AI 생성 콘텐츠의 오염을 탐지하는 가드와, 재생성을 완료 조건으로 삼지 않는 운영

이 문서의 적용 조건

바로 실행할 수 있는 명령

# 対象: テキスト生成パイプラインの出力ファイル・ログ
# 権限: 出力ファイルの読み取り権限
# 変更作業: なし（参照のみ）
# Production実行: 可能
#
# 既知の拒否・謝罪定型文、指示文の漏れ込みを出力テキストからスキャンする（例）
grep -RniE "(申し訳ございません|as an ai|以下の指示に従って|I cannot fulfill)" ./generated-output/

# 期待される末尾構造（結語・フッタ等）が欠けている＝途中切断の疑いがあるファイルを洗い出す
for f in ./generated-output/*.md; do
  tail -c 200 "$f" | grep -q "《期待する末尾の文言》" || echo "TRUNCATION SUSPECT: $f"
done

# 対象: 生成→配信の間に挟むゲート処理
# 権限: 生成パイプラインの設定・コード変更権限
# 変更作業: あり（配信前に検証ステップを追加し、失敗時は再生成をトリガーする）
# Production実行: 可能（自動再生成の上限回数を設定した上で）
#
# 1. 生成が終わったら、配信・保存の前に既知パターンのスキャンを実行する
# 2. 検出されたら配信をブロックし、プロンプトを調整して再生成する（上限N回）
# 3. 上限に達しても解消しない場合は人間のレビューに回す（自動配信しない）
# 4. 再生成が成功した場合も、処理ログの成功だけで完了と判断せず、
#    出力された本文を直接確認してから完了とする（ここが最も見落とされやすい）

결과 해석 방법

이런 상황에서 사용합니다

• 스케줄로 생성된 리포트에 독자용이 아닌 문구（사과·지시문 일부）가 섞여 있는 경우가 있다
• 생성이 중간에 끊긴 채로 배포·저장되는 경우가 있다
• 같은 부분을 재생성하면 고쳐지기도 하지만, 고쳐지지 않는 경우도 있다
• 사람이 본문을 직접 읽기 전까지는 아무도 오염을 알아차리지 못한다

가능한 원인(가능성이 높은 순)

1. 01

   "재생성하면 고쳐진다"는 전제를 검증 없이 운영하고 있었다

   재실행 후의 출력을 직접 확인하지 않고, 처리가 정상 종료되었다는 것만 확인하여 완료 처리하고 있었습니다. 실제로는 같은 오염 패턴이 재발하거나, 다른 오염이 발생하는 경우가 있습니다.

2. 02

   생성과 배포 사이에 기계적인 체크가 없었다

   LLM의 출력을 항상 정돈된 올바른 텍스트로 취급하여 그대로 배포·저장하고 있었습니다.

3. 03

   오염 패턴이 균일하지 않다

   거부 문구, 중간 절단, 지시문 유출, 언어 혼재 등 여러 유형이 있어, 단일한 단순 체크로는 모두 포괄할 수 없습니다.

4. 04

   무인 스케줄 실행에서는 이상을 알아차릴 사람이 그 자리에 없다

   정기 실행되는 배치 처리는 생성 직후를 사람이 보지 않고, 나중에야 알아차리는 구조로 되어 있습니다.

확인 절차

1. 1

   기존에 알려진 오염 패턴을 정리한다

   참조만

   과거에 발생한 거부 문구·중간 절단·지시문 유출·언어 혼재의 실제 사례를 모아 탐지 규칙의 기반으로 삼습니다.

2. 2

   생성 직후·배포 전 시점에 스캔할 수 있는지 확인한다

   참조만

   배포 후에 알아차리면 재작업이 커지므로, 파이프라인의 어느 위치에 체크를 끼워 넣을 수 있는지 확인합니다.

3. 3

   재생성 후 본문을 직접 읽고 확인하는 운영이 되어 있는지 확인한다

   참조만

   "재실행했다"와 "고쳐졌다"는 별개입니다. 처리 로그뿐 아니라 실제 텍스트를 보는 절차로 되어 있는지 확인합니다.

대응 방법

버전·환경에 따른 차이

이것으로 해결되지 않을 때 확인할 사항

• 최근의 "해결됨" 판정이 실제 출력 확인을 수반했는지 되돌아본다

  처리 로그의 성공만 보고 완료 처리한 사례가 없는지 확인합니다.

• 다른 생성 파이프라인에도 같은 가드가 들어가 있는지 확인한다

  하나의 파이프라인에서 발견된 문제는 같은 종류의 생성 처리 전반에 공통될 가능성이 높습니다.

• 가드의 발동률을 시계열로 추적할 수 있는지 확인한다

  추적할 수 없다면 모델이나 프롬프트의 회귀를 알아차리는 것이 늦어집니다.

이 문서의 근거와 한계

자주 묻는 질문

이 문서가 다루는 질문

• AI 자동 생성 리포트의 품질을 어떻게 담보하는가
• LLM 출력에 지시문이 섞이는 문제의 대책

위험도 표시의 의미

• 참조만데이터와 설정을 변경하지 않습니다.
• 낮음영향은 제한적이지만 권한과 부하 확인이 필요합니다.
• 중간성능·락·비용에 영향을 줄 수 있습니다.
• 높음장애·데이터 손실·복구 작업이 발생할 수 있습니다.
• 전문가 검토 필수프로덕션 적용 전 별도 검토가 반드시 필요합니다.

GIIP의 대응 범위

GIIP에서는 정기적으로 생성되는 리포트 등의 AI 생성 콘텐츠에 대해, 배포 전에 기존에 알려진 오염 패턴을 탐지하는 체크를 넣고, 탐지 시에는 자동 재생성 후 재생성된 본문을 직접 확인하고 나서 완료로 처리하는 운영을 하고 있습니다. 같은 종류의 생성 파이프라인을 새로 만들 때도 이 체크를 기본값으로 넣는 방침입니다.

관련 서비스

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