모델 카운슬

같은 질문을 여러 AI 모델에 동시에 보내고 답을 비교해 하나로 합치는 방식으로, 모델 하나로는 알아채기 어려운 틀린 답을 모델 간 차이로 드러낸다. 사실 확인이나 조사처럼 틀리면 곤란한 질문에서 답을 얼마나 믿어도 되는지 가늠할 때 쓴다.

서비스로 쓰거나 직접 만들거나

가장 쉬운 방법은 이 기능이 들어 있는 서비스를 쓰는 것이다. Perplexity의 Model Council은 질문 하나를 Claude·GPT·Gemini 같은 최상위 모델 세 개에 보내고, 일치점과 차이점을 정리한 종합 답을 보여준다. 여러 앱을 오가며 같은 질문을 반복해서 붙여 넣지 않아도 된다.

직접 만들 수도 있다. karpathy가 공개한 llm-council은 OpenRouter 하나로 여러 모델을 부른다. 모델들이 서로의 답을 평가하고 나면 의장(Chairman)을 맡은 모델이 최종 답을 쓴다. Open WebUI 같은 도구로 비슷하게 구성하는 경우도 있다.

세 단계로 돌아간다

대부분은 아래 순서로 동작한다. 모델들의 답이 얼마나 일치하는지를 합의 점수(consensus score)로 함께 보여주는 경우도 많다.

한 모델에게 같은 질문을 여러 번 하면 같은 약점이 되풀이되기 쉽다. 서로 다른 모델은 학습한 데이터와 답하는 성향이 달라서 같은 실수를 할 가능성이 그보다 낮다.

중요한 질문에만 쓴다

쓰는 모델 수만큼 비용과 대기 시간이 늘어나므로 모든 질문에 쓸 필요는 없다. 모델끼리 의견이 크게 갈린 부분은 원래 출처를 직접 확인하라는 신호로 받아들이면 된다.

합의했다고 정답은 아니다

여러 모델이 비슷한 데이터를 학습했다면 같은 틀린 답에 함께 동의할 수도 있다. 의견이 일치한다는 건 믿을 만하다는 신호일 뿐, 정답이라는 보장은 아니다. 답을 하나로 합쳐 주지 않는 구성에서는 여러 답을 직접 읽어야 하는 부담도 생긴다. 모델 카운슬은 새로운 지능이 아니라 이미 있는 모델들을 묶어서 함께 돌리는 방식이라는 점을 기억해야 한다.

조사와 중요한 판단을 교차 확인할 때 주로 쓴다

가장 흔한 건 조사 결과를 한 번 더 검증하는 용도다. 여러 모델의 답을 나란히 놓고, 의견이 갈린 부분만 원래 출처를 찾아 확인하는 식으로 쓴다.