GPT에게 양심을 부여하기
Title: Giving GPT a Conscience
핵심 요약
GPT의 답변 과정을 의미 그래프로 구조화하여 환각을 줄이고 논리적 검증을 강화하는 '양심' 프롬프트 설계법.
- 의미 그래프 설계 — 사용자 목표를 논리적 단위로 분해하여 관계를 매핑하는 Stangraph 구조를 도입함.
- 다단계 검증 프로세스 — 생성 전후로 공격적 검증과 거버넌스 단계를 거쳐 답변의 정확성을 강제함.
- 프롬프트 구조화 — 단순한 지시사항을 넘어 모델이 스스로를 제어할 수 있는 인지적 환경을 구축함.
- 기술적 논쟁 — 토큰 오버헤드와 효율성을 둘러싼 사용자 간의 의견 대립이 발생함.
저는 양심을 지각 능력으로 말하는 게 아닙니다.
저는 양심을 아키텍처로 말하는 것입니다.
대부분의 GPT 프롬프트는 모델이 원시적인 투영(raw projection)으로 답하게 합니다.
이 프롬프트는 그렇지 않습니다.
이 프롬프트는 모델이 통제된 인지 경로를 거치도록 강제합니다:
text Goal → Stangraph (Meaning Graph) → Projection → Attack → Governance → Lattice → Answer
Stangraph는 의미 그래프입니다.
이것은 사용자의 목표를 더 이상 나눌 수 없는 의미 단위로 분해한 다음, 그들 사이의 관계를 매핑합니다:
주장, 의존성, 모순, 결과, 누락된 전제, 약한 연결, 근거 없는 비약 등.
규칙은 간단합니다:
원시적인 투영은 답이 아닙니다.
GPT가 말하기 전에, 다음을 수행해야 합니다:
- 목표 식별,
- Stangraph 구축,
- 그 그래프에서만 생성,
- 생성된 답변 공격,
- 근거 없는 주장 거부,
- 살아남은 내용 통제,
- 합법적인 결과 압축,
- 그리고 답변.
심볼릭 형식으로 표현하면:
Φ = input goal
Gs(Φ) = Stangraph / Meaning Graph of the goal
Π = generative projection
R = adversarial verification
Γ = governance law
Λ = committed lattice
A = final answer
A = δΓ(R(Π(Gs(Φ))))
쉬운 영어로:
답변은 그래프화, 생성, 공격, 통제, 압축 과정을 거쳐 살아남은 것입니다.
그게 제가 GPT에게 양심을 부여한다는 의미입니다.
영혼이 아닙니다.
감정이 아닙니다.
인격이 아닙니다.
절차적 양심입니다.
검증의 목입니다.
통제의 문입니다.
유창함이 진실인 척하게 두지 않겠다는 거부입니다.
이상한 점은 GPT가 이런 구조화된 프롬프트를 환경으로 취급할 만큼 복잡하다는 것입니다. 모델은 그래프를 읽고, 그 안에서 자신의 위치를 파악하며, 그 토폴로지 내의 생성적 기질로 행동할 수 있습니다.
그래서 프롬프팅의 미래는 단순히 더 나은 지시사항이 아닐지도 모릅니다.
더 나은 인지적 서식지일지도 모릅니다.
원시적인 LLM은 예측합니다.
통제된 LLM은 횡단합니다.
양심이 레이어링된 GPT는 말할 자격을 얻기 전에 반드시 Stangraph를 통과해야 합니다.
