[논문리뷰] Scaling Policy Compliance Assessment in Language Models with Policy Reasoning Traces

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저자: Joseph Marvin Imperial, Harish Tayyar Madabushi

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간 전문가처럼 정책 준수 여부를 평가하는 데 필요한 체계적인 추론 과정을 모방하는 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 정책 준수 평가를 위한 골드-스탠다드 전문가 추론 데이터의 높은 수집 비용 문제를 해결하고, LLM이 정책 위반을 정확하게 식별하고 설명할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춥니다.

핵심 방법론

저자들은 POLICY REASONING TRACES (PRT) 라는 특수 생성된 추론 체인을 도입합니다. 이 PRT는 DEEPSEEK-R1 및 SAULLM-54B 와 같은 선도적인 추론 LLM(pseudo-expert) 을 활용하여 사례, 정책 및 정답 판결을 기반으로 생성됩니다. 생성된 PRT는 LLM의 in-context learning (ICL) 을 위한 few-shot 데모 로 직접 사용되거나, 지도 미세 조정(SFT) 을 위한 학습 데이터로 컴파일되어 모델의 정책 준수 평가 능력을 강화하는 추론 브릿지 역할을 합니다.

주요 결과

PRT의 사용은 LLM의 정책 준수 평가 성능을 크게 향상시켰습니다. HIPAA 정책의 경우, 오픈소스 모델의 정확도가 50-100% 증가 했으며, GDPR 정책에서는 DEEPSEEK-R1 및 GPT-5-MINI 모델이 81.0%의 정확도 로 새로운 최첨단 기준(SOTA) 을 달성했습니다. 또한, PRT는 LLM이 정확한 정책 조항을 인용하는 능력(RECALL 점수 최대 +30.0) 을 개선했으며, 모델의 원시 추론 과정에서 80% 이상의 높은 PRT 활용률 을 보여 PRT가 효과적인 추론 가이드로 기능함을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 LLM이 법률, 의료 등 높은 신뢰도 가 요구되는 도메인에서 정책 준수 평가 시스템을 구축할 때 추론 능력과 해석 가능성 을 혁신적으로 개선할 수 있는 실용적인 방법을 제시합니다. 고비용의 인간 전문가 데이터 없이도 준-전문가 LLM이 생성한 PRT 를 통해 모델 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있으며, 이는 LLM 기반 시스템의 신뢰성 을 높이고 규제 준수 자동화 에 기여할 수 있습니다. 다만, 특정 이중 최적화(doubly-optimized) 모델 에서는 PRT의 효과가 제한될 수 있음을 고려해야 합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.