위임 작업에서 LLM이 문서를 오염시킨다는 연구 경고

연구 개요

마이크로소프트 연구팀이 발표한 논문 LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate는 AI에 작업을 위임하는 패러다임의 심각한 결함을 드러낸다. 코딩, 문서 편집, 데이터 처리 등 업무를 LLM에 맡길 때 원본 문서가 예상치 못한 방식으로 손상될 수 있다.

DELEGATE-52 벤치마크

연구진은 코딩, 결정학, 악보 표기 등 52개 전문 분야에 걸쳐 긴 위임 워크플로우를 시뮬레이션하는 DELEGATE-52 벤치마크를 설계했다. 19개 LLM을 대규모 테스트한 결과는 충격적이었다.

Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT 5.4 같은 최첨단 모델조차 긴 워크플로우 종료 시점에 문서 내용의 평균 25%를 손상시켰다.

성능이 낮은 모델들은 훨씬 더 심각한 실패율을 보였다.

에이전틱 도구 사용도 DELEGATE-52 성능을 개선하지 못했다.

왜 위험한가

LLM은 확실한 오류 메시지 없이 문서를 수정하며, 상호작용이 길어질수록 오류가 심화된다. 사용자는 결과물이 손상됐는지 인지하지 못한 채 워크플로우를 마칠 수 있다. 연구진은 현재 LLM이 신뢰할 수 있는 위임자가 아님을 명확히 보여준다고 지적한다.