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AI 환각

대규모 언어 모델이 근거로 뒷받침되지 않는 내용을 그럴듯하게 생성하는 이유를 설명하고, 사실 확인과 검색 기반 검증, 사람의 재검토, 고위험 의사결정에서 오류를 막는 방법을 살펴봅니다.

AI 환각은 신뢰할 근거가 부족한데도 모델이 유창하고 구체적이며 때로는 없는 출처까지 포함한 답을 생성하는 현상입니다. 학습 데이터의 공백, 확률적 생성, 충돌하는 문맥, 도구 오류에서 생길 수 있습니다. 자신감 있는 문장을 증거로 보지 말고 근거 연결, 출처의 최신성, 핵심 수치를 확인해야 하며 의료·법률·금융·군사 같은 고위험 업무에는 독립 검증과 책임 있는 사람의 승인이 필요합니다.
AI 데이터 합계는 왜 항상 틀릴까? 암산시키지 말고 이 네 단계로 바꾸면 안정적이다

AI 데이터 합계는 왜 항상 틀릴까? 암산시키지 말고 이 네 단계로 바꾸면 안정적이다

AI 데이터 합계가 항상 틀리는 이유는 부주의해서가 아니라 애초에 계산기가 아니기 때문이다. 대규모 언어 모델은 토큰 단위로 텍스트를 생성하며 다음 단어를 예측해 답을 만들어낼 뿐, 실제로 연산을 수행하지 않는다. 자릿수가 많은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈에서는 올림이...

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