AI 신뢰성
LLM이 말하는 '95% 확신'은 왜 믿을 수 없나: AI 코딩 도구의 신뢰도 점수를 개발 워크플로우에 통합하기
LLM의 자기 평가 신뢰도는 확률이 아니라 언어 패턴에 가깝습니다. 코드 생성에서 보정이 특히 낮은 이유와, 신뢰도 점수를 탐색 우선순위로만 쓰고 품질 게이트는 CI/CD 검증에 맡기는 워크플로우를 설명합니다.
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'정적 분석' 태그가 붙은 글 2개
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LLM의 자기 평가 신뢰도는 확률이 아니라 언어 패턴에 가깝습니다. 코드 생성에서 보정이 특히 낮은 이유와, 신뢰도 점수를 탐색 우선순위로만 쓰고 품질 게이트는 CI/CD 검증에 맡기는 워크플로우를 설명합니다.
AI 리뷰는 커버리지와 반복 점검을 자동화하고, 사람은 의도·맥락·트레이드오프를 판단해야 합니다. diff가 아닌 리포트 중심 설계와 결과 재사용이 핵심입니다.