AI의 거짓 정보: 할루시네이션(Hallucination) AI 환각이란? 이유, 문제점

AI 할루시네이션은 마치 사람이 환각을 보는 것처럼, AI 모델이 실제로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 현상을 말합니다. Hallucination은 환각이라는 뜻인데, AI가 우리에게 환각을 보인다는 의미이지요.

 

 

왜 AI가 할루시네이션을 할까요?

• 데이터 부족: AI 모델은 학습 데이터를 기반으로 작동합니다. 학습 데이터가 충분하지 않거나 편향되어 있으면, 모델은 실제 세상과 다르게 학습하여 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.
• 모델의 복잡성: AI 모델이 점점 복잡해지면서 예측하기 어려운 행동을 보일 수 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 복잡한 모델일수록 할루시네이션 발생 가능성이 높아집니다.
• 모델의 목적: AI 모델은 주어진 목적을 달성하기 위해 최적화되도록 설계됩니다. 하지만 이 과정에서 사실 여부를 정확하게 판단하지 못하고, 그럴듯한 답변을 생성하는 경우가 있습니다.

할루시네이션의 예시

• 가짜 뉴스 생성: 실제로 일어나지 않은 사건을 사실처럼 만들어내는 뉴스 기사 생성. 예시로 사건 발생 날짜를 틀리게 말하거나, 사건의 피해자 수를 틀리게 말하거나 다른 사건과 연결하여 말도 안되는 사건을 생성해내는 경우가 그렇습니다.
• 허위 정보 제공: 질문에 대한 답변으로 존재하지 않는 정보를 제공. 예를 들어 '공무원 연가 일수를 알려줘'라는 질문에 10년차 이상의 공무원에게 30일의 연가가 주어진다는 거짓을 늘어놓는 경우가 그렇습니다. (실제로 검색해보니 공무원 연가일수는 6년 이상 재직한 경우 21일입니다.)
• 논리적 비약: 전혀 관련 없는 정보를 연결하여 비논리적인 결론을 도출

할루시네이션의 문제점

• 신뢰도 저하: AI가 제공하는 정보에 대한 신뢰도가 떨어져 AI 기술에 대한 불신을 야기할 수 있습니다.
• 오정보 확산: 잘못된 정보가 널리 퍼져 사회적 혼란을 야기할 수 있습니다.
• 의사 결정 오류: 중요한 의사 결정에 AI가 활용될 경우, 잘못된 정보로 인해 잘못된 결정이 내려질 수 있습니다.

할루시네이션을 줄이기 위한 노력

• 고품질 데이터 확보: 다양하고 정확한 데이터를 충분히 확보하여 모델을 학습시킵니다.
• 모델 구조 개선: 모델의 복잡성을 줄이고, 사실 확인 메커니즘을 강화합니다.
• 인간의 개입: AI가 생성한 결과를 사람이 검토하고 수정하는 과정을 거칩니다.
• 투명성 확보: AI 모델의 작동 방식을 투명하게 공개하여 신뢰를 높입니다.

결론적으로 AI 할루시네이션은 AI 기술 발전 과정에서 해결해야 할 중요한 문제입니다. AI를 안전하고 효과적으로 활용하기 위해서는 할루시네이션 발생 원인을 정확히 이해하고, 이를 해결하기 위한 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. 우리 역시 AI를 활용하여 정보를 검색하거나 글을 쓸 때 해당 정보가 사실이 맞는지 반드시 확인하는 절차를 거쳐야할 것입니다. 아직은 AI보다는 인간의 섬세함이 필요한 상황인 것 같습니다.