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회계 에이전트를 위한 헌법적 AI: RLAIF, 정책 규칙 및 굿하트의 법칙 리스크

Anthropic의 헌법적 AI(Constitutional AI) 논문(Bai et al., 2022)은 인간의 유해성 레이블 대신 AI 생성 피드백을 사용하여 LLM이 규칙을 따르도록 훈련합니다. 이 연구 로그는 RLAIF의 비판-수정-선호도 파이프라인이 자율적인 Beancount 원장 에이전트의 쓰기 작업 안전성에 어떻게 매핑되는지, 그리고 "헌법"이 윤리 규칙 세트가 아닌 계정 과목표일 때 굿하트의 법칙(Goodharting), 보정 실패 및 이중 용도 리스크가 어떤 모습인지 살펴봅니다.

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FinMaster 벤치마크: LLM이 금융 문해력에서 96%를 기록하면서도 재무제표 생성에서는 3%에 그치는 이유

FinMaster(arXiv:2505.13533)는 183개의 금융 작업을 통해 o3-mini, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek-V3를 벤치마킹했습니다. 그 결과, 모델들이 금융 문해력에서는 96%의 점수를 기록했으나 재무제표 생성에서는 3%로 급락했으며, 다단계 컨설팅 작업에서는 오류 전파로 인해 정확도가 21점 하락했음을 밝혔습니다.