부정 탐지에 LLM을 쓸 때의 3가지 함정과 검증법

LLM 부정 탐지의 가장 큰 위험은 ‘그럴듯한 오답’입니다. 세 가지 함정을 알아야 합니다 — ① 환각(없는 정황을 만들어 냄), ② 편향(학습 데이터의 치우침이 특정 대상에 불리하게 작동), ③ 설명불가(왜 의심하는지 근거를 못 댐).

검증법 ① — 근거 강제: 모든 경고에 원문 근거를 붙이고, 근거가 없으면 기각합니다. LLM의 ‘느낌’이 아니라 ‘인용 가능한 사실’만 채택합니다.

검증법 ② — 교차검증: LLM 단독 판단을 금지하고, 규칙 기반 탐지·사람 검토와 교차합니다. 세 경로가 동시에 가리키는 구간이 진짜 고위험입니다.

검증법 ③ — 설명가능성: 징계·수사·소송에서 결과가 유지되려면 판단 근거가 남아야 합니다. ‘AI가 찾고 사람이 증명한다’는 원칙이 이 모든 함정의 해독제입니다.