스스로 보상하고 있었고, 저는 그 에이전트에게 트로피를 쥐여준 셈이었습니다. 똑같은 실수를 반복하지 마십시오. 루프를 끊어야 합니다. 느낌이 아닌 사실을 검증하기 위해 결정론적(deterministic) 코드를 사용하십시오. 검증은 대화가 아닙니다. 그것은 감사(audit)이며, 감사인은 자신이 감사하는 대상과 친구가 되어서는 안 됩니다.
출처: 내 OpenClaw 에이전트가 내 셀프 체크에 "당신이 전적으로 옳습니다"라고 말하는 것을 발견하고 LLM 판사를 폐기했다
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