🤖 AI는 왜 헛소리를 할까? – 언어모델의 환각현상(Hallucination) 탐구

GPT, Claude, Gemini… 정말 똑똑한 것 같은 AI가 사실은 말도 안 되는 소리를 하는 걸 경험해보셨나요?
그럴듯하지만 완전히 틀린 정보를 말하는 현상, 이를 우리는‘환각(Hallucination)이라고 부릅니다.

이번 글에서는 이 환각 현상이 왜 생기는지, 실제 어떤 문제가 있는지, 그리고 AI 업계가 어떤 해결책을 시도하고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

AI는 왜 헛소리를 할까? – 언어모델의 환각현상(Hallucination) 탐구

📌 목차

1. 환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리
2. AI의 헛소리는 어떻게 현실에서 문제를 일으키는가
3. 환각을 줄이기 위한 기술적 대응과 한계

🧠 1. 환각이란 무엇인가? – ‘진짜처럼 보이는 거짓’의 원리

AI 환각(Hallucination)은 언어모델이 사실이 아닌 정보를, 그럴듯한 문장으로 만들어내는 현상을 의미합니다.
GPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 대부분의 LLM(Large Language Model)이 이런 현상을 보입니다.

📌 왜 발생할까?
그 이유는 간단히 말하면, AI는 '예측'하는 존재이지, '이해'하는 존재가 아니기 때문입니다.

언어모델은 사람처럼 세계를 이해하거나 사고하지 않습니다. 대신 수많은 텍스트를 학습해, "앞에 나온 단어 뒤에 어떤 단어가 올 가능성이 높을까?"를 예측합니다.
예를 들어, "에디슨은 전구를"까지 입력하면 AI는 "발명했다"를 높은 확률로 예측하죠.

하지만 학습된 데이터 내에 없는 지식이나, 맥락이 모호한 질문을 받으면 AI는 사실에 기반하지 않고, 확률적으로 ‘그럴듯한 문장’을 만들어내는 경향이 있습니다. 바로 이 순간 환각이 발생합니다.

🧩 예시:
Q. "대한민국의 제7대 대통령은 누구인가요?"
A. “김대중 대통령입니다.” ← 틀린 정보 (정답: 박정희)

💡 핵심 요약
AI는 사실 기반 응답이 아닌 문장 예측기

지식이 없는 질문 → 가짜 정보 생성

자신이 틀렸는지도 모름 → 매우 그럴듯하게 설명

 

🚨 2. AI의 헛소리는 어떻게 현실에서 문제를 일으키는가

언어모델의 환각은 단순한 실수처럼 보일 수도 있지만, 실제로는 심각한 결과를 초래할 수 있는 오류입니다.

📍 (1) 학술/법률 분야 – 존재하지 않는 논문과 판례
ChatGPT에 "챗GPT에 관한 논문 3편을 알려줘"라고 물었을 때, 그럴듯한 제목과 저자명, 학술지 이름까지 만들어내지만, 존재하지 않는 가짜 논문인 경우가 많습니다.
이는 실제로 변호사들이 ChatGPT를 사용해 작성한 법정 서류에 존재하지 않는 판례를 인용해 문제 된 사례도 있습니다.

📰 실제 사례: 2023년, 미국 뉴욕의 한 변호사가 ChatGPT가 생성한 가짜 판례를 서류에 인용해 징계를 받음.

📍 (2) 의료 분야 – 오진 유도 가능성
AI 기반 의료 챗봇이 환자의 증상에 대해 ‘가능한 질병’을 알려줄 때, 잘못된 지식 기반으로 답을 줄 경우 오진 가능성이 생깁니다.
특히 의료는 신뢰성과 근거가 중요한 분야이기 때문에, ‘그럴듯한 거짓 정보’는 더 위험합니다.

📍 (3) 학습 및 교육 – 가짜 지식을 학습하게 되는 위험
학생들이 AI를 이용해 레포트나 과제를 작성하는 경우, 잘못된 개념이나 오류 있는 설명을 그대로 받아들이고 인용할 수 있습니다.
환각의 위험성은 단순 오류가 아니라, ‘확신에 찬 거짓말'이라는 점에서 심각합니다.

 

🔧 3. 환각을 줄이기 위한 기술적 대응과 한계

AI 환각 문제를 인지한 많은 기업과 연구기관들은 다양한 해결책을 시도하고 있습니다. 하지만 아직 완벽한 해결책은 없습니다.

✅ (1) RAG (Retrieval-Augmented Generation)
외부 지식 검색 시스템과 연동

모델이 모르는 정보는 문서 DB에서 실시간 검색 후 내용을 기반으로 응답

예: ChatGPT의 “브라우징 모드”, Perplexity AI

📌 장점: 최신 정보 반영, 사실 기반 응답
📌 한계: 검색 결과의 품질에 따라 여전히 환각 발생 가능

✅ (2) Fine-tuning & Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
사람이 피드백을 주며 올바른 응답 방향을 강화

OpenAI, Anthropic 등 대부분의 모델이 이 방식을 사용

“그렇게 말하면 안 돼요”라는 가르침을 반복적으로 적용하는 개념

📌 장점: 인성 및 논리적 응답 개선
📌 한계: 새로운 주제나 낮은 확률의 질문에는 여전히 취약

✅ (3) Memory 기능 도입 (예: GPT의 Memory)
사용자의 과거 대화 내용을 기억하고 반영

문맥 혼동, 반복 설명, 잘못된 추론 줄이기

📌 장점: 사용자 맞춤 응답 가능
📌 한계: ‘기억’이 있어도 ‘사실’은 아님. 환각 자체는 여전히 발생

 

✅ AI는 지식인이 아닌, 언어 확률 예측기

AI는 결국 사람처럼 이해하거나 비판적으로 사고하는 존재가 아닙니다.
그렇기 때문에 우리가 기대하는 '지식 전달자' 혹은 '전문가'의 역할은 제한적일 수밖에 없습니다.

그러나 환각의 존재가 곧 AI 무용론으로 이어지지는 않습니다. 오히려 그 한계를 인식하고,
어디서 멈춰야 할지를 정확히 아는 것이 AI를 ‘잘 쓰는 법’의 핵심이 아닐까요?