최근 대규모 언어모델(LLM)이 작성한 사고 보고서(incident report)가 늘어나면서, 이로 인해 중요한 학습 기회를 놓치고 시스템에 대한 깊이 있는 이해가 저해될 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. LLM은 사고 발생 시 필요한 데이터를 수집하고 정리하는 데는 분명 유용하지만, 보고서의 본문 작성까지 전적으로 맡길 경우 검증 과정이 약화되고 작성자의 사고 단계가 생략될 수 있다는 지적입니다.
전문가들은 직접 글을 쓰는 과정 자체가 자신의 이해 부족을 드러내고, 증거와 설명의 일관성을 확인하는 중요한 사고 활동이라고 강조합니다. 하지만 LLM이 보고서를 생성하면 이러한 사고 단계를 우회하게 되어, 그럴듯해 보이는 설명 속에 실제로는 존재하지 않는 시스템 연결을 지어내거나 핵심 상호작용을 누락하는 오류가 발생할 수 있습니다. 코딩이나 AI SRE(Site Reliability Engineering) 작업은 테스트나 복구 결과로 LLM 출력의 유효성을 즉시 확인할 수 있지만, 사고 보고서는 잘못된 내용의 악영향이 즉시 드러나지 않아 더 위험하다는 분석입니다. 형식은 갖췄지만 실제로는 틀린 보고서가 만들어져도 이를 검증할 명확한 테스트가 없기 때문입니다.
이러한 현상은 결국 조직의 학습 기회를 크게 줄일 수 있습니다. 보고서 작성이 번거롭다는 이유로 LLM에 의존하게 되면, 인시던트에 관여한 사람들과의 직접적인 대화나 깊이 있는 분석 없이 형식적인 보고서만 양산될 가능성이 높습니다. 이는 시스템의 본질에 대한 진정한 통찰을 얻지 못하게 하며, 장기적으로는 문제 해결 능력과 시스템 신뢰성 향상에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 결국 LLM은 보조 도구로서의 가치는 크지만, 핵심적인 사고와 학습 과정까지 대체하게 두어서는 안 된다는 것이 전문가들의 공통된 의견입니다.