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LLM활용
- 글 6편
AI 실전 판단 설계와 인간 멈춤선: Code가 도구이고 LLM이 운영할 때 인간이 책임지는 법
핵심 명제: “도구는 Code로 구현되고, Code를 LLM이 운영하며, 최종 가치와 판단의 책임은 인간이 소유한다.” — 1. 프롬프트 요령의 한계와 판단의 공백 최근 수많은 조직이 AI 에이전트와 LLM을 실무에 도입하고 있습니다. 하지만 현장에서 마주하는 진짜 문제는 “프롬프트를 얼마나 유려하게 작성하는가”가 아닙니다. 실무의 성패를 가르는 본질은 “무엇을…
AI의 오류를 줄이고, 발견했을 때 고칠 수 있게 하기
LLM의 할루시네이션은 관리하는거다의 개선 정본입니다. 맥락과 판단의 연결을 위해 아카이브된 원문입니다.
AI의 답을 내 판단 능력으로 연결하려면
LLM을 통한 성과의 에센스 “증강지능과 인지적 프롬프트”의 개선 정본입니다. 맥락과 판단의 연결을 위해 아카이브된 원문입니다.
불완전한 재료로 AI와 생각하기
“Garbage in, But Gold out”: LLM과 협력하여, 창의성 증가시키기의 개선 정본입니다. 맥락과 판단의 연결을 위해 아카이브된 원문입니다.
검색형 AI가 찾아준 답, 어디까지 확인한 것일까
할루시네이션 유발 LLM 미신: “SearchGPT나 Perplexity와 같은 서비스는 실시간 스크래핑(크롤링)을 한다”의 개선 정본입니다. 맥락과 판단의 연결을 위해 아카이브된 원문입니다.
AI가 전문가처럼 답할 때, 무엇을 확인해야 할까
LLM vs. 전문가: AI가 인간의 직관과 경험을 대체할 수 있는가? – 인간의 직관이 중요한 이유.의 개선 정본입니다. 맥락과 판단의 연결을 위해 아카이브된 원문입니다.