테크니컬 라이터인 마이클 트롱(Michael Truong)은 자신의 블로그 게시물을 검토하기 위해 AI 편집 파이프라인인 'editor-critique'를 개발했다. 기존 워크플로는 루브릭(평가 기준)에 따라 초안을 먼저 점수화한 뒤 피드백을 생성하는 방식이었다. 이 방식은 구조적 완성도를 확인하는 데에는 유용해 한 기사에서 25점 만점에 23점을 기록했지만, 정작 독자의 경험이나 맥락 의존성과 같은 중요한 문제점을 발견하는 데에는 한계를 보였다.

마이클 트롱은 점수를 조기에 할당하면 모델이 콘텐츠의 비판적 분석보다는 자신의 점수를 정당화하는 경향이 있음을 발견했다. 이에 따라 파이프라인을 수정해 점수를 매기기 전 편집자 관점의 정독 단계를 추가했다. 그 결과 제목의 스포일러, 비공개 저장소 맥락에 대한 과도한 의존, 증거의 공백 등 더욱 깊이 있는 결함을 파악할 수 있게 됐다. 이제 시스템은 초안을 읽고 편집 검토를 마친 뒤, 루브릭 차원을 평가해 최종 비평을 생성한다.

이러한 순서 변경으로 검토 결과가 크게 개선됐다. 단순한 기준 준수 확인을 넘어, 무엇이 독자의 이해를 방해하는지 구체적인 조언을 제공하게 된 것이다. 저자는 이를 아티팩트의 완결성을 확인하는 'QA 검토'와 독자에게 미치는 영향을 평가하는 '편집 검토'의 차이로 정의한다. 또한 향후 AI 검토 도구 개발 시 루브릭 점수를 평가의 도구가 아닌 분석 결과의 요약으로 활용해야 한다고 제언했다. 그는 이러한 분석 우선 방식이 코드나 아키텍처 검토 등 모델이 평가 기준에 과적합(overfitting)되는 것을 막아야 하는 다른 기술적 프로세스에도 적용될 수 있다고 강조한다.

테크니컬 라이터인 마이클 트롱(Michael Truong)은 자신의 블로그 게시물을 검토하기 위해 AI 편집 파이프라인인 'editor-critique'를 개발했다. 기존 워크플로는 루브릭(평가 기준)에 따라 초안을 먼저 점수화한 뒤 피드백을 생성하는 방식이었다. 이 방식은 구조적 완성도를 확인하는 데에는 유용해 한 기사에서 25점 만점에 23점을 기록했지만, 정작 독자의 경험이나 맥락 의존성과 같은 중요한 문제점을 발견하는 데에는 한계를 보였다.

마이클 트롱은 점수를 조기에 할당하면 모델이 콘텐츠의 비판적 분석보다는 자신의 점수를 정당화하는 경향이 있음을 발견했다. 이에 따라 파이프라인을 수정해 점수를 매기기 전 편집자 관점의 정독 단계를 추가했다. 그 결과 제목의 스포일러, 비공개 저장소 맥락에 대한 과도한 의존, 증거의 공백 등 더욱 깊이 있는 결함을 파악할 수 있게 됐다. 이제 시스템은 초안을 읽고 편집 검토를 마친 뒤, 루브릭 차원을 평가해 최종 비평을 생성한다.

이러한 순서 변경으로 검토 결과가 크게 개선됐다. 단순한 기준 준수 확인을 넘어, 무엇이 독자의 이해를 방해하는지 구체적인 조언을 제공하게 된 것이다. 저자는 이를 아티팩트의 완결성을 확인하는 'QA 검토'와 독자에게 미치는 영향을 평가하는 '편집 검토'의 차이로 정의한다. 또한 향후 AI 검토 도구 개발 시 루브릭 점수를 평가의 도구가 아닌 분석 결과의 요약으로 활용해야 한다고 제언했다. 그는 이러한 분석 우선 방식이 코드나 아키텍처 검토 등 모델이 평가 기준에 과적합(overfitting)되는 것을 막아야 하는 다른 기술적 프로세스에도 적용될 수 있다고 강조한다.