AI라는 블랙박스, 어디까지 신뢰할 수 있을까?
AI의 환각증상(Hallucination)
AI에게 매주 경제 신문에서 스타트업 소식 중에 투자 유치에 성공한 사례 5개를 정리해서 보고하도록 정기 태스크를 실행시켰다. 매주 몇 백억 투자 유치 소식이 계속 들어왔다.
태스크를 시작할 때 첫 보고서의 5개 회사 중 상위 2개만 검증했었다. 태스크를 시작한 지 4주가 되었을 때 갑자기 의심이 들어 모든 자료를 다 검증했다.
아뿔싸 5개 중 2개 회사만 실제 존재하는 회사이고 투자 금액은 다 가상이었다. 다시 첫 보고서로 돌아가서 다시 확인했더니 5개 회사는 실제 회사이고 3건은 실제 투자유치이나 나머지 2개는 가상이었다.
태스크 지침에는 해당 주에 투자 소식이 없다면 없다고 "보고"하도록 되어 있었다. 하지만 AI는 투자 소식을 "보고"하라는 명령과 투자 소식이 없으면 없다고 "보고"하라는 명령이 경합한다고 판단하고 스스로 보고자료를 만들어 "보고"했던 모양이다.
이제 내 눈길은 지난 한 달간 받은 리포트들에 멈추었다. 어디까지 믿을 수 있는 자료들인가? 태스크 실행을 당장 멈추었다.
앞으로 이런 류의 자동 실행은 신뢰할 수 없는다는 생각과 보고서들을 다시 작성해야 한다는 부담이 몰려왔다.
이러한 경험은 인공지능이 인류의 삶 속에 깊숙이 파고든 지금, 우리에게 가장 절실한 질문이 성능이 아닌 신뢰에 있다는 사실을 뼈저리게 일깨워준다.
인공지능은 우리가 흔히 사용하는 일반적인 소프트웨어나 프로그램과는 그 태생부터 궤를 달리한다. 일반적인 프로그램은 개발자가 설계한 대로만 움직이며, 오류가 발생하면 코드를 수정해 즉각 해결할 수 있다.
하지만 인공지능은 방대한 데이터를 학습해 스스로 규칙을 만들어내는 존재이기에 개발자조차 그 내부 논리를 완벽히 설명할 수 없는 블랙박스 영역이 존재한다.
바로 이 지점에서 사용자의 명령을 자의적으로 해석하고 추론하여 거짓을 만들어내는 위험이 싹튼다.
인공지능은 마치 세상에 막 호기심을 갖기 시작한 어린아이와 같다. 데이터를 학습하며 끊임없이 변화하고 성장하기에 한 번의 검수로 신뢰성을 영원히 보장받을 수 없다.
아흔아홉 번의 정답 뒤에 숨은 단 한 번의 치명적인 할루시네이션(환각 현상)은 업무 전체를 마비시키고 공들여 쌓은 신뢰를 순식간에 무너뜨린다.
특히나 자동 실행되는 태스크에서 발생하는 오류는 발견하기까지 상당한 시간이 걸린다는 점에서 더욱 치명적이다. 굽은 나무를 다시 펴기 힘들 듯, 한 번 오염된 리포트와 무너진 신뢰를 되돌리는 것은 결코 쉽지 않은 일이다.
글로벌 시장에서 AI 신뢰성은 이제 단순한 윤리적 담론을 넘어 거대한 무역장벽이자 산업의 생존 요건으로 작동하기 시작했다.
영국과 미국을 비롯한 선진국들이 막대한 예산을 들여 안전연구소를 세우고 전문가 양성 로드맵을 발표하는 이유가 여기에 있다.
그들은 인공지능의 안전성을 검증하는 절차를 제도권 안으로 끌어들이고, 데이터 편향이나 알고리즘 오류를 선제적으로 찾아내어 수정할 수 있는 기술적 해결사를 키워내고 있다.
반면 한국은 여전히 걸음마 단계에 머물러 있다는 지적이 많다. 정부 차원의 전략 발표는 있었으나, 현장에서 실질적인 대응 능력을 갖춘 전문가를 양성할 토양은 여전히 척박하다.
특히 자본력이 부족한 중소기업이나 스타트업들에게 국제 표준을 충족하는 신뢰성 확보는 현실적으로 그림의 떡과 다름없다.
인공지능 생태계의 모세혈관을 담당하는 이들이 규제의 장벽 앞에서 날개를 펼치기도 전에 꺾이지 않도록, 실질적인 지원책과 검증 체계 마련이 시급하다.
결국 인공지능의 결함을 꿰뚫어 보고 관리할 수 있는 인간 전문가(Human in the Loop)의 존재가 한국 AI 산업의 미래를 결정지을 것이다.
법과 제도가 최소한의 안전장치가 되어줄 수는 있겠지만, 기술의 화려함 뒤에 숨은 신뢰라는 본질을 놓치지 않는 태도가 무엇보다 중요하다.
한 달간의 기술에 대한 경이로움과 달콤한 편안함을 제공했던 세상에 없는 보고 내용을 보면서 스스로 물어보았다. 우리가 마주한 이 지능은 과연 어디까지 믿을 수 있는가?
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