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title: "근거와 출처 추적: AI 답변을 검증 가능한 결과로 바꾸는 구조"
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updated: "2026-09-29T00:00:00.000Z"
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# 근거와 출처 추적: AI 답변을 검증 가능한 결과로 바꾸는 구조

## 답변보다 먼저 관측 조건을 남깁니다

AI 답변은 서비스, 모델, 시점, 언어, 계정 상태에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 화면에 나온 한 문장을 저장하는 것만으로는 결과를 다시 설명하기 어렵습니다. 질문 문구, 관측 채널, 실행 시점, 대상 국가와 언어, 사용한 입력 조건을 함께 기록해야 비교 가능한 자료가 됩니다.

SAG는 관측 결과와 해석을 분리합니다. 실제로 확인한 문장과 링크는 관측으로 남기고, 부족한 설명이나 개선 우선순위는 분석 의견으로 구분합니다. 확인하지 못한 값은 0으로 바꾸지 않고 미관측 상태로 보존합니다.

## Provenance가 답변의 신뢰도를 만듭니다

Provenance는 결과가 어디에서 왔는지 추적할 수 있는 정보입니다. 다음 연결이 유지되어야 합니다.

| 단계 | 남겨야 할 정보 |
| --- | --- |
| 질문 | 원문, 언어, 고객 의도 |
| 관측 | 채널, 시점, 실행 조건 |
| 근거 | 출처 URL, 페이지 제목, 확인한 구간 |
| 판단 | 충족·부족 기준, 분석자 의견 |
| 실행 | 수정 대상, 담당자, 승인 상태 |
| 재확인 | 같은 조건의 전후 차이 |

이 연결이 있으면 “왜 이 개선안을 제안했는가”라는 질문에 원래 근거로 돌아가 답할 수 있습니다.

## 자동화와 전문가 검토의 역할

자동화는 많은 질문과 페이지를 같은 형식으로 수집하고 비교하는 데 유리합니다. 전문가는 서비스 맥락, 규제 표현, 고객이 실제로 이해하기 어려운 부분을 검토합니다. SAG는 자동 수집 결과를 곧바로 확정 보고서로 취급하지 않고 검토·승인 상태를 거쳐 전달하도록 설계합니다.

## 변경 전후를 설명하는 보고서

좋은 보고서는 점수 하나가 아니라 변화를 설명합니다. 어떤 문장을 수정했고, 어떤 근거가 보강되었으며, 같은 질문에서 답변과 출처가 어떻게 달라졌는지 보여줍니다. 근거와 출처 추적은 AI 답변을 절대적인 사실로 만드는 기술이 아니라, 관측한 결과를 검증하고 책임 있게 개선하기 위한 구조입니다.