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심리 AI의 아첨과 환각을 방지하는 방법: 안전 장치의 공학적 분석

이 기사는 범용 대규모 언어 모델(LLM)이 심리 건강 분야에서 아첨, 환각, 위기 인식 부재로 인해 위험한 이유를 살펴봅니다. 안전 장치(면책 조항, 위기 프로토콜, 검증된 척도 등 주변 보호책)를 분석하고, 두 번째 AI 감독자와 학술 검토자가 모든 응답을 확인하는 다중 에이전트 아키텍처(예: Vera)를 강조합니다. 이러한 내용 수준 검토의 대가는 높은 비용과 지연 시간이며, 저자는 안전과 비용 사이의 균형이 어디에 있어야 하는지 질문합니다.

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