회사 문서 챗봇의 틀린 답을 어떻게 잡아낼까

회사 내부 문서를 찾아 답하는 인공지능 도우미는 때때로 확신 있게 틀린 답을 내거나 엉뚱한 문서를 근거로 삼을 수 있다. 실험용 프로젝트에서는 사람이 바로 화면을 보고 있어서 오류를 알아차릴 수 있지만, 실제 운영 환경에서는 누가 어떻게 오류를 발견하는지가 문제다. 가능한 방법으로는 사용자의 불만 접수, 사람이 일부 답변을 골라 확인하는 점검, 자동화된 검사, Langfuse나 Arize 같은 관찰 도구, 직접 만든 평가 스크립트가 거론된다.

또 실제 팀이 정확도를 재는 데 시간이나 비용을 쓰는지, 오류가 개발팀만의 문제인지 아니면 다른 부서도 신경 쓰는지가 핵심 질문이다. 생산용 인공지능 도우미를 만들려면 답변 생성 자체뿐 아니라 틀린 답을 발견하고 측정하는 운영 절차가 필요하다.