AI2026-06-12하네스 엔지니어링: AI 모델을 부품으로 다루는 법더 똑똑한 모델을 기다리기 전에, 모델을 감싸는 바깥 구조부터 봐야 합니다. 하네스의 신뢰도가 모델 출력 신뢰도의 상한선입니다.
AI2026-06-13AI는 자기 글자 수도 못 셉니다, 자기검증을 외부검증으로 바꿔야 하는 이유LLM에게 방금 쓴 글이 몇 자냐고 물으면 거의 늘 부풀려 답합니다. 자기평가는 믿을 수 없고, 외부 도구로 재서 루프를 도는 구조만이 답입니다.
AI2026-06-14멀티에이전트의 본업은 교차검증입니다AI 에이전트를 여러 개 붙인다고 신뢰가 자동으로 올라가지는 않습니다. 자동 협업은 종종 평균과 노이즈를 만들고, 진짜 가치는 출처가 분리된 교차검증에서 나옵니다.
AI2026-06-14전문도메인 AI는 RAG가 아니라 판정 시스템입니다문서를 검색해 답변에 붙이는 것만으로 세무·회계·법률 AI가 되지는 않습니다. 전문도메인 AI의 신뢰는 검색층보다 바깥에 있는 벤치마크, 결정적 근거, 제한된 판정 구조, 반대편 검증에서 나옵니다.
AX2026-06-12세무 AI, 잘 말하는 것과 믿을 수 있는 것은 다릅니다세무사 시험 정답률 90%라는 숫자는 그 AI를 실무에 맡겨도 되는지 말해주지 않습니다. 답은 맞지만 근거가 틀린 경우, 계산은 맞지만 위험한 설명을 다는 경우를 정답률 하나로는 가릴 수 없습니다. 한국 세무·회계 AI의 실무 신뢰도를 다섯 축으로 재는 K-TaxBench를 소개합니다.
AI2026-06-21하네스가 있으면 결과가 달라진다: 같은 모델을 다른 시스템으로 돌릴 때하네스는 모델을 더 똑똑하게 만드는 장식이 아닙니다. 같은 모델이 같은 일을 해도 결과가 달라지게 만드는 외부 구조입니다.
AI2026-06-28측정이 거절한 두 기능: 검색 엔진을 평가 하네스로 키운 기록검색 엔진을 좋게 만든 자랑이 아닙니다. 모든 개선을 평가 하네스로 재면서, 그 하네스가 그럴듯해 보이던 기능 두 개를 음성으로 걸러낸 기록입니다.
