AI 환각이란 무엇입니까?
AI 환각은 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 AI 시스템이 형식적으로는 그럴듯하지만 허위, 조작 또는 오해의 소지가 있는 정보를 포함하는 출력을 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 "환각"은 허구적인 사실이나 인용을 조작하는 것부터 사용자 질의에 대한 잘못된 해석까지 다양합니다. 이러한 출력은 일관되고 설득력 있게 보일 수 있지만, 검증 가능한 현실과는 다르기 때문에 AI 생성 콘텐츠에 의존하는 모든 애플리케이션에 심각한 문제를 야기합니다. AI 환각을 이해하는 것은 이러한 시스템이 정확성이 무엇보다 중요한 의료, 법률, 금융, 저널리즘과 같은 주요 분야에 점점 더 통합되는 시대에 필수적입니다.
환각은 어떻게 인식하나요?
AI 환각은 여러 가지 방식으로 나타납니다.
- 조작된 사실: AI는 실제로 존재하지 않는 믿을 만한 역사적 사건, 법적 선례 또는 의학 연구를 생성할 수도 있습니다.
- 잘못된 숫자 데이터: 잘못된 통계나 날짜와 같은 양적 오류.
- 잘못 인용된 인용문: 잘못된 개인이나 기관에 진술을 귀속시키는 것.
- 잘못된 추론: 증거나 맥락에 의해 뒷받침되지 않는 논리적 비약.
사실 확인 라이브러리나 전문가를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 소스와 출력을 비교함으로써 사용자는 환각 사례를 감지할 수 있지만 이 프로세스는 리소스를 많이 사용합니다.
AI 모델은 왜 환각을 겪을까?
기술적 측면에서 AI 환각을 유발하는 요인은 무엇인가?
근본적으로 대부분의 LLM은 방대한 데이터세트에서 학습된 패턴을 기반으로 텍스트 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하도록 훈련된 예측 엔진입니다. 이러한 확률적 메커니즘은 다음과 같은 요인과 결합되어 환각을 유발합니다.
- 훈련 데이터 제한: 대규모 데이터 세트에는 필연적으로 편향, 오래된 정보, 그리고 노이즈가 포함됩니다. AI 모델이 이러한 불완전한 데이터를 일반화할 때, 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다.
- 목적 함수 제약 조건: 모델은 사실적 정확성이 아닌 가능성 또는 복잡성에 최적화되어 있습니다. 가능성이 높은 시퀀스도 여전히 거짓일 수 있습니다.
- 샘플링 전략: 온도 스케일링이나 핵 샘플링과 같은 디코딩 방법은 창의성을 높이기 위해 무작위성을 도입하지만 오류를 증폭시킬 수도 있습니다.
- 모델 아키텍처: 변압기 기반 아키텍처는 내재적인 접지 메커니즘이 부족합니다. 즉, 외부 검증에 직접 접근하지 않고 훈련 데이터의 패턴에만 전적으로 의존합니다.
이러한 기본 사항으로 인해 AI 환각은 생성적 AI 시스템의 본질적인 부산물이 됩니다.
고급 모델에서는 환각이 더 자주 나타나는가?
직관과는 달리, 가장 정교한 모델일수록 환각률이 더 높을 수 있습니다. OpenAI의 최신 추론 모델인 o3와 o4-mini는 각각 33%와 48%의 환각률을 보이는데, 이는 GPT-4와 같은 이전 버전보다 훨씬 높습니다. 이러한 증가는 이러한 모델들이 향상된 유창성과 설득력 있는 이야기를 만들어내는 능력에 기인하는데, 이는 의도치 않게 부정확한 내용을 더욱 효과적으로 가립니다.
신속한 엔지니어링으로 AI 환각을 어떻게 줄일 수 있을까?
프롬프트의 명확성과 맥락
기본 전략 중 하나는 명확한 지침과 충분한 맥락적 정보를 제공하는 프롬프트를 작성하는 것입니다. 명확하고 구조화된 프롬프트는 모호성을 줄여 모델을 원하는 응답으로 유도하고 추측적이거나 조작된 내용을 방지합니다. Microsoft AI Builder 팀 가이드는 프롬프트에 (1) 정확한 작업 설명, (2) 관련 맥락 또는 데이터, 그리고 (3) 명확한 출력 제약 조건(예: "확실하지 않으면 '모르겠습니다'라고 답하십시오")을 포함해야 한다고 강조합니다. 실증 실험 결과, 맥락이 잘 정의된 프롬프트는 기업 환경에서 환각률을 15% 이상 낮출 수 있는 것으로 나타났습니다.
"에 따르면..." 접지 기술
"According to..."라는 최근의 프롬프팅 기법은 모델이 위키피디아나 도메인별 데이터베이스와 같은 신뢰할 수 있는 정보 출처를 기반으로 응답을 유도하도록 합니다. 저널리즘의 출처 귀속 관행에서 유래한 이 기법은 모델이 세부 정보를 조작하는 대신 훈련 데이터 세트 내의 사실적인 내용을 활용할 가능성을 높입니다. 실험 결과, "위키피디아에 따르면"과 같은 문구를 추가하면 환각을 최대 20%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.
교육적 프레이밍과 긍정적 촉구
연구에 따르면 긍정적으로 구성된 지시, 즉 모델에게 무엇을 피해야 할지 대신 무엇을 해야 할지 알려주는 지시가 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다. 부정적 지시(예: "환각을 일으키지 마시오")는 모델의 토큰 예측 역학을 혼란스럽게 하는 경우가 많은 반면, 명시적인 긍정적 지시(예: "검증 가능한 사실만 제공하시오")는 더 명확한 결과를 도출합니다. 긍정적 프레이밍과 조건문("모델이 검증할 수 없는 경우, '잘 모르겠습니다'라고 답하십시오")을 결합하면 모델이 안전망이 마련되어 있을 때 추측할 가능성이 낮아지므로 정확도가 더욱 향상됩니다.
시작 가이드
CometAPI는 수백 개의 AI 모델(Gemini 모델, Claude 모델, OpenAI 모델)을 일관된 엔드포인트로 통합하는 통합 REST 인터페이스를 제공하며, 내장된 API 키 관리, 사용량 할당량 및 청구 대시보드를 통해 여러 공급업체 URL과 자격 증명을 일일이 관리할 필요가 없습니다.
기다리는 동안 개발자는 액세스할 수 있습니다. Gemini 2.5 Pro 미리보기 API , 클로드 오푸스 4 API 및 GPT-4.5 API 을 통하여 코멧API, 나열된 최신 모델은 기사 발행일을 기준으로 합니다. 먼저, 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
결론
인공지능 환각은 AI 안전성과 신뢰성에 있어 중요한 경계를 나타냅니다. 최첨단 모델이 기계가 생성할 수 있는 정보의 경계를 끊임없이 확장하고 있지만, 설득력 있지만 허위 정보를 "꿈꾸는" 경향은 강력한 완화 전략, 엄격한 인적 감독, 그리고 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다. RAG 및 의미론적 엔트로피 탐지와 같은 기술 혁신을 합리적인 위험 관리 및 규제 지침과 결합함으로써 이해관계자는 AI의 창의력을 활용하는 동시에 가장 교활한 오류로부터 AI를 보호할 수 있습니다.