잘못된 데이터를 AI에 넣기 전에, “거짓”이라고만 붙여 두지 마세요

이 BMC 미니 레슨을 내 상황에 적용하고 싶다: 잘못된 데이터를 AI에 넣기 전에, “거짓”이라고만 붙여 두지 마세요

이 글이 다루는 구체적인 문제: 나쁜 예시, 오래된 정책, 반례 데이터는 “믿지 말 것”이라고 적는 것만으로 안전해지지 않습니다. 먼저 위험을 나누고 라벨, 필터링, 테스트, 출력 검증을 더해야 합니다.
글 URL: https://boosterminiclass.com/ko/posts/negation-neglect-llm-training-warning/

글을 요약만 하지 말아 달라. 먼저 다음 3가지를 확인하는 질문을 해 달라.
1. 내가 지금 다루는 실제 워크플로 또는 의사결정은 무엇인가.
2. 이 흐름에 어떤 데이터, 권한, 계정, 비용, 외부 실행이 관련되는가.
3. 오늘 필요한 결과가 중단/진행 판단, 시험 도입 체크리스트, 인수인계 템플릿, 위험 등급 중 무엇인가.

그다음 이 글의 프레임워크로 내 상황을 점검해 달라: 1. 데이터 안의 잘못된 예시, 만료된 정책, 반례, “믿지 말라”는 메모; 2. 모델이나 RAG가 이를 사용 가능한 사실로 취급할 가능성; 3. 라벨, 격리, 필터, 테스트 질문, 인용 요구가 필요한 지점; 4. 잘못된 데이터가 AI에 흡수되거나 반복되지 않게 하는 안전 체크리스트.

다음 형식으로 출력해 달라:
- 지금 바로 진행, 제한적으로 시험, 일단 중단 중 무엇인지 한 문장 판단;
- 프레임워크를 내 상황에 적용한 표: 준비됨 / 근거 부족 / 사람 확인 필요;
- 오늘 할 수 있는 가장 작은 한 단계;
- 담당자, 로그, 되돌리기, 사람 검토가 필요한 지점.