Topic : AI 모델의 환각(Hallucination, 할루시네이션) 문제

최근 ChatGPT, Gemini, Claude 등 대형 언어 모델(LLM)의 보급으로 다양한 분야에서 AI의 활용도가 급격히 높아지고 있습니다. 그러나 이와 함께 AI 환각(Hallucination, 할루시네이션) 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 본 글에서는 환각이 발생하는 이유와, 이를 방지하기 위한 기술적 접근 및 사용자 측 대응 방안을 서술하였습니다.

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1. 환각(Hallucination)이란 무엇인가?

환각이란 언어 생성 모델이 사실이 아닌 정보를 창작하여 제공하는 현상을 말합니다. 이는 다음과 같은 형태로 나타납니다:

• 존재하지 않는 논문이나 책, 기사 인용
• 허구의 인물, 날짜, 통계 수치 생성
• 실존 사실을 왜곡하거나 맥락을 무시한 설명

2. 왜 환각이 발생하는가?

AI 환각의 근본 원인은 모델의 작동 방식에서 기인합니다. 언어 모델은 사전에 학습된 텍스트 데이터를 기반으로 확률적으로 단어를 생성합니다. 이 과정은 다음과 같은 요인으로 환각을 유발할 수 있습니다.

원인	설명
📉 지식의 한계	훈련 시점 이후의 정보는 반영되지 않음
🔁 확률적 예측	가장 "그럴듯한" 단어를 생성하지만 진실 여부는 판단하지 않음
📦 데이터 편향	학습 데이터 내 오류나 편향이 모델에 반영됨
🧪 테스트 환경과 실제 사용 간 차이	모델은 제어된 환경에서 테스트되었지만 실제 사용은 더 복잡

3. 실제 사례

2024년 한 연구에 따르면, GPT-4는 법률 자문 제공 시 18%의 환각률을 보였습니다. 특히 존재하지 않는 판례를 언급하거나, 실제 법 조항을 잘못 해석한 사례가 다수 존재합니다. 의료, 금융, 교육 등의 분야에서도 환각은 사용자에게 심각한 영향을 미칠 수 있는 요소입니다.

4. 해결을 위한 기술적 접근

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 기반 정보 결합으로 실제 데이터를 인용
• Fact-checking 모듈 내장: 생성된 문장을 후처리하여 검증
• 사용자 피드백 기반 강화학습(RLHF): 잘못된 응답에 대해 학습을 통한 보정
• 정책 기반 응답 제한: 고위험 주제에 대해 신중하게 응답하도록 설계

5. 사용자 측 대응 방안

모델이 생성한 모든 정보를 무비판적으로 수용해서는 안 됩니다. 아래는 사용자에게 권장되는 대응 전략입니다.

• 정보 출처가 명시되지 않은 경우, 별도로 검증할 것
• AI의 답변은 1차 자료가 아닌 보조적 도구로 활용
• 모델의 한계를 인지하고, 비판적 사고 적용

6. 업계의 개선 노력

주요 AI 기업들은 환각 문제 해결을 위해 RAG, 후처리 평가 모델, 도메인 특화 학습 등 다양한 기술을 도입하며 환각률을 효과적으로 낮추고 있습니다. 최신 모델은 GPT-4 대비 최대 30% 이상 개선된 정확도를 보이고 있습니다.

모델	23' 환각률	24' 환각률	25' 환각률	개선율
GPT-4	2.2%	1.8%	1.5%	31.8% 감소
Gemini 2	2.0%	1.7%	1.3%	35.0% 감소
GLM 4	1.9%	1.6%	1.3%	31.6% 감소

* 출처: Visual Capitalist, All About AI (2025)

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Daniel E. Ho (스탠퍼드 로스쿨 교수)
“환각은 사라지지 않을 것이며, 이는 법률 연구와 작문에서 상당한 주의를 요한다.”

출처: American Bar Association

Yann LeCun (Meta 수석 AI 과학자)
“AI 환각은 해결할 수 없는 문제다.”

출처: InMoment

Stefano Soatto (UCLA 교수, Amazon AI 연구원)
“모델 자체의 환각은 피할 수 없지만, 시스템 수준에서는 관리 가능하다.”

출처: CNET

Sebastian Farquhar (옥스퍼드 대학, DeepMind 연구원)
“AI 환각을 감지하는 방법은 진보하고 있지만, 여전히 주의가 필요하다.”

출처: TIME

Emily M. Bender (워싱턴 대학교 언어학 교수)
“대형 언어 모델은 인간처럼 보일 수 있지만, 실제로는 이해하지 못한다.”

출처: TIME

결론

AI 언어 모델의 환각 문제는 기술이 고도화됨에 따라 더욱 정교해지고 있습니다. 이는 AI가 더 똑똑해질수록 더 정교한 거짓말을 할 수 있다는 경고이기도 합니다. 일부 인사들의 발언처럼 이 현상이 완벽하게 극복되지 못할 수도 있습니다. 따라서 개발자와 사용자는 모두 작은 확률이라도 AI 환각의 가능성을 염두에 두고, 신뢰 기반의 AI 활용 전략을 수립해야 할 시점입니다.

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참고 자료 및 출처

• American Bar Association – Will Generative AI Ever Fix Its Hallucination Problem?
• InMoment – Why AI Hallucination Happens
• CNET – Why AI Makes Stuff Up (and What's Being Done About It)
• TIME – How to Stop AI Hallucinations
• TIME – Emily M. Bender on Large Language Models
• FPF – South Korea’s New AI Framework Act
• Army Recognition – AI Radar for Stealth Drone Detection
• Korea.net – 대한민국 K-휴머노이드 연합 출범