할루시네이션? You're a LIAR!!!

오랜만에 AI에게 물어 본 다른 주제에 대한 이야기가 아닌

챗GPT씨에 대한 이야기를 해보려고 한다.

 

챗GPT는 대화형 인공지능이고 평소에 내가 큰 도움을 받고 있긴 하지만

아직까진 한계와 아쉬움이 존재하는 것도 사실이다. 

그 중 내가 개인적으로 챗GPT씨에게 가장 열받을 때는

바로 '천연덕스러운 거짓말'을 '정말'인 것 처럼 말해 깜박 속을때다.

(이걸 몇 번 당하고 나니, 사실 여부가 중요한 내용은 여기저기에서 반드시 크로스 체크를 하고 있다.)

 

오늘은 바로 그 챗GPT의 거짓말에 대해, 챗GPT씨 본인에게 물어보겠다.

이번엔 거짓말 하면 안된다~!!!

 

 

 

 

Q. 대화형 AI에게 질문을 했을 때, 거짓으로 답을 지어 말하는 걸 전문용어로 뭐라고 하지?

 

A.

대화형 AI가 질문에 대해 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내서 답변하는 현상을 전문용어로 "할루시네이션(Hallucination)" 이라고 합니다.

이 용어는 원래 인간의 '환각'을 의미하는 단어인데, AI 분야에서는 "AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 근거 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 생성해내는 현상"을 지칭할 때 사용합니다.

 

 

Q. 그럼 '할루시네이션'에 대해 예를 함께 들어서 정리해줘. 문제점과 예방법, 앞으로의 전망도 알 수 있다면 함께.

 

A.

1️⃣ 할루시네이션이란 무엇인가요?

① 정의

할루시네이션(Hallucination)은 인공지능, 특히 생성형 AI 모델이 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 만들어 내는 현상을 의미합니다.
쉽게 말해서, AI가 "거짓 정보를 사실인 것처럼 자신 있게" 대답하는 것입니다. 사람으로 비유하자면, 자신도 모르게 잘못된 정보를 진심으로 믿고 말하는 것과 비슷하지요.

② 왜 이런 현상이 생기는 걸까요?

AI는 데이터를 학습해서 패턴을 이해하고, 입력에 맞춰 가장 그럴듯한 답변을 생성합니다. 그런데 학습한 데이터에 오류가 있거나, 주어진 질문에 대한 정답을 정확히 모르면서도 "그럴듯한 답"을 만들어내려고 할 때 할루시네이션이 발생합니다. AI는 정답을 ‘찾는’ 것이 아니라 ‘예측’하는 시스템이기 때문에, 빈칸을 채우는 식으로 답변을 생성하며 그 과정에서 오류가 생길 수 있습니다.

③ 사람의 착각과 비교해 보기

예를 들어, 누군가에게 "플라밍고는 바다에 산다"라고 들었고 그 말을 계속 반복해서 들으면, 사실 확인 없이 "플라밍고는 바다에 산다"고 믿게 되는 것과 비슷합니다. AI도 자신이 틀린 정보를 배우거나 조합해 내면서도 ‘거짓’이라는 인식이 없기 때문에 이렇게 잘못된 답을 자연스럽게 만들어 내는 것입니다.

 

2️⃣ 할루시네이션의 대표적인 예시

① 잘못된 정보 생성

예를 들어, "한국의 수도는 어디인가요?"라는 질문에는 잘 대답하겠지만, "한국의 대통령이 1990년에 발표한 논문 제목은 무엇인가요?" 같은 질문에는 존재하지 않는 논문 제목을 만들어낼 수도 있습니다. 왜냐하면 AI는 ‘존재하지 않는’ 정보라도, 질문에 대한 패턴을 보고 그럴듯한 답을 만들어내는 습성이 있기 때문입니다.

② 출처 조작

AI에게 "이 내용에 대한 참고문헌을 알려주세요"라고 요청하면, 실제 존재하지 않는 논문 제목과 저자, 발행년도까지 그럴듯하게 조합해서 알려주는 경우도 있습니다. 이것 역시 대표적인 할루시네이션입니다.

③ 과도한 일반화

예를 들어, "모든 고양이는 검은색을 좋아한다"라는 식의, 과거 데이터를 기반으로 무리하게 일반화된 거짓 정보를 사실처럼 생성하는 경우도 할루시네이션에 해당합니다.

 

3️⃣ 할루시네이션이 문제가 되는 이유

① 잘못된 정보 유포

AI의 답변을 신뢰하는 사용자가 그 정보를 사실로 받아들이고 다른 사람에게 전달하면, 잘못된 정보가 빠르게 확산될 위험이 있습니다. 정보의 신뢰성이 떨어지면 AI 자체의 신뢰도도 무너질 수 있습니다.

② 전문 분야에서의 리스크

의료, 법률, 금융 등 잘못된 정보가 심각한 결과를 초래할 수 있는 분야에서는 할루시네이션이 치명적인 문제가 됩니다. 예를 들어, 잘못된 의학 정보를 기반으로 한 처방 안내는 환자의 생명을 위협할 수도 있습니다.

③ 출처 확인이 어려움

AI가 생성한 정보는 실제로 존재하는 데이터가 아닌 경우도 많아서, 사용자가 그 출처를 추적하기 어렵습니다. 결국 사용자는 "이게 진짜인가?"라는 혼란에 빠질 수 있습니다.

 

4️⃣ 할루시네이션을 예방할 수 있는 방법

① 출처 검증 요청

AI의 답변을 받을 때 반드시 "출처를 알려줘" 또는 "이 정보의 근거는?"이라고 물어보는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 만약 출처를 알려주지 못하거나 존재하지 않는 출처를 이야기한다면, 그 정보는 의심해야 합니다.

② 추가 검색과 교차 검증

AI의 답변을 바로 믿지 말고, 다른 신뢰할 수 있는 자료(논문, 공신력 있는 기사, 공식 사이트 등)와 비교해 검증하는 습관이 필요합니다.

③ 명확하고 구체적인 질문

질문이 애매하면 AI는 추측 기반으로 답을 만들어낼 가능성이 큽니다. 따라서 질문을 최대한 구체적으로, 조건과 범위를 분명히 지정해 주는 것이 할루시네이션 가능성을 낮춥니다.

④ 제한된 분야에서 사용

AI의 할루시네이션 발생 확률은 복잡하고 잘 알려지지 않은 주제에서 높아집니다. 공신력이 중요한 영역에서는 AI의 답변을 참고용으로만 사용하고, 최종 판단은 전문가나 공식 자료를 통해 확인해야 합니다.

 

5️⃣ 앞으로의 전망

① 기술적 발전

현재 AI 연구자들은 할루시네이션 문제를 줄이기 위해 ‘사실 기반 학습(Fact-based learning)’, ‘출처 검증 기술(RAG: Retrieval Augmented Generation)’ 같은 기술을 연구 중입니다. 앞으로는 AI가 답변을 생성할 때 실시간으로 최신 정보에 접근하고, 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 답변하도록 개선될 것으로 기대됩니다.

② 혼합형 AI의 부상

단순 생성형 AI 대신, 생성형과 검색형(검색 기반) AI를 결합한 하이브리드 모델이 널리 사용될 것으로 보입니다. 이 모델은 AI가 답변을 생성하면서 동시에 신뢰할 수 있는 자료를 가져오도록 설계됩니다.

③ 사용자 교육의 중요성

아무리 AI가 발전해도 완벽한 정보만을 제공하는 것은 불가능합니다. 결국 중요한 것은 사용자가 AI의 한계를 이해하고, 스스로 검증하는 습관을 기르는 것입니다. 앞으로는 ‘AI 리터러시(AI를 비판적으로 이해하고 활용하는 능력)’ 교육이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.

 

✅ 정리하며

AI의 할루시네이션은 "AI가 모르면 그냥 모른다고 하지 않고, 뭔가를 지어내는 현상"입니다. 이건 AI의 본질적인 한계에서 오는 문제이며, 정보의 신뢰성을 떨어뜨리고 심각한 오해를 불러올 수 있습니다. 하지만 우리가 올바르게 질문하고, 항상 스스로 확인하는 습관을 갖는다면 이 문제는 충분히 관리할 수 있습니다. 그리고 기술이 발전할수록 이러한 문제는 점점 줄어들 것이라는 긍정적인 전망도 함께 가지고 있습니다. AI는 도구일 뿐, 최종 판단은 언제나 우리의 몫이라는 점을 꼭 기억해 주셨으면 합니다.

 

 

 

Q. 그럼 할루시네이션을 방지하려면 챗GPT에게 어떤 식으로 질문하면 좋을까? 예를 들어줘.

 

A.

좋은 질문입니다!
챗GPT의 할루시네이션을 최대한 방지하고 정확한 답변을 얻으려면, 질문을 구체적이고 명확하게, 그리고 출처 확인을 요청하는 방식으로 하는 것이 중요합니다.
제가 실제로 어떻게 질문해야 하는지 예시를 통해 하나하나 알려드릴게요!

 

1️⃣ 모호한 질문 대신 구체적인 질문을 하세요

① 잘못된 질문 예시:

"세계에서 제일 유명한 책은 뭐야?"

이렇게 질문하면 AI는 막연한 기준(판매량, 인지도, 문학적 평가 등)을 스스로 추측해 답하다가 틀릴 가능성이 큽니다.

 

② 좋은 질문 예시:

"판매량 기준으로 2023년 전 세계에서 가장 많이 팔린 책이 무엇인지 알려주고, 출처도 함께 알려줘."

👉 이렇게 질문하면, AI가 특정 기준에 맞춰 답변을 제공하려 노력하면서 더 정확하고 검증 가능한 답변을 제공합니다.

 

2️⃣ 출처 요청을 항상 포함하세요

① 잘못된 질문 예시:

"최신 학습 트렌드는 뭐야?"

이렇게 물으면 AI가 이전 학습 데이터만으로 답변을 조합할 가능성이 커서 오래된 정보나 부정확한 내용이 섞일 수 있습니다.

 

② 좋은 질문 예시:

"2024년 기준, 온라인 학습 트렌드에 대해 알려주고, 공식 보고서나 논문의 출처도 함께 제공해줘."

👉 이렇게 출처를 요청하면 AI는 출처 제공을 시도하면서 더 신중하게 답변하려고 합니다. 출처가 불명확하면 그 답변을 의심해볼 수 있습니다.

 

3️⃣ 가상의 정보를 만들어내지 않도록 단서를 넣으세요

① 잘못된 질문 예시:

"세종대왕이 발명한 기술 중 가장 놀라운 것을 알려줘."

이 질문은 AI가 잘 모르면 지어낼 가능성이 큽니다.

 

② 좋은 질문 예시:

"세종대왕이 실제 역사 기록에 남긴 발명품 중 하나를 알려주고, 반드시 조선왕조실록이나 검증 가능한 사료에 근거해 설명해줘. 만약 없다면 '없다'고 말해줘."

👉 이렇게 조건을 넣어주면, AI가 지어내기보다는 "없다"고 답하거나, 근거 자료를 찾으려 노력합니다.

 

4️⃣ AI의 한계를 인정하는 질문을 하세요

① 잘못된 질문 예시:

"챗GPT, 너는 앞으로 몇 년 안에 인간을 대체할 수 있을까?"

이 질문은 미래 예측이기 때문에 할루시네이션이 발생할 가능성이 매우 높습니다.

 

② 좋은 질문 예시:

"현재 AI 연구자들이 예상하는 AI의 발전 방향과 인간의 역할 변화에 대한 2023~2024년 공식 보고서나 논문 내용 요약을 알려주고, 근거 자료 링크도 제공해줘."

👉 이렇게 하면 AI가 '주관적 예측' 대신, 이미 발표된 전문가 의견이나 연구 결과를 바탕으로 답변을 제공합니다.

 

5️⃣ 답변의 확실성을 먼저 물어보세요

질문 전에 이렇게 물어보는 것도 좋은 방법입니다.

"이 주제에 대한 정확한 최신 정보를 알고 있으면 알려주고, 모르면 모른다고 답변해줘."

👉 이렇게 조건을 미리 걸어놓으면, AI가 정보를 억지로 만들어내지 않고 '모른다'고 답변할 확률이 높아집니다.

 

✅ 정리하면

1️⃣ 질문은 구체적이고 명확하게.
2️⃣ 특정 기준(년도, 출처, 조건)을 반드시 넣을 것.
3️⃣ "출처를 제공해줘" 혹은 "모르면 모른다고 말해줘"라는 단서를 넣을 것.
4️⃣ AI의 한계를 인정하며 미래예측이나 주관적 답변을 요구하지 않기.
5️⃣ 여러 출처를 교차 검증하는 습관 갖기.

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👉 마지막으로 제가 실제 추천하는 완벽한 질문 틀 하나 만들어 드릴게요:

"OOO에 대해 알려줘. 2024년 기준으로 가장 최신의 정보인지 확인해주고, 만약 자신이 없다면 '정확하지 않다'고 알려줘. 공식 보고서, 논문 또는 공신력 있는 기사 출처가 있으면 링크나 제목과 함께 알려줘. 그리고 내 질문이 모호하거나 답하기 어려운 내용이라면 솔직히 모른다고 답변해줘."

이 질문 방식으로 묻는 습관을 들이시면 할루시네이션 가능성을 정말 많이 낮출 수 있습니다!