B
AI 랜덤성 편향 검출기
3.00
파생 체인
단계 1
AI/LLM 출력 품질 이슈 (Claude 랜덤 이름 편향)
→
단계 2
AI 출력 품질 검증 도구
→
단계 3
LLM 출력 통계적 편향 자동 감사
문제
LLM을 서비스에 통합하는 개발팀은 Claude의 'Marcus 편향'처럼 출력에 숨겨진 통계적 편향(특정 이름, 성별, 지역, 숫자 분포 등)을 발견하지 못한 채 프로덕션에 배포한다. 편향이 사용자에게 노출되면 신뢰도 하락 및 법적 리스크가 발생하며, 수동 검증에 건당 4-8시간이 소요된다.
솔루션
LLM API 엔드포인트를 연결하면, 대량 샘플링을 통해 출력의 통계적 편향을 자동으로 탐지하고 리포트를 생성한다. (1) 프롬프트별 대량 샘플링 자동 실행 (1,000-10,000회), (2) 이름/성별/지역/숫자 등 카테고리별 분포 편향 탐지, (3) 편향 심각도 점수화 및 프롬프트 수정 제안.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (68%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (51/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [medium]
프론트엔드 [low]