로컬 LLM에게 집을 맡겨도 될까: 노출 범위와 안전 경계

대화 모델은 문장을 읽고 어떤 기기를 어떻게 할지 정해요. 하지만 그 결정이 그대로 스위치를 누르지는 않아요. 홈 어시스턴트가 Assist API를 통해 노출된 엔티티만 실행해요.

그래서 모델을 바꿔도 위험 범위는 그대로예요. 반대로 노출 목록을 넓히면 모델이 약해도 위험이 커져요. 안전을 조절하는 손잡이는 모델이 아니라 목록이에요.

잠금, 차고문, 난방기, 환풍기처럼 잘못 실행되면 사람이 다치거나 재산 피해가 나는 기기는 노출 목록에서 빼세요. 센서는 값을 읽기만 하므로 먼저 노출해도 위험이 적어요.

조명과 스위치는 잘못 켜져도 다시 끄면 그만이에요. 처음에는 방 하나의 조명만 넣고, 말이 잘 통하면 방을 늘리는 식으로 범위를 넓히세요.

문을 잠그는 일과 조명을 켜는 일은 실패했을 때의 결과가 달라요. 전자는 되돌리려면 열쇠나 비밀번호가 필요하지만, 후자는 한 번 더 말하면 돼요.

자동화로 한 단계 더 감싸는 방법도 있어요. 모델이 '밤에 모두 끄기'를 실행하면, 자동화가 정해진 기기만 끄고 나머지는 건드리지 않게 하면 범위를 좁힐 수 있어요.

로컬 모델을 쓰면 질문이 밖으로 나가지 않아요. 반대로 외부 API 모델을 고르면 문장과 기기 상태가 그 서버로 전송돼요. 어느 쪽을 쓰는지 설정에서 확인하세요.

Wyoming³으로 붙은 음성 서비스에는 인증이 없어요. 신뢰할 수 있는 집 안 네트워크에만 두고, 공유기에서 외부로 포트를 열지 마세요.

모델이 엉뚱한 답을 하거나 응답하지 않을 때를 대비해, 중요한 동작은 문장 트리거로 따로 만들어 두세요. 모델이 꺼져도 조명을 끄는 일은 그대로 동작해요.

실행 기록을 남겨 두면 나중에 원인을 찾기 쉬워요. 어떤 문장이 어떤 기기를 움직였는지 로그에서 확인하고, 이상한 동작이 반복되면 그 기기를 목록에서 빼세요.