왜 온타리오 디지털 서비스는 ‘98% 안전한’ LLM을 조달하지 못했는가 (1500만 캐나다인)

기사 URL: https://rosetta-labs-erb.github.io/authority-boundary-ledger/
댓글 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46589386
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발행: 3일 전 (2026년 1월 12일 오후 11:58 GMT+9)

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Source: Hacker News

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위험 메모 / 위험 진술

환각 문제: 인상적인 능력에도 불구하고 LLMs는 절대적인 자신감으로 잘못된 정보를 생성하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법...

TL;DR LLM은 문서, GitHub 저장소, StackOverflow, Reddit와 같은 자료를 학습합니다. 하지만 우리가 LLM을 계속 사용하면, 그들의 자체 출력이 이러한 플랫폼에 들어가게 됩니다...

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