신용 파이프라인에서 LLM 에이전트의 자기 진화와 검토 가능성
The Harness as the Only Mutable Surface: Compliance-Bounded Self-Evolution of LLM Agents in Credit Pipelines, with a Measured Admission Gate
자기 개선 LLM 에이전트는 변경된 규칙에 맞춰 신용 파이프라인을 조정할 수 있지만, 스스로를 재작성하는 에이전트는 감독자가 검토하는 아티팩트를 파괴한다. 자기 진화는 런타임 하네스에 국한될 때만 검토 가능하며, 모델 가중치는 고정되어야 한다. 연구에서는 하나의 입회 게이트를 갖춘 이중 루프 엔진을 제안하고, 시뮬레이션에서 7,449개의 후보 변경 중 144개를 승인하였으며, 이들 중 어느 것도 오류를 악화시키지 않았다. EU AI 법의 고위험 신용 평가 조항과 관련된 메커니즘을 매핑하였다.
입회 게이트를 통해 7,449개의 후보 변경 중 144개를 승인하여 오류를 악화시키지 않았다는 점은 신용 평가 시스템의 안전성을 높일 수 있는 방법을 제시한다.
원문 출처
arXiv cs.AI (인공지능)