인공지능(AI) 시스템은 최근 몇 년 동안 놀라운 역량을 보여주었습니다. 그러나 한 가지 지속적인 과제가 남아 있습니다. 바로 AI 환각입니다. AI 모델은 자신도 모르게 부정확하거나 조작된 정보를 생성합니다. 이 글에서는 AI가 환각을 일으키는 이유를 살펴보고, 이러한 오류를 예방할 수 있는지, 그리고 어느 정도까지 예방할 수 있는지 살펴봅니다.
AI 환각은 단순한 오류나 버그가 아닙니다. 이는 현대 AI 모델이 언어를 학습하고 생성하는 방식의 근본적인 부산물입니다. 이러한 시스템의 메커니즘과 최신 완화 전략의 발전 사항을 이해하는 것은 의료, 법률, 금융과 같은 민감한 분야에 AI를 안전하게 구축하는 데 필수적입니다.
AI 모델은 왜 환각을 겪을까?
AI 환각이란 무엇인가?
AI 환각은 생성 모델이 사실과 다르거나, 오해의 소지가 있거나, 완전히 날조된 진술을 생성하는 경우를 말하며, 이러한 진술을 그럴듯한 자신감과 유창한 언어로 제시하는 것을 의미합니다. 이러한 오류는 통계를 잘못 인용하는 것과 같은 사소한 부정확성부터 존재하지 않는 법률 조항이나 의학적 조언을 지어내는 것과 같은 중대한 날조에 이르기까지 다양합니다. 연구자들은 환각이, 특히 고위험군 애플리케이션에서, 일관성 있는 내러티브에 거짓을 포함시킴으로써 신뢰와 정확성을 저해한다고 강조합니다.
근본 원인: 예측 대 검색
대규모 언어 모델(LLM)은 본질적으로 방대한 텍스트 코퍼스에서 학습한 패턴을 기반으로 시퀀스에서 다음으로 가능성이 높은 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 모델은 사실을 "알거나" 검증하도록 명시적으로 설계된 것이 아니라, 훈련 데이터와 통계적으로 일치하는 응답을 생성합니다. 이처럼 토큰 단위로 접근하는 방식은 강력하지만, 주어진 프롬프트에 대한 직접적인 증거가 부족하거나 모호한 질의의 빈틈을 메워야 할 때 정보를 조작하는 경향이 있습니다.
훈련 데이터와 모델 아키텍처의 영향
환각의 빈도와 심각도는 훈련 데이터의 품질과 범위, 그리고 모델의 아키텍처와 추론 전략에 크게 좌우됩니다. OpenAI의 추론 모델인 o3와 o4-mini에 대한 최근 테스트 결과, 이전 버전보다 환각 발생률이 더 높은 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡성과 성능 향상의 아이러니한 결과입니다. 더욱이, 기반 데이터의 편향과 불일치는 AI 출력에 반영되고 증폭될 수 있으며, 이는 훈련 데이터가 희소하거나 편향된 영역에서 시스템 오류를 초래할 수 있습니다.
신속한 디자인 및 출력 길이
사용자 상호작용의 미묘한 측면, 예를 들어 즉각적인 표현이나 답변 길이 또한 환각 성향에 영향을 미칩니다. 파리에 본사를 둔 AI 테스트 회사 기스카드(Giskard)의 최근 연구에 따르면, 챗봇에게 간결한 답변을 제공하도록 지시하는 것은 모호한 주제에 대한 환각률을 실제로 증가시킬 수 있습니다. 간결함은 모델이 불확실성을 나타내는 대신 누락된 세부 정보를 "추측"하도록 압력을 가하기 때문입니다. 이러한 통찰력은 신중한 즉각적인 엔지니어링의 중요성과 AI가 답을 모를 때 표현할 수 있도록 하는 메커니즘의 필요성을 강조합니다.
AI 환각을 예방할 수 있을까?
검색 증강 생성(RAG)을 통한 접지
가장 유망한 완화 전략 중 하나는 생성 모델과 외부 지식 소스를 결합하는 검색 증강 생성(RAG)입니다. AI는 응답을 생성하기 전에 최신 데이터베이스, 신뢰할 수 있는 웹 소스, 독점 기록 등 관련 문서나 데이터를 검색하고, 이러한 사실적 맥락을 바탕으로 결과를 도출합니다. 2021년 연구에 따르면 RAG 기법은 질의응답 작업에서 AI의 환각 현상을 약 35% 감소시켰으며, DeepMind의 RETRO와 같은 모델도 대규모 검색 기법을 통해 유사한 효과를 보였습니다.
RAG의 이점과 한계
- 장점: 실시간 사실 기반을 제공하고, 도메인별 지식을 통합할 수 있으며, 정적 학습 데이터에 대한 의존도를 완화합니다.
- 제한 사항: 외부 지식 기반을 유지해야 합니다. 검색 지연으로 인해 응답 시간이 달라질 수 있습니다. 검색된 문서 자체에 부정확한 내용이 있거나 관련성이 없는 경우에도 환각을 경험할 수 있습니다.
신뢰도 추정 및 불확실성 모델링
AI 시스템이 조작된 세부 사항에 과도하게 의존하기보다는 불확실성을 표현하도록 장려하는 것도 중요한 접근 방식입니다. 온도 스케일링, 몬테카를로 드롭아웃, 앙상블 모델링과 같은 기법을 통해 시스템은 출력과 함께 신뢰도 점수를 생성할 수 있습니다. 신뢰도가 임계값 아래로 떨어지면 AI는 명확한 설명을 요청하거나, 인간 전문가에게 양보하거나, 자신의 한계를 솔직하게 인정하도록 유도될 수 있습니다. 모델이 검색된 증거와 비교하여 자체 답변을 비판하는 자가 점검 프레임워크를 도입하면 신뢰도가 더욱 향상됩니다.
강화된 훈련 및 미세 조정
고품질의 도메인별 데이터셋을 미세 조정하면 AI 환각을 상당히 줄일 수 있습니다. 사실적 정확성을 강조하는 큐레이팅된 코퍼스를 기반으로 모델을 학습시킴으로써, 개발자는 검증 가능한 정보 쪽으로 생성 프로세스를 편향시킬 수 있습니다. 인간 피드백을 기반으로 하는 강화 학습(RLHF)과 같은 기법은 환각에 페널티를 부여하고 정확성에 보상을 제공하여, 인간의 진실성 판단과 더욱 일관되게 일치하는 모델을 만들어냈습니다. 그러나 근본적인 생성 메커니즘이 확률론적이므로, 아무리 엄격한 미세 조정을 해도 환각을 완전히 제거할 수는 없습니다.
인간 중심의 감독
궁극적으로 인간의 감독은 여전히 필수적입니다. 법률 문서 작성, 의료 자문, 재무 계획과 같이 오류가 심각한 위험을 수반하는 상황에서는 자동화된 출력물을 자격을 갖춘 전문가가 검토해야 합니다. 환각적일 수 있는 내용을 표시하고 인간의 검증을 위해 전달하도록 시스템을 설계할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 AI의 효율성 향상과 전문가의 판단을 균형 있게 조화시켜 유해한 허위 정보가 감지되지 않고 유출될 가능성을 줄입니다.
새로운 탐지 알고리즘
연구자들은 접지 및 불확실성 모델링 외에도 AI 환각을 생성 후 감지하는 특수 알고리즘을 개발했습니다. 최근 네이처(Nature)에 발표된 한 방법은 동일한 질의에 대해 AI가 생성한 여러 응답의 일관성을 측정하는 "의미적 엔트로피(semantic entropy)"라는 개념을 도입했습니다. 이 기술은 정답과 오답을 구분하는 데 79%의 정확도를 달성했지만, 연산 강도가 높아 대규모 시스템에서 실시간 구현에는 한계가 있습니다.
실제적 고려 사항 및 미래 방향
창의성과 정확성의 균형
환각은 명백한 위험을 내포하지만, 생성적 AI의 창의적 유연성을 반영하기도 합니다. 창작, 브레인스토밍, 또는 탐색적 분석에서 "AI 환각"은 새로운 아이디어와 연관성을 불러일으킬 수 있습니다. 문제는 맥락에 따라 AI의 행동을 동적으로 조정하는 것입니다. 적절한 경우 창의성을 극대화하는 동시에 중요한 애플리케이션에서는 사실적 제약을 강화해야 합니다.
규제 및 윤리 프레임워크
AI 시스템이 일상생활에 더욱 깊이 통합됨에 따라 투명성과 책임성을 규제하는 규제 체계가 부상하고 있습니다. 이해관계자들은 환각률을 평가하는 "알고리즘 감사", AI 오류 보고 의무화, 그리고 사실 정확성에 대한 표준화된 기준 마련을 요구하고 있습니다. 윤리 지침은 사용자가 AI와 상호작용할 때 관련 정보를 제공받고, 모델이 불확실성을 공개하거나 가능한 경우 출처를 명시할 것을 강조합니다.
모델 아키텍처에 대한 지속적인 연구
연구자들은 AI 환각 현상을 본질적으로 줄이도록 설계된 새로운 모델 아키텍처를 연구하고 있습니다. 추론과 기억 구성 요소를 분리하는 모듈형 네트워크나 명시적인 논리 규칙을 통합하는 하이브리드 기호-신경 시스템과 같은 접근 방식은 사실의 일관성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 모델이 배포 후에도 지식 기반을 업데이트할 수 있도록 하는 지속적 학습 기술의 발전은 훈련 데이터와 실제 세계 간의 격차를 더욱 좁힐 수 있습니다.
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
AI 환각은 언어 모델의 확률론적 특성에서 비롯되는데, 언어 모델은 패턴 예측에는 뛰어나지만 본질적인 사실 확인 메커니즘을 갖추고 있지 않습니다. AI 환각을 완전히 제거하는 것은 불가능할 수 있지만, 검색 증강 생성, 불확실성 모델링, 미세 조정, 그리고 인간의 감독과 같은 전략들을 조합하면 그 영향을 상당히 완화할 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라, 탐지 알고리즘, 아키텍처 혁신, 그리고 윤리적 거버넌스에 대한 지속적인 연구는 신뢰나 정확성을 저해하지 않으면서 생성 시스템의 엄청난 이점을 실현하는 미래를 만들어갈 것입니다.
결국, 환각을 관리하는 것은 완벽함을 추구하는 것이 아니라 혁신과 신뢰성 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 즉, AI가 무제한적인 잘못된 정보의 원천이 아닌 강력한 조수로 남도록 하는 것입니다.