AI 환각(Hallucination) 현상, 왜 발생할까?

 

 

안녕하세요, 이음아카데미입니다.

 

챗GPT나 제미나이 같은 AI를 쓰다 보면

이런 경험 한 번쯤은 있으셨을 거예요.

 

“말은 엄청 그럴듯한데, 뭔가 이상하다.”

“확신에 찬 어조로 말하길래 믿었는데, 찾아보니 틀린 정보였다.”

 

이렇게 AI가 사실이 아닌 내용을

마치 맞는 것처럼 말하는 현상을

AI 환각, 영어로는 Hallucination이라고 부릅니다.

 

오늘은

AI가 왜 이런 실수를 하는지,

그리고 우리가 어떤 점을 조심해야 하는지

차분하게 정리해보려고 합니다.

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AI 환각은 ‘오류’일까, ‘특성’일까?

 

 

먼저 짚고 가야 할 점이 있습니다.

AI 환각은 단순한 버그나 고장이 아닙니다.

 

오히려

LLM이 가진 구조적인 특성에서 비롯되는 현상에 가깝습니다.

 

LLM은

정답을 검색해서 찾아오는 시스템이 아니라,

문맥에 어울리는 다음 단어를 예측하는 모델입니다.

 

즉,

AI는 “이게 사실인가?”를 판단하는 것이 아니라

“이 문장 다음에는 어떤 말이 가장 자연스러울까?”를 계산합니다.

 

이 차이가 바로 환각이 생기는 출발점입니다.

 

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AI는 ‘모른다’는 말을 잘 못합니다

 

사람은 모르면

“잘 모르겠어요”

“확실하지 않아요”

라고 말할 수 있죠.

 

하지만 LLM은 기본적으로

빈칸을 채우듯 답변을 만들어내는 구조입니다.

 

그래서

 

1. 정보가 부족하거나

2. 질문이 애매하거나

3. 최신 정보가 필요한 경우에도

 

가능한 한 자연스러운 문장을 만들어서

답을 내놓으려고 합니다.

 

이 과정에서

사실이 아닌 내용이 섞이거나,

존재하지 않는 정보가 만들어질 수 있습니다.

 

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이게 바로 우리가 말하는 AI 환각입니다.

 

학습 데이터의 한계도 영향을 줍니다

 

AI는 학습한 데이터 안에서만

패턴을 예측할 수 있습니다.

 

만약

 

1. 학습되지 않은 주제이거나

2. 정보가 충분하지 않거나

3. 서로 다른 정보가 섞여 있다면

 

AI는 그 틈을 스스로 메우려고 합니다.

 

이때

여러 정보를 조합해 그럴듯한 이야기를 만들어내는데,

겉보기에는 논리적으로 맞아 보여도

사실과는 다른 내용이 될 수 있습니다.

 

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질문 방식도 환각에 영향을 줍니다

 

AI 환각은

질문을 어떻게 하느냐에 따라

더 자주 나타나기도 합니다.

 

예를 들어

전제가 틀린 질문을 던지면

AI는 그 전제를 그대로 받아들이고

답을 이어서 만들 수 있습니다.

 

또 너무 단정적인 질문,

답이 하나로 정해진 것처럼 묻는 질문도

환각을 유발하기 쉽습니다.

 

AI는 질문을 비판적으로 검토하기보다

주어진 틀 안에서 답을 만들어내기 때문입니다.

 

 

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그럼 AI는 믿으면 안 되는 걸까?

 

 

여기서 오해하면 안 되는 점이 있어요.

AI 환각이 있다고 해서

AI가 쓸모없는 도구라는 뜻은 아닙니다.

 

AI는

1. 아이디어 정리

2. 초안 작성

3. 요약

4. 방향 잡기

같은 작업에서는 여전히 매우 강력한 도구입니다.

 

다만

사실 확인이 중요한 영역,

예를 들어 의료, 법률, 금전, 정책 정보 같은 경우에는

반드시 한 번 더 확인하는 과정이 필요합니다.

 

AI를 정답을 내려주는 존재가 아니라

생각을 도와주는 도구로 바라보는 관점이 중요합니다.

 

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AI 환각을 줄이기 위한 기본 원칙

 

일상에서 실천할 수 있는 간단한 원칙들도 있습니다.

 

1. 질문을 구체적으로 하기

2. 전제 조건을 명확히 하기

3. 출처를 요구하기

4. 중요한 정보는 다른 자료로 교차 확인하기

5. AI의 답변을 그대로 복사해 쓰지 않

 

이런 습관만 들여도

AI 환각으로 인한 문제를 크게 줄일 수 있습니다.

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오늘 내용 정리

 

 

오늘은 AI 환각 현상이 왜 생기는지 살펴봤습니다.

 

정리해보면,

 

1. AI 환각은 LLM의 구조적 특성에서 발생한다

2. AI는 사실 여부보다 문장의 자연스러움을 우선한다

3. 정보 부족, 애매한 질문이 환각을 키울 수 있다

4. AI는 정답 기계가 아니라 보조 도구로 써야 한다

5. 중요한 정보는 반드시 확인이 필요하다

 

 

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