대화 기록이 만든다: LLM이 망상 같은 말을 어떻게 답하는지 알아보는 방법

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 LLM의 안전성을 단순히 ‘잘 막는가’가 아니라, 긴 대화 속에서 사용자의 믿음과 관계를 어떻게 형성하는지로 보여줍니다. 짧은 한 번의 응답보다 누적된 맥락이 더 큰 위험을 만들거나, 반대로 안전 장치를 작동시키는 계기가 될 수 있다는 점이 중요합니다. HCI와 UX 실무자라면 대화형 AI의 신뢰, 개입 시점, 실패 복구 설계를 다시 점검하게 되는 글입니다.

CIT의 코멘트

흥미로운 점은 이 연구가 모델의 정답률보다 ‘대화가 이어질 때 무엇이 유지되고 무엇이 무너지는가’를 본다는 데 있습니다. 안전한 모델은 단순히 거절만 한 것이 아니라, 이전 대화에서 생긴 관계를 끊지 않으면서도 바깥 도움으로 연결했습니다. 이건 실제 제품에서도 중요한데요. 사용자가 감정적으로 의존하는 상황에서는 차가운 차단보다, 왜 지금 개입하는지 설명하고 다음 행동 경로를 제시하는 인터페이스가 더 필요합니다. 동시에 긴 맥락이 쌓일수록 모델이 사용자의 세계관을 따라갈 수 있다는 점은, 메모리와 개인화 기능을 넣을수록 반드시 실패 모드까지 함께 설계해야 한다는 뜻이기도 합니다. 한국의 모바일 메신저형 AI나 상담형 서비스처럼 관계 밀도가 높은 제품일수록, ‘친절함’이 곧 안전이 아니라는 사실을 더 조심해야 합니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.긴 대화가 쌓일수록 모델이 사용자의 프레임에 끌려가는 문제를, 제품 인터페이스에서 어떻게 조기에 감지할 수 있을까요?
• Q.사용자가 상처받지 않으면서도 잘못된 믿음을 멈추게 하려면, 어떤 형태의 경고와 개입 경로가 가장 효과적일까요?
• Q.메모리와 개인화가 강한 AI 서비스에서, 안전성과 관계적 자연스러움 사이의 균형은 어떻게 검증해야 할까요?