'환각'은 AI의 숙명..."AI는 진실 말해주는 기계 아니야"
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 개발자, 데이터 과학자, 기술 윤리 연구자 / 중급~고급 난이도
핵심 요약
- AI 환각은 LLM의 확률적 구조로 인해 발생하는 불가피한 현상이며, AGI 달성 기준이 될 수 없다.
- 트랜스포머 아키텍처 기반의 자기 회귀 모델은 의미 재구성 없이 확률적 앵무새처럼 작동한다.
- o3/o4-미니 모델은 성능 향상과 환각 증가가 동시에 발생했으며, 인간보다 AI의 환각이 덜한 편이다.
섹션별 세부 요약
###1. 환각의 정의와 문제점
- AI가 가상 정보를 생성하는 현상인 환각은 실제 비즈니스 도입 시 큰 위험을 초래한다.
- 파이낸셜 타임스는 해리 프랑크푸르트의 '허위' 개념을 인용해 헛소리의 위험성을 강조했다.
- 프랑크푸르트는 허위가 진실보다 더 위험하다고 지적하며, LLM의 권위적 표현 능력이 문제를 야기한다고 설명했다.
###2. 기술적 원인 분석
- LLM은 트랜스포머 아키텍처 기반의 확률론적 모델로, 의미 재구성 없이 시퀀스 예측을 수행한다.
- 구글 연구원은 LLM을 "확률론적 앵무새(Stochastic Parrots)"라고 비유하며, 의미 생성이 아닌 확률적 생성이라는 점을 강조했다.
- GPT-5에 대한 기대는 환각 감소를 전제로 했으나, o3/o4-미니의 성능 향상과 환각 증가가 동시에 확인됐다.
###3. 산업계의 대응과 한계
- 앤트로픽은 환각 문제를 기술적 결함이 아닌 '숙명'으로 인식하며, AGI 달성에 초점을 맞추고 있다.
- 다리오 아모데이 CEO는 인간보다 AI의 환각이 덜한 편이라며, 환각은 어쩔 수 없는 과정이라고 설명했다.
- 모델에 '사실적 근거 없으면 답하지 말라'는 지시가 가능하지만, 창작성 상실이라는 trade-off가 발생한다.
###4. 실무적 고려사항
- AI의 출력을 완전한 진실로 받아들이는 것은 위험하며, 사람의 말을 모두 믿지 않는 태도가 필요하다.
- AI 사용 시 '모른다'는 답변의 빈도 조절이 필요하지만, 진실 기준 자체가 명확하지 않아 어려움이 따른다.
결론
- AI의 환각은 기술적 결함이 아닌 본질적 한계로, 사용자 인식 개선과 인간 감시가 필수적이다.
- AGI 달성에 환각을 기준으로 삼는 것은 부적절하며, AI의 창작성과 진실성 간 균형을 유지해야 한다.