LLM이 할루시네이션을 발생시키는 이유
[AI 입문 강의안 중] LLM이 할루시네이션을 발생시키는 이유
이번에는 현대 인공지능의 가장 흥미롭고도 도전적인 문제 중 하나인 '할루시네이션'에 대해 이야기해보려고 합니다. 여러분은 ChatGPT나 다른 AI 챗봇을 사용하면서 때때로 이상하거나 명백히 틀린 답변을 받은 적이 있나요?
이런 현상을 AI 분야에서는 '할루시네이션'이라고 부릅니다. 오늘은 대규모 언어 모델(LLM)이 왜 이런 할루시네이션을 일으키는지, 그 근본 원인에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. LLM의 기본 작동 원리: 확률과 패턴
할루시네이션의 원인을 이해하기 위해서는 먼저 LLM이 어떻게 작동하는지 알아야 합니다.
LLM의 핵심 원리는 '다음 단어 예측'입니다. 예를 들어, "나는 학교에 ___"이라는 문장이 주어졌을 때, LLM은 다음에 올 수 있는 단어들의 확률을 계산합니다. '간다'가 나올 확률 60%, '다닌다' 30%, '도착했다' 10% 식으로 말이죠.
이 과정에서 LLM은 엄청난 양의 텍스트 데이터에서 학습한 패턴을 활용합니다. 그런데 여기서 첫 번째 문제가 발생합니다. LLM은 이 패턴들 사이의 '상관관계'는 잘 파악하지만, '인과관계'는 이해하지 못합니다.
예를 들어, LLM은 '비'와 '우산'이라는 단어가 자주 함께 등장한다는 것은 알지만, 비가 오기 때문에 사람들이 우산을 쓴다는 인과관계는 이해하지 못합니다. 이로 인해 때때로 상황에 맞지 않는 단어 조합이 생성될 수 있습니다.
2. 할루시네이션의 유형과 근본 원인
할루시네이션은 크게 세 가지 유형으로 나타납니다:
첫째, 사실적 오류입니다. 존재하지 않는 책이나 영화에 대해 상세히 설명하거나, 실제 인물의 경력을 완전히 잘못 서술하는 경우가 여기에 해당합니다.
둘째, 논리적 모순입니다. 앞서 말한 내용과 뒤에서 말하는 내용이 서로 맞지 않는 경우입니다.
셋째, 맥락 이탈입니다. 질문과 전혀 관계없는 내용으로 답변하는 경우를 말합니다.
이러한 할루시네이션의 근본 원인은 다음과 같습니다:
a) 통계적 상관관계와 인과관계의 혼동
LLM은 단어나 문장 간의 통계적 연관성만을 학습합니다. 따라서 실제 세계의 인과관계나 논리를 제대로 이해하지 못합니다. 이로 인해 그럴듯해 보이지만 실제로는 틀린 정보를 생성할 수 있습니다.
b) 학습 데이터의 편향성과 노이즈
LLM은 인터넷 상의 방대한 텍스트로 학습됩니다. 이 데이터에는 오류, 편견, 허위 정보 등이 포함되어 있을 수 있습니다. LLM은 이러한 노이즈도 함께 학습하게 되어, 때때로 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제시할 수 있습니다.
c) 맥락 유지의 한계와 '망각' 현상
LLM은 긴 대화나 문서를 처리할 때 초반의 맥락을 '망각'하는 경향이 있습니다. 이로 인해 대화의 후반부에서 앞서 언급된 정보와 모순되는 내용을 생성할 수 있습니다.
3. 할루시네이션의 실제 사례
이제 몇 가지 실제 할루시네이션 사례를 살펴보겠습니다.
첫 번째는 유명 인사의 가짜 약력 생성입니다. 한 AI 챗봇이 실제 존재하는 과학자의 업적에 완전히 허구의 내용을 덧붙여 설명한 사례가 있었습니다.
두 번째는 존재하지 않는 학술 논문 인용입니다. AI가 질문에 답하면서 실제로는 존재하지 않는 논문을 상세한 제목과 저자명, 출판 연도까지 포함해 인용한 경우입니다.
세 번째는 역사적 사실 왜곡입니다. 실제 역사적 사건의 날짜나 관련 인물을 잘못 언급하거나, 심지어는 완전히 가상의 역사적 사건을 만들어내는 경우도 있었습니다.
이러한 사례들은 LLM이 얼마나 그럴듯한 거짓 정보를 만들어낼 수 있는지, 그리고 이로 인해 어떤 문제가 발생할 수 있는지를 잘 보여줍니다.
4. 할루시네이션의 영향과 위험성
AI의 할루시네이션은 단순한 기술적 오류 이상의 문제를 야기할 수 있습니다.
첫째, 잘못된 정보가 빠르게 확산될 수 있습니다. AI가 생성한 허위 정보가 사실로 받아들여져 소셜 미디어 등을 통해 퍼질 경우, 이를 바로잡기가 매우 어려워집니다.
둘째, 중요한 의사결정 과정에서 오류를 유발할 수 있습니다. 의료, 법률, 금융 등 전문적인 분야에서 AI의 할루시네이션을 사실로 받아들일 경우, 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
셋째, AI 기술에 대한 전반적인 신뢰도가 하락할 수 있습니다. 빈번한 할루시네이션은 AI 기술의 신뢰성에 의문을 제기하게 만들어, 이 기술의 발전과 수용에 장애물이 될 수 있습니다.
5. 할루시네이션 문제의 해결 방안
현재 AI 연구자들은 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 다양한 접근법을 시도하고 있습니다.
- 데이터 품질 개선: 더 신뢰할 수 있고 편향되지 않은 데이터로 모델을 학습시키는 방법
- 사실 확인 메커니즘: AI의 출력을 신뢰할 수 있는 외부 소스와 대조 확인하는 시스템 구축
- 불확실성 표현: AI가 자신의 답변에 대한 확신도를 함께 제시하도록 하는 방법
- 다중 모델 앙상블: 여러 AI 모델의 결과를 종합하여 더 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 방식
결론적으로, LLM의 할루시네이션 문제는 현재 AI 기술의 근본적인 한계를 보여줍니다. 이는 단순히 더 많은 데이터나 더 큰 모델로 해결될 수 있는 문제가 아닙니다. 오히려 AI가 정보를 처리하고 '이해'하는 방식에 대한 근본적인 재고가 필요할 수 있습니다.
이는 우리에게 몇 가지 중요한 질문을 던집니다. "AI가 진정으로 '이해'한다는 것은 무엇을 의미하는가?", "인간의 지식과 AI의 '지식'은 어떻게 다른가?", "우리는 AI의 답변을 어떻게 검증하고 신뢰할 수 있을까?"
이러한 질문들은 단순히 기술적인 문제를 넘어, 인지과학, 철학, 심리학 등 다양한 분야의 통찰을 필요로 합니다. 우리는 AI의 한계를 이해하고 극복하는 과정에서, 역설적으로 인간의 지능과 지식의 본질에 대해 더 깊이 이해하게 될 것입니다.
