AI 환각증세: 인공지능이 사실을 왜곡하는 이유와 해결책

 

AI 환각증세: 인공지능이 사실을 왜곡하는 이유와 해결책

 

AI 환각증세: 인공지능이 사실을 왜곡하는 이유와 해결책

최근 AI 기술의 발전은 눈부시지만, 동시에 치명적인 오류들도 여전히 존재합니다.

특히, 'AI 환각증세'라는 현상이 그 중 하나입니다.

이는 AI가 질문을 이해하지 못하거나, 정답을 모를 경우 '모른다'고 답하지 않고, 학습된 데이터 중 가장 그럴듯한 답변을 찾아내면서 발생하는 현상입니다.

이번 글에서는 AI 환각증세의 구체적인 사례와 그 원인, 그리고 해결책에 대해 알아보겠습니다.

 

AI 환각증세란 무엇인가?

AI 환각증세는 AI가 실제로 존재하지 않는 사실을 진실인 것처럼 답변하는 현상입니다.

예를 들어, 챗 GPT-3.5 버전은 "조선왕조실록에 기록된 세종대왕 맥북프로 던짐 사건"에 대해 질문을 받았을 때, 실제로 존재하지 않는 사건에 대해 그럴듯하게 답변했습니다.

또한, "치즈가 피자에서 잘 떨어지지 않게 요리하는 방법"에 대해 질문을 받았을 때는 소스에 무독성 접착제를 추가하라는 황당한 답변을 내놓았습니다.

이러한 사례들은 AI 환각증세가 단순한 오류가 아니라, AI의 근본적인 문제임을 보여줍니다.

AI 환각증세의 원인

AI 환각증세의 주된 원인은 데이터 문제에 있습니다.

생성형 AI는 사전에 훈련된 데이터를 바탕으로 응답하는데, 수집한 데이터 자체가 잘못된 사실을 다루거나, 복잡한 데이터를 혼합하는 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.

편향된 데이터도 환각을 일으키는 요인 중 하나입니다.

또한, AI가 다양한 데이터를 충분히 학습하지 못한 경우 새로운 주제에 대한 정보를 생성할 때 환각증세가 생길 수 있습니다.

이 외에도 입력 데이터와 논리적 규칙을 기반으로 정보를 생성하는 AI 모델에 논리적 결함이 발생할 경우, 부정확한 정보가 생성될 수 있습니다.

 

내재성 환각과 외재성 환각

AI 환각증세는 크게 내재성 환각과 외재성 환각으로 나뉩니다.

내재성 환각은 실제 사실과 다른 답을 하는 경우를 말하며, 피자에 무독성 접착제를 뿌려 치즈를 붙이라는 답변이 그 예입니다.

외재성 환각은 실제로 존재하지 않는 사실을 창작해 답변하는 경우를 말하며, 세종대왕 맥북프로 던짐 사건이 그 예입니다.

 

AI 환각증세의 해결책

AI 환각증세를 줄이기 위해서는 더욱 정확한 데이터로 모델을 학습시키고, 논리적 결함을 최소화하는 방법으로 질문을 해야 합니다.

출처가 정확한 자료만 찾는 것도 환각증세를 최소화하는 방법 중 하나입니다.

최근에는 검색증강생성 기술(RAG, Retrieval-Augmented Generation)도 AI 환각증세의 해결방법으로 주목받고 있습니다.

이는 기존 검색 서비스와 생성형 AI의 장점을 결합한 기술로, 검색과 생성을 통합한 개념으로 이해하면 쉽습니다.

사전 학습한 데이터와 검색 엔진으로 찾아낸 관련성 높은 데이터를 기반으로 가장 적절한 답변을 생성하도록 해 근거 없는 답변이나 관련 없는 답변 생성을 최소화했다는 평입니다.

 

결론

AI 기술이 발전하면서 AI 환각증세와 같은 문제들도 발생하고 있습니다.

하지만, 이를 해결하기 위한 노력들도 계속되고 있습니다.

정확한 데이터로 모델을 학습시키고, 검색증강생성 기술을 활용하는 등의 방법으로 AI 환각증세를 줄일 수 있습니다.

앞으로도 AI 기술이 더욱 발전하며 이러한 문제들이 개선되기를 기대합니다.

 

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