AI 환각은 대형 모델을 사용할 때 많은 사람들에게 가장 큰 골칫거리 중 하나입니다. 분명히 모델의 어조는 매우 확고하고 구조도 완벽해 보이지만, 결론은 잘못되었고, 심지어 존재하지 않는 정보, 링크, 사실, 출처를 만들어내어 실제 사례처럼 보이게 만들기도 합니다. 이른바 AI 환각은 모델이 합리적으로 보이지만 실제로는 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 생성한다는 뜻이며, 그래서 많은 사람들이 "말도 안 되는 소리를 하지만 여전히 그런 말을 한다"고 생각하는 것입니다.
대형 모델이 환각을 일으키는 근본적인 이유는 일부러 지어내는 것이 아니라, 데이터베이스처럼 사실을 하나씩 검증하기보다는 '다음으로 가장 가능성 높은 내용을 생성하는 것'에 더 가깝기 때문입니다. 맥락이 부족하고, 정보가 부정확하며, 문제가 너무 모호하다면, 모델은 가장 확률이 높은 표현을 설명할 수 있지만, 사실이 정확하다고 보장하지는 않을 수 있습니다.
환각이 가장 자주 발생하는 시기
일반적인 상황으로는 모델에게 없는 새로운 정보에 답하도록 요구하거나, 정보를 제공하지 않고 출처를 인용하도록 요구하거나, 질문 자체가 너무 광범위하다고 요구하거나, 여러 상충되는 요구사항을 한꺼번에 억지로 끼워 넣는 경우가 있습니다. 과제가 권위적일수록 심각한 실수를 저지를 가능성이 높아집니다.
완전히 피할 수 있을까요?
실제로 완전히 없애기는 어렵지만, 상당히 줄일 수 있습니다. 이는 신뢰할 수 있는 정보를 제공하거나, 문제를 좁히거나, 주어진 내용에 근거해 모델이 답변하도록 요구하거나, 생성 전에 RAG를 사용해 검색하는 방식을 포함합니다. 고위험 콘텐츠의 경우, 모델 결과물도 최종 사실이 아닌 초안으로 취급되어야 합니다.
일반 사용자에게 가장 실용적인 환각 방지 실천법
- 구체적인 질문을 하고 모델이 너무 자유롭게 놀지 못하게 하세요.
- 출처를 요청할 때는 정보를 우선시하고, 그 정보를 바탕으로 답변하도록 하세요.
- 주요 사실, 수치, 규정, 링크 등을 발견하면 반드시 재확인하시기 바랍니다.
- 추측할 수 있고 정확해야 하는 두 가지 유형의 작업을 구분하세요.
따라서 AI 환각은 모델이 가끔 저지르는 작은 실수가 아니라 생성 시스템 자체의 전형적인 경계입니다. 진정으로 신뢰할 수 있는 방법은 맹목적으로 믿는 것이 아니라, 어디가 틀렸는지 아는 것입니다.
