할루시네이션 (Hallucination)

할루시네이션이란?

할루시네이션(Hallucination)은 AI 모델이 사실이 아니거나 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상입니다. "환각"이라는 뜻 그대로, AI가 없는 것을 있다고 보는 것과 같습니다.

비유하자면, 시험에서 모르는 문제를 자신 있게 지어내는 학생과 같습니다. 답을 모른다고 말하는 대신, 그럴듯한 내용을 만들어 써내려갑니다. 문장은 완벽하고 논리적으로 보이지만 실제 내용은 틀린 것입니다.

왜 발생하나요?

LLM은 본질적으로 다음에 올 확률이 높은 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 사실 여부를 검증하는 것이 아니라 통계적으로 자연스러운 문장을 만들어내는 것이 목표이기 때문에, 학습 데이터에 없는 내용이나 모호한 영역에서는 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

할루시네이션의 유형

• 사실 왜곡: 실존 인물에게 없는 경력이나 업적을 부여
• 존재하지 않는 출처: 가짜 논문, 가짜 URL을 인용
• 논리적 오류: 계산이나 추론 과정에서 잘못된 결론 도출

어떻게 줄일 수 있나요?

• RAG 활용: 외부 데이터베이스에서 검증된 정보를 검색하여 참고
• 사실 확인 체인: 생성된 답변을 다시 검증하는 단계 추가
• 출처 명시 요청: 프롬프트에서 근거와 출처를 함께 제시하도록 유도

할루시네이션은 현재 AI 기술의 가장 큰 과제 중 하나이며, 특히 의료, 법률, 금융 등 정확성이 중요한 분야에서 각별한 주의가 필요합니다.