AI 환각과 편향의 성장통, 현명한 교정법
깨진 거울에 비친 세상
[AI, 함께 성장하는 아이]
6. AI도 엉뚱한 소리를? 환각과 편향의 성장통, 현명한 교정법
깨진 거울에 비친 세상
지난 5부에서 우리는 RLHF라는 '칭찬'의 기술을 통해 AI의 긍정적인 행동을 강화하는 법을 배웠습니다. 하지만 아이를 키우다 보면 칭찬만큼이나 중요한 것이 바로 '타이름'과 '교정'입니다. AI도 마찬가지로, 때로는 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 지어내거나, 우리 사회의 부끄러운 편견을 그대로 따라 하는 모습을 보일 수 있습니다.
이러한 AI의 '실수', 즉 환각(Hallucination)과 편향(Bias)은 AI가 미숙해서 저지르는 '성장통'과 같습니다. 중요한 것은 이러한 현상을 그저 '결함'으로 치부하고 비난하는 것이 아니라, 그 원인을 깊이 이해하고 더 나은 방향으로 성장할 수 있도록 현명하게 교정해 주는 부모의 역할입니다.
엉뚱한 상상의 나래? AI 환각의 기술적 실체
AI 환각(Hallucination)은 단순히 AI가 '거짓말'을 하는 것이 아닙니다. 이는 LLM의 근본적인 작동 방식에서 비롯되는 현상입니다.
LLM은 본질적으로 '자기회귀(Autoregressive)' 모델입니다. 즉, 이전에 생성한 단어를 기반으로 가장 확률이 높은 다음 단어를 예측하며 문장을 이어 나가는 방식이죠. 이는 마치 아이가 작은 거짓말을 하고, 그 거짓말을 수습하기 위해 계속해서 다른 말을 덧붙이다가 이야기가 산으로 가는 것과 같습니다. 초반에 잘못된 단어 하나가 예측되면, 그 오류가 눈덩이처럼 불어나 완전히 새로운 이야기가 창조되는 것입니다.
또한, AI의 '지식 단절(Knowledge Cutoff)' 문제도 환각의 주요 원인입니다. AI의 지식은 특정 시점의 데이터로 박제되어 있기 때문에, 그 이후에 일어난 사건에 대해 물으면, '모른다'고 답하는 대신 학습된 패턴에 기반하여 가장 그럴듯한 이야기를 '추측'하고 지어내게 됩니다.
숨겨진 그림자, AI 편향의 다양한 얼굴
AI 편향(Bias) 역시 단순한 실수가 아닌, 우리가 제공한 '세상'의 민낯를 그대로 반영하는 거울입니다. 이 편향은 여러 가지 얼굴을 하고 있습니다.
사회적 편향 (Social Bias): 데이터에 내재된 성별, 인종, 직업에 대한 고정관념을 AI가 학습하는 가장 흔한 형태입니다.
선택 편향 (Selection Bias): 특정 집단의 데이터만으로 AI를 학습시킬 때 발생합니다. 예를 들어, 특정 인종의 의료 데이터로만 학습한 AI는 다른 인종에게는 정확한 진단을 내리지 못할 수 있습니다. 이는 아이가 평생 한 마을에서만 자라, 그 마을의 모습이 세상의 전부라고 믿는 것과 같습니다.
상호작용 편향 (Interaction Bias): AI가 출시된 후, 편향된 시각을 가진 사용자들과 지속적으로 상호작용하며 그들의 편견을 되려 학습하고 강화하는 현상입니다. 나쁜 친구들과 어울리며 아이가 물드는 것과 같은 이치죠.
현명한 부모의 교정법: 성장통을 성장의 발판으로
그렇다면 우리는 이 깨진 거울을 어떻게 바로잡아줄 수 있을까요? 여기 몇 가지 구체적이고 전문적인 '육아법'이 있습니다.
1. '데이터 디톡스'와 'RAG'의 도입: 근본적으로 AI가 깨끗하고 검증된 정보만을 보도록 '데이터 디톡스(Data Detox)', 즉 학습 데이터 정제와 필터링을 더욱 강화해야 합니다. 더 나아가, 최근 각광받는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 도입하는 것이 중요합니다. 이는 AI가 자신의 기억에만 의존해 답을 지어내는 대신, 답변 생성 전에 신뢰할 수 있는 최신 정보(벡터 데이터베이스)를 '검색'하고, 그 근거를 바탕으로 답변하게 하는 기술입니다. 아이에게 "모르는 건 네 생각대로 말하지 말고, 백과사전을 찾아보고 이야기하렴"이라고 가르치는 것과 같습니다.
2. '대항적 훈련'을 통한 비판적 사고 함양: AI가 특정 관점에 매몰되지 않도록, 의도적으로 AI의 판단을 헷갈리게 하거나 약점을 공격하는 데이터를 만들어 학습시키는 '대항적 훈련(Adversarial Training)'을 시도할 수 있습니다. 이는 아이에게 "네 생각이 정말 맞는지, 반대 입장에서 한번 생각해 볼까?"라며 토론을 통해 생각의 근육을 키워주는 것과 같습니다.
3. RLHF의 신중한 적용: RLHF는 훌륭한 교정 도구이지만, 남용하면 AI가 진정한 이해 없이 인간의 칭찬만 받으려는 '아첨(Sycophancy)'에 빠질 수 있습니다. 단순히 '듣기 좋은 답변'이 아니라, '진실하고 유익한 답변'에 더 높은 보상을 주는 정교한 보상 모델 설계가 동반되어야 합니다.
4. 설명가능성(XAI)과 투명성 확보: 우리는 AI에게 "왜 그렇게 생각했니?"라고 물을 수 있어야 합니다. AI의 판단 과정을 추적하고 설명할 수 있는 XAI(Explainable AI) 기술을 통해, 우리는 AI의 오류 원인을 더 깊이 이해하고 근본적인 해결책을 찾을 수 있습니다.
AI의 환각과 편향은 우리에게 AI의 한계를 명확히 보여주는 동시에, 우리의 역할이 얼마나 중요한지를 일깨워줍니다. 아이의 실수를 함께 고민하고 바로잡아주는 부모의 끊임없는 노력이 아이를 성장시키듯, 우리의 지혜로운 개입과 교정 노력이 AI를 더욱 신뢰할 수 있는 파트너로 만들어갈 것입니다.
다음 시간에는 AI가 인간과 더욱 긴밀하게 협력하기 위해 필요한 능력, 바로 '기억'과 '맥락 이해'에 대한 이야기를 나눠보겠습니다.
