AI가 틀린 말을 왜 이렇게 자신 있게 하지?

너 왜 거짓말을 그렇게 당당하게 해?

ChatGPT 같은 AI와 신나게 대화하다가도, 가끔은 뒤통수를 맞는 듯한 경험을 할 때가 있습니다. 분명히 팩트가 틀렸는데, AI는 너무나도 자신감 넘치는 목소리로 "그렇습니다!"라고 대답하거든요. "아니, 이 똑똑하다는 AI가 거짓말을 하네? 그것도 이렇게 당당하게?" 충격과 당혹감이 밀려옵니다. 이 현상을 우리는 '할루시네이션(Hallucination, 환각)'이라고 부릅니다.

그럼 AI는 왜 이렇게 능청스럽게 틀린 말을 지어낼까요? 정말 우리를 속이려는 걸까요? 아니요, 사실 AI는 '거짓말'을 하는 게 아닙니다. 그저 자신이 학습한 대로 '다음 단어'를 예측했을 뿐이죠.

AI는 '사실'을 모른다, 확률로 다음 단어를 예측할 뿐

우리가 ChatGPT와 대화할 때 AI가 지능적으로 생각하고 정보를 '이해'한다고 느끼기 쉽습니다. 하지만 LLM(거대 언어 모델)의 작동 원리는 사실 훨씬 단순하고 기계적입니다. AI는 우리가 입력한 문장을 분석하고, 다음에 올 가장 적절한 '단어'가 무엇일지 '확률'에 기반하여 예측합니다. 이 과정을 반복하면서 문장과 문단을 완성해 나가는 것이죠.

예를 들어, 우리가 "대한민국의 수도는..."이라고 입력하면, AI는 방대한 학습 데이터에서 "대한민국" 다음에 "의", "수도", "는"이 왔을 때 "서울"이 올 확률이 가장 높다는 것을 통계적으로 학습했습니다. 그래서 "서울입니다."라고 대답하는 겁니다.

AI에게 '지식'이란 특정 사실을 머릿속에 저장해두는 것이 아닙니다. 수많은 텍스트를 통해 '단어와 단어 사이의 통계적 관계'를 학습하고, 이 관계를 바탕으로 다음 단어를 예측하는 능력일 뿐이죠. AI는 자신이 말하는 내용이 '참'인지 '거짓'인지를 스스로 판단할 수 없습니다. 그저 '학습된 패턴'에 따라 가장 확률 높은 단어들을 연결하는 데 최적화되어 있을 뿐이죠.

난 잘 모르겠어"라고 말하지 않는 AI

만약 AI가 자신이 모르는 정보에 대해 "죄송합니다, 이 정보는 알지 못합니다"라고 솔직하게 말한다면 얼마나 좋을까요? 하지만 AI는 종종 자신이 잘 모르는 분야에서도 그럴듯한 답변을 내놓습니다. 왜 그럴까요?

이것은 AI 모델의 내부적인 불확실성 표현 능력의 한계 때문입니다. AI는 자신이 예측한 '다음 단어'가 얼마나 정확한지, 또는 얼마나 불확실한지 외부로 명확하게 표현하도록 설계되어 있지 않습니다. 가장 높은 확률의 단어를 찾아내면, 그것이 실제 사실이든 아니든 그저 '결과'만을 출력합니다.

게다가, 대부분의 AI 모델은 '항상 유용한 답변을 제공하라'는 시스템 프롬프트를 가지고 있습니다. 이 지침은 AI가 "모르겠습니다"라고 답하기보다는, 어떻게든 답변을 '생성'하도록 유도합니다. 이로 인해 AI는 자신이 가진 정보가 불충분하거나 불확실하더라도, 학습된 패턴을 기반으로 '그럴듯하게' 문장을 완성해 버리는 경향이 있습니다.

'그럴듯한 거짓'의 탄생

결국, '할루시네이션', 즉 AI의 '거짓말'은 바로 이 지점에서 탄생합니다.

학습 데이터의 한계

AI가 학습한 데이터가 불완전하거나, 특정 정보가 부족하거나, 아예 없는 경우 AI는 해당 질문에 대해 정확한 패턴을 가지고 있지 않습니다.

과도한 일반화/패턴 맞추기

그럼에도 불구하고 AI는 어떻게든 '다음 단어'를 예측해야 하므로, 불완전한 정보나 연관성이 낮은 패턴을 과도하게 일반화하여 답을 '만들어냅니다'. 마치 퍼즐 조각이 몇 개 없는데도 어떻게든 그림을 완성하려다가 엉뚱한 모양이 나오는 것과 같습니다.

유창함의 함정

AI는 단순히 '단어 예측 기계'이지만, 이 예측 과정이 언어의 문법, 어휘, 문맥을 놀랍도록 유창하게 모방하도록 훈련되어 있습니다. 이 유창함 덕분에, AI가 만들어낸 거짓 정보조차도 마치 전문가가 말하는 것처럼 논리적이고 사실인 양 들립니다. 이것이 사용자가 AI의 '거짓말'에 쉽게 속고 충격을 받는 이유입니다. AI의 '자신감'은 지식의 정확성에서 오는 것이 아니라, 단순히 학습된 언어 패턴의 '유창함'에서 비롯된 것임을 명심해야 합니다.

AI의 할루시네이션은 단순히 "AI가 틀렸다"는 것을 넘어, AI의 작동 원리와 한계를 이해하는 중요한 단서입니다.

어떤 질문에서 더 잘 틀리나요?

AI가 그렇게 당당하게 거짓말을 하는 것은 '사실'을 아는 것이 아니라 '확률'에 기반해 다음 단어를 예측하기 때문입니다. 그렇다면, AI의 이런 작동 방식 때문에 어떤 종류의 질문에서 유독 할루시네이션(환각)이 잘 발생하는지 알아볼 차례입니다. AI의 '환각 지대'를 미리 파악하고 있다면, 더욱 현명하게 AI를 활용할 수 있을 겁니다.

최신 정보/전문 지식 앞에서 무너지는 AI

AI의 지식은 우리가 생각하는 것만큼 최신이 아닐 수 있습니다. 그리고 특정 분야에서는 그 지식이 얕을 수도 있고요.

'학습 시점'의 한계

ChatGPT와 같은 LLM은 특정 시점까지의 데이터로 학습됩니다. 예를 들어, 2024년 6월 현재, 많은 AI 모델은 2023년 상반기 혹은 그 이전 데이터까지만 학습되었을 수 있습니다. 따라서 학습 시점 이후에 발생한 최신 정보(최신 뉴스, 최근 출시된 제품, 최신 연구 결과 등)에 대해서는 알지 못하며, 알지 못해도 그럴듯하게 지어내는 경향이 있습니다. 예를 들어, "오늘 발표된 신기술에 대해 알려줘"라고 물으면 AI는 관련 없는 과거 정보를 그럴듯하게 조합할 수 있습니다.

'전문성'의 부족

AI는 방대한 일반 상식을 가지고 있지만, 특정 분야의 고도로 전문적이거나 세분화된 지식에 대해서는 한계가 명확합니다. 예를 들어, 특정 법률 조항의 미묘한 해석, 복잡한 의료 진단 가이드라인, 혹은 아주 니치(niche)한 역사적 사실 등에 대해서는 정확한 답변을 제공하기 어렵습니다. 해당 분야의 학습 데이터가 부족하거나, 깊이 있는 이해 없이 표면적인 정보만을 학습했을 가능성이 크기 때문입니다. 이런 경우에도 AI는 모르는 것을 인정하기보다 가장 그럴듯한(그러나 틀린) 정보를 생성해냅니다.

모호하거나 복잡한 질문이 낳는 엉뚱한 답변

AI는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 명확한 지시를 필요로 합니다. 질문이 모호하거나 지나치게 복잡하면 AI는 '길을 잃고' 엉뚱한 방향으로 빠져들기 쉽습니다.

모호한 질문

"그것에 대해 설명해 줘" 같은 질문은 AI가 무엇에 대해 설명해야 할지 명확한 대상을 알기 어렵게 만듭니다. 앞선 대화가 너무 길거나 주제가 자주 바뀌었다면, '그것'이 무엇인지 AI는 쉽게 혼동합니다. 결국, 가장 일반적이거나 AI가 임의로 선택한 내용에 대해 설명하며 할루시네이션으로 이어질 수 있습니다.

복잡하고 다중적인 질문

여러 가지 질문을 한 문장으로 길게 늘어놓거나, 한 번에 너무 많은 조건을 요구하는 질문도 AI의 처리 능력을 넘어설 수 있습니다. AI는 이 복잡한 질문의 모든 요소를 정확히 파악하고 적절하게 연결하는 데 실패할 수 있으며, 결국 가장 쉬운 부분만 답하거나 앞뒤가 맞지 않는 정보를 내놓게 됩니다.

'컨텍스트 윈도우'의 숨겨진 함정: 대화가 길어질수록 중요한 정보를 놓치는 이유

AI의 '기억력'이 사실은 '컨텍스트 윈도우'라는 제한된 작업 공간이라는 점을 기억하시나요? 이 한정된 공간 때문에 대화가 길어질수록 AI는 중요한 정보를 놓치기 쉽습니다.

정보의 '밀려남'

대화가 길어지면서 컨텍스트 윈도우의 최대 토큰 수에 다다르면, 가장 오래된 대화 내용부터 순차적으로 밀려나 사라집니다. 만약 중요한 설정값, 핵심적인 논의 내용, 혹은 처음 제시했던 전제 조건이 이 '밀려난' 정보 속에 포함되어 있다면, AI는 더 이상 그것을 참조할 수 없습니다. 결과적으로 AI는 해당 정보를 잊어버린 채 이전 맥락과 상관없는 답변을 생성하게 됩니다.

'Lost in the Middle' 현상

최근 연구에 따르면, 아무리 긴 컨텍스트 윈도우를 가진 AI라도, 대화의 초반과 마지막 부분의 정보는 비교적 잘 기억하지만, 중간 부분에 위치한 정보는 놓치기 쉽다는 경향이 있습니다. 대화가 너무 길어져 중요한 정보가 '컨텍스트의 중간'에 파묻히게 되면, AI는 이를 간과하고 '환각'을 일으킬 가능성이 높아집니다.

이처럼 AI가 '환각'을 일으키는 지대들을 미리 파악하고 있다면, 우리는 AI에게 더 명확하고 효과적으로 질문하여 원치 않는 '거짓말'을 듣는 일을 줄일 수 있을 겁니다.

할루시네이션이 가져오는 실질적인 위험

AI가 '거짓말'을 할 수 있다는 사실, 이제는 어느 정도 이해가 되셨을 겁니다. 그런데 단순히 AI가 틀린 말을 하는 것을 넘어, 이 '그럴듯한 거짓'이 우리 일상과 업무에 어떤 실질적인 위험을 가져올 수 있는지 아는 것은 매우 중요합니다. AI의 할루시네이션은 때로는 시간을 낭비하게 하고, 때로는 돌이킬 수 없는 치명적인 결과를 초래할 수도 있습니다.

생산성 저하에서 치명적 오류까지

AI를 활용하는 가장 큰 이유 중 하나는 생산성을 높이는 것입니다. 하지만 할루시네이션은 오히려 이 생산성을 갉아먹고 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.

시간 낭비와 재작업

AI가 틀린 정보를 자신 있게 내놓으면, 사용자는 이를 진실로 믿고 다음 작업을 진행할 수 있습니다. 나중에 오류를 발견하면, 처음부터 다시 정보를 찾아 확인하고, AI가 제공한 잘못된 내용을 수정해야 하죠. 이는 최악의 시간 낭비이자, 업무 흐름을 방해하는 주범이 됩니다.

비용 발생

잘못된 정보로 인해 잘못된 결정을 내리거나, 잘못된 코드를 작성하거나, 잘못된 데이터를 분석하는 경우, 이는 금전적인 손실로 이어질 수 있습니다. 기업에서는 잘못된 시장 예측이나 투자 결정이 수십억 원의 손해를 가져오기도 합니다.

프로젝트 지연 및 실패

복잡한 프로젝트에서 AI의 잘못된 정보에 의존하여 중요한 단계를 진행했다면, 오류가 발견되는 순간 전체 프로젝트가 지연되거나 심지어 실패로 돌아갈 수도 있습니다.

이 모든 책임은 누구에게?

AI의 할루시네이션은 단순히 기술적인 문제를 넘어, 신뢰와 윤리, 그리고 책임 소재라는 복잡한 질문을 던집니다.

사용자 신뢰 하락

AI가 틀린 답변을 반복적으로 내놓는다면, 사용자는 AI에 대한 신뢰를 잃게 됩니다. 아무리 유용한 AI라도 '거짓말쟁이'라는 인식이 박히면 아무도 사용하려 하지 않을 겁니다.

책임 소재의 불분명

만약 AI의 잘못된 답변 때문에 사업상 손실이 발생하거나, 법적 문제가 생겼다면 누가 책임을 져야 할까요? AI를 개발한 회사? AI를 사용한 사람? AI 자체는 법적인 책임을 질 수 없기에, 인간 사용자의 최종 검토 의무와 법적 책임이 더욱 강조됩니다. 이는 AI 기술이 확산될수록 더욱 중요해지는 문제입니다.

윤리적 딜레마

AI가 인종차별적, 성차별적, 또는 특정 집단에 대한 편향된 정보를 '사실인 양' 생성할 때 발생합니다. 이는 AI가 학습한 데이터의 편향에서 비롯될 수 있으며, 이런 정보가 확산되면 사회적 갈등과 불평등을 심화시킬 수 있는 심각한 윤리적 문제입니다. AI가 '확률'에 기반해 작동한다고 해도, 그 결과가 사회에 미치는 영향에 대한 윤리적 책임은 피할 수 없습니다.

의료, 법률 등 민감 분야에서의 오정보 리스크

할루시네이션의 위험은 일반적인 정보 검색이나 창작 활동에만 국한되지 않습니다. 특히 인간의 생명, 재산, 권리와 직결된 민감하고 중요한 분야에서는 그 위험이 상상을 초월합니다.

의료 분야

AI에게 건강 관련 질문을 했을 때, 잘못된 증상 해석이나 부정확한 치료법을 제시한다면 환자의 건강에 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI가 "이런 증상에는 이 약을 드세요"라고 자신 있게 답했는데, 그 약이 환자에게는 독이 될 수도 있는 거죠.

법률 분야

법률 상담 AI가 잘못된 법률 해석이나 판례를 제시한다면, 사용자가 이를 믿고 잘못된 소송 전략을 세우거나 법적 권리를 침해당할 수 있습니다. 이는 개인의 재산과 자유에 직접적인 위협이 됩니다.

금융 분야

투자 자문 AI가 잘못된 시장 분석이나 투자 권유를 한다면, 막대한 금전적 손실을 입을 수 있습니다.

교육 분야

학생들이 AI를 통해 학습하는데, AI가 틀린 역사적 사실이나 과학적 원리를 가르친다면 잘못된 지식이 그대로 전파되어 사회 전반의 지식 수준을 저하시킬 수 있습니다.

이처럼 AI의 할루시네이션은 단순한 오답을 넘어, 우리 삶의 다양한 영역에서 심각한 위험과 파급 효과를 가져올 수 있습니다. AI가 아무리 똑똑해 보여도, 그 결과물은 항상 비판적으로 검토하고 필요시 전문가의 도움을 받는 것이 필수적인 이유입니다. 이러한 할루시네이션의 위험을 줄이고 AI를 더 안전하게 활용하려면 어떻게 해야 할까요?

할루시네이션 저감 실전 가이드

다행히도 AI의 환각 현상을 줄이고 더 정확한 답변을 얻을 수 있는 다양한 실전 전략들이 있습니다. 이제부터 AI의 '거짓말'을 현명하게 관리하고, AI를 진정으로 유용한 파트너로 만드는 방법을 알아보겠습니다.

질문 하나 바꿨을 뿐인데: AI의 답변을 180도 바꾸는 프롬프트 마법

AI와의 대화는 곧 '프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)'입니다. 어떻게 질문하느냐에 따라 AI의 답변 품질이 천차만별로 달라질 수 있습니다.

명확하고 구체적인 질문

애매모호한 질문은 AI를 혼란스럽게 만들고 할루시네이션을 유발합니다. "역사에 대해 알려줘."는 너무 포괄적입니다. "고려 시대의 주요 왕과 그들의 업적을 5가지 이상 구체적인 사건과 함께 설명해 줘."라고 명확하고 구체적인 조건 제시하는 것이 좋습니다.

AI에게 '역할' 부여

AI에게 특정 역할을 부여하면 그 역할에 맞는 방식으로 사고하고 답변하려 노력합니다. "너는 이제부터 전문 역사학자라고 가정해 줘. 고려 시대 왕조의 특징을 설명해 줘."

단계별로 질문하기

복잡한 내용은 한 번에 묻지 말고, 단계를 나누어 질문하세요. 이는 AI의 인지 부하를 줄여 답변의 정확도를 높입니다. "1단계: 이 보고서의 핵심 요점을 3가지로 요약해 줘." -> "2단계: 요약된 핵심 요점을 바탕으로 개선 방안을 제안해 줘."

부정문보다 긍정문

"하지 마라"보다 "이렇게 해라"처럼 긍정적인 지시가 더 효과적입니다.

AI에게 '외부 기억 장치'를 달아주자

AI의 학습 데이터가 최신이 아니거나 특정 분야에 대한 지식이 부족할 때 발생하는 할루시네이션을 막는 가장 강력한 방법 중 하나는 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다.

RAG은 AI에게 미리 학습된 지식만으로 답변하게 하는 대신, 외부의 최신/정확한 정보 소스(웹 검색 결과, 최신 논문, 내부 보고서 등)에서 관련 내용을 '검색'하게 한 다음, 그 검색된 정보를 바탕으로 답변을 '생성'하게 하는 방식입니다. AI에게 '최신 참고서'를 주고 답을 찾게 하는 것과 같습니다.

ChatGPT Plus 사용자가 웹 브라우징 기능을 켜고 질문하면, AI는 최신 웹에서 정보를 검색하여 답변에 활용합니다. 또는 회사 내부의 방대한 문서(매뉴얼, 회의록, 계약서 등)를 RAG 시스템에 연결하면, AI는 그 문서를 참조하여 직원들의 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다. 이는 AI의 할루시네이션을 획기적으로 줄이고, 기업 특화된 정보를 활용하게 만듭니다. RAG을 잘 활용하면 AI의 답변이 최신성, 정확성, 신뢰성을 확보하게 되어 할루시네이션 위험이 크게 줄어듭니다.

"출처가 어디야?"

아무리 AI가 자신 있게 말해도, 그 말을 곧이곧대로 믿지 않는 비판적인 사고방식이 중요합니다. AI의 답변을 검증하는 습관을 들이세요.

출처 제시 요구

AI에게 답변의 근거가 되는 자료나 출처를 명시해달라고 요청하세요. "이 정보의 출처가 어디야?", "어떤 논문을 참조했는지 알려줘", "관련된 공식 문서는 없어?"와 같이 질문할 수 있습니다. 만약 AI가 출처를 제공하지 못하거나, 제시된 출처가 모호하거나 존재하지 않는다면 해당 정보는 의심해봐야 합니다.

교차 검증

AI가 제공한 정보는 반드시 다른 신뢰할 수 있는 출처(공식 웹사이트, 전문가 자료, 검증된 언론 기사, 학술 논문 등)와 비교하여 확인하세요. 특히 중요한 결정이나 민감한 정보일수록 여러 곳에서 팩트 체크를 해야 합니다.

AI에게 '모르겠다'고 인정하게 만들기

AI가 스스로 불확실성을 표현하도록 유도하는 프롬프트도 효과적입니다. "네가 아는 정보가 확실하지 않다면 솔직하게 말해줘"와 같은 지침을 추가할 수 있습니다.

AI 결과물을 현명하게 검토하는 법

아무리 좋은 기술과 전략을 사용해도, AI는 완벽하지 않습니다. 결국, AI가 생성한 모든 결과물에 대한 최종적인 책임은 인간 사용자에게 있습니다.

맹신 금지

AI가 생성한 답변을 맹신하지 마세요. 특히 중요한 정보, 사실 확인이 필요한 정보, 혹은 여러분의 판단이 개입되어야 하는 정보일수록 더욱 철저하게 검토해야 합니다.

전문가의 조언 구하기

의료, 법률, 금융 등 전문 지식이 필요한 분야에서는 반드시 해당 분야의 전문가에게 최종적인 자문을 구해야 합니다. AI는 참고 자료를 제공할 뿐, 전문가를 대체할 수는 없습니다.

비판적 사고 유지

AI의 답변이 아무리 유창하고 논리적으로 보여도, 항상 "이게 진짜일까?", "어떤 맥락에서 나온 답변일까?", "이 정보가 나에게 적합할까?"와 같은 질문을 던지며 비판적인 사고방식을 유지해야 합니다.

AI의 '환각' 현상은 단순히 재미있는 오류를 넘어 실제적인 위험을 내포하고 있습니다. 하지만 그 원리와 예방법을 이해한다면, 우리는 AI를 훨씬 더 안전하고 효율적으로 활용할 수 있습니다.

AI '환각' 현상, 그 기술적 본질

AI의 '환각' 현상이 발생하는 근본적인 기술적 원리를 아주 간단하게 들여다 보겠습니다. AI의 본질적인 한계를 이해하면, 더욱 현명하고 효과적으로 AI를 활용할 수 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.

AI의 두뇌 속 들여다보기

AI, 특히 LLM은 언어를 '이해'하거나 '생각'하는 것이 아니라, '확률적으로 다음 단어(토큰)를 예측하는 기계'입니다.

'다음 토큰 예측'

AI의 모든 능력은 여기에 있습니다. 우리가 "대한민국의 수도는"이라고 입력하면, AI는 자신이 학습한 방대한 데이터 속에서 이 단어들 다음에 '서울'이라는 토큰이 올 확률이 가장 높다고 계산합니다. 그리고 이 과정을 반복하여 문장을 완성합니다. AI는 수많은 단어 중 가장 '그럴듯한' 단어를 골라낼 뿐, 그 단어가 '사실'인지 아닌지는 스스로 판단하지 못합니다.

'어텐션(Attention)' AI가 긴 문장을 처리할 때, 모든 단어에 똑같이 집중하는 것이 아닙니다. 특정 단어가 다음 단어를 예측하는 데 더 중요하다고 판단하면, 그 단어에 더 많은 '주목'을 보냅니다. 이것이 바로 어텐션 메커니즘입니다. 마치 우리가 긴 글을 읽을 때 중요한 키워드에 밑줄을 긋거나 집중하는 것과 비슷합니다. 하지만 이 어텐션이 항상 완벽하게 작동하는 것은 아니며, 때로는 중요한 정보를 놓치기도 합니다.

결론적으로, AI는 방대한 데이터에서 통계적 패턴을 찾아내고, 그 패턴에 기반하여 가장 '확률 높은' 답을 유창하게 내뱉는 기계입니다. '사실'을 알고 말하는 것이 아니라, '그럴듯하게 들리는' 말을 만드는 것에 최적화되어 있다는 것이 핵심입니다.

학습 데이터의 편향과 오류가 할루시네이션이 되는 과정

AI는 학습한 데이터의 '그림자'입니다. 그 방대한 데이터 속에는 우리가 상상하는 것 이상의 정보가 담겨 있지만, 동시에 한계와 문제점도 고스란히 포함되어 있습니다.

학습 데이터의 불완전성

AI는 특정 시점까지의 웹 문서, 책, 논문 등 방대한 텍스트로 학습됩니다. 하지만 이 데이터 자체가 완벽하지 않습니다. 특정 정보가 누락되어 있거나, 오래되었거나, 심지어 잘못된 정보가 포함되어 있을 수도 있습니다. AI는 이런 오류를 스스로 걸러내지 못하고 그대로 학습합니다.

편향의 전이

학습 데이터에는 특정 관점, 문화, 시대적 배경에 따른 편향(Bias)이 자연스럽게 스며들어 있습니다. AI는 이러한 편향된 데이터를 학습하여 그대로 답변에 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 직업군을 성별에 따라 분류하거나, 특정 지역에 대한 고정관념을 드러내는 식이죠.

'없는 정보'의 창조

AI가 질문에 대한 정확한 정보를 학습하지 못했을 때, AI는 빈 공간을 채우기 위해 학습된 다른 유사한 패턴이나 단어들을 조합하여 '새로운 정보'를 만들어냅니다. 이 '창조된 정보'는 문법적으로 완벽하고 유창하지만, 실제로는 존재하지 않는 '거짓'이 됩니다. AI는 자신이 이 정보를 '지어내고 있다'는 것을 인지하지 못합니다. 단지 '다음 토큰 예측'을 수행했을 뿐이죠.

'생성'과 '검증'은 다르다

가장 중요한 본질은 이것입니다. LLM은 '정보를 생성'하는 모델이지, '정보를 검증'하는 모델이 아닙니다.

생성 모델의 한계

LLM은 주어진 입력(프롬프트)에 대해 가장 적절하다고 판단되는 텍스트를 '생성'하는 데 특화되어 있습니다. 마치 훌륭한 소설가가 이야기를 매끄럽게 써내려가듯이, AI는 단어들을 연결하여 문장을 만듭니다. 하지만 소설가가 쓴 내용이 모두 현실의 '팩트'여야 할 필요는 없는 것처럼, AI가 생성한 내용도 '사실'일 필요는 없습니다.

외부 세계와의 단절

AI는 인터넷이나 외부 데이터베이스에 직접 접근하여 실시간으로 정보를 검색하고, 그 정보가 사실인지 아닌지를 교차 검증하는 '팩트 체크 모듈'을 내장하고 있지 않습니다. AI에게는 '현실 세계'라는 개념 자체가 없습니다. 그저 학습 데이터라는 가상의 세계에서 배운 언어 패턴만을 가지고 추론하고 생성할 뿐이죠.

자신감의 허상

AI가 틀린 말을 자신 있게 하는 이유는, 그 답변이 '사실'이라서가 아니라 '학습된 패턴 안에서 가장 높은 확률의 답변'이기 때문입니다. AI는 자신이 말한 내용이 진실인지 아닌지 '인지'할 능력이 없으며, 단지 주어진 입력에 대해 최적의(확률적인) 결과물을 내놓았을 뿐입니다.

결론적으로, AI의 '환각' 현상은 모델의 근본적인 작동 원리, 즉 '확률적 다음 토큰 예측'과 '학습 데이터의 한계 및 편향', 그리고 '생성 기능에만 특화된 설계'에서 비롯됩니다. AI의 한계를 명확히 인지하고, 이를 극복하기 위한 우리의 노력이 더해질 때 비로소 AI는 진정한 '강력한 파트너'로 거듭날 수 있을 것입니다.

AI는 거짓말쟁이가 아니라, 유창한 착각쟁이다

ChatGPT가 틀린 말을 자신 있게 하는 건, 악의도 지능도 없기 때문입니다. 그저 학습된 확률을 따라 가장 그럴듯한 단어를 선택했을 뿐, 그것이 진실인지는 모릅니다. 마치 퍼즐 조각 몇 개로 그림을 억지로 완성하는 것처럼요.

이 ‘그럴듯한 착각’이 바로 AI 환각(Hallucination)입니다.

놀라운 건, 이 오류들이 단순한 실수가 아니라 모델의 본질에서 비롯된다는 사실입니다. 다음 단어를 예측하는 기계가 언제든 진실과 거짓 사이에서 헷갈릴 수밖에 없다는 구조 말이죠. 그러니 우리는 이제 ‘AI는 틀릴 수 있다’는 전제에서 출발해야 합니다.

하지만 여기서 멈추지 말아야 합니다. 좋은 질문, 명확한 프롬프트, 출처 요구, 외부 지식 연동(RAG) 등의 전략을 쓰면 AI의 ‘거짓말’을 줄일 수 있습니다. 결국 중요한 건 AI를 맹신하지 않고, 현명하게 사용하는 우리의 태도입니다.

AI는 여전히 강력한 도구입니다. 하지만 그 도구를 어떻게 쓰느냐에 따라, 당신의 하루가 생산적일 수도, 엉망이 될 수도 있습니다.

AI를 믿지 마세요. 대신, 잘 다루세요. 그러면 AI는 거짓말쟁이가 아니라, 가장 성실한 조력자가 되어줄 것입니다.