AI 요약관련 정보

• AI 팩트체킹의 목표는 '진실'이 아닌 '독립적인 합의'를 도출하는 것임. 🤝
• 여러 독립적인 출처를 통해 교차 검증해야 하며, 동일한 원본 출처의 반복(미러링)은 피해야 함. 🔄
• 단일 부모 출처의 정보를 반복하는 도메인(예: 특정 기업의 자체 보고서)은 필터링하여 제외해야 함. 🚫
• arXiv와 같이 독립적인 저자의 논문을 호스팅하는 공개 저장소는 필터링 예외로 두어야 함. 📚
• '유령 시스템' 문제처럼, "이러한 시스템"과 같이 맥락이 부족하여 모호한 주장은 검증이 불가능하므로 피해야 함. 👻
• LLM이 각 주장의 검증 가능성을 위해 필요한 더 넓은 맥락을 포착하도록 프롬프트하는 것이 중요함. 🧩
• 맥락 포착 방법으로는 주장 분해 시 맥락을 생성하도록 프롬프트하는 방식(유연하지만 비용 높음)과 키워드 매칭 기반 검색 방식(저렴하고 효율적)이 있음. 💡
• 저자 자신의 내부 진술(예: "우리는 설문조사에서 100명을 연구했다")과 같이 검증할 필요가 없는 자기 참조적 주장은 제외해야 함. 🧘
• AI 에이전트에게 어떤 유형의 주장이 팩트체킹 대상인지, 그리고 주장이 검증 가능한지 명확히 지시하는 정밀한 프롬프트 가이드라인이 필수적임. 🎯