오픈AI 챗GPT의 거짓 환각현상(환각, Hallucination) 개요
오픈AI 챗GPT와 같은 생성형 AI는 실제로 존재하지 않거나 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 만들어내는 '환각(hallucination)' 현상을 보일 수 있습니다. 이 현상은 AI가 자신이 학습한 데이터에 없는 정보나 불완전한 데이터를 바탕으로 추론을 시도할 때 발생하며, 최근 모델(o3, o4-미니)에서도 오히려 환각률이 증가하는 경향이 보고되고 있습니다.
환각현상이 두드러지는 분야
아래 분야에서는 챗GPT의 환각현상이 특히 자주 나타나므로 각별한 주의가 필요합니다
- 법률: 존재하지 않는 판례, 잘못된 법률 조항 등 허위 정보 생성 가능성이 높음. 올해 미국 연방법원에서 AI가 생성한 허위판례를 인용한 변호사 2명에게 벌금부과 했고, 로펌은 두 변호사 해고 사례 있음.
- 의료 및 건강: 잘못된 의학 정보, 허구의 치료법 등 위험한 정보 생성 가능성
- 최신 뉴스/시사: AI의 학습 데이터가 최신 이슈를 반영하지 못해 허위 정보 생성
- 특정 인물 정보: 공개되지 않은 사생활, 잘못된 경력 등 허구 정보 생성
- 신기술/최신 과학: 최신 연구나 기술에 대한 잘못된 설명
- 실시간 금융/시장 데이터: 변동성이 큰 정보에 대한 부정확한 예측
- 복잡한 학문/전문 분야: 고도의 전문 지식이 필요한 분야에서 오류 가능성
- 대체 역사/미래 예측: 사실과 허구가 혼재된 답변 생성
환각현상 발생 원인
- 불완전하거나 결함 있는 학습 데이터: AI가 충분히 신뢰할 만한 데이터를 학습하지 못한 경우
- 모델의 추론 한계: 복잡하거나 모순된 질문에 대해 AI가 논리적으로 추론하지 못하고 허구의 답을 생성
- 프롬프트(질문)의 모호함: 질문이 불명확할 때 AI가 빈틈을 채우기 위해 사실이 아닌 정보를 만들어냄
- 실시간 정보 부재: 최신 정보나 실시간 데이터가 반영되지 않아 허위 정보 생성
사용자 주의사항 및 환각 최소화 방법
- 프롬프트를 구체적으로 작성: 질문을 명확하고 구체적으로 작성하면 환각 가능성을 줄일 수 있음
- 사실과 의견 구분 요청: "사실"과 "견해"를 구분해 달라고 요청하면 정확도가 높아짐
- 복잡한 질문은 단순화: 복잡한 질문은 여러 개의 단순한 질문으로 나눠서 물어보기
- 출처 요구: 답변에 대한 근거, 출처, 참고자료를 함께 요청
- 비판적 검토 및 교차 확인: AI가 제공한 정보를 외부 신뢰 가능한 자료와 반드시 비교·검증
- 전문가 상담 병행: 법률, 의료, 금융 등 중요한 분야에서는 반드시 전문가와 상의
- 환각 의심 시 재질문: 답변이 의심스러울 때는 추가로 설명이나 근거를 요청하거나 질문을 바꿔서 다시 시도
결론
챗GPT 등 생성형 AI의 환각현상은 기술 발전에도 불구하고 여전히 빈번하게 발생하며, 특히 법률, 의료, 최신 뉴스 등 정확성이 중요한 분야에서 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 사용자는 AI 답변을 맹신하지 말고, 항상 비판적 시각으로 검증하고, 필요시 전문가의 도움을 받아야 합니다.
▷ 오픈 AI가 정보를 제공해주는 것을 넘어 작성하고 판정해주는 시대가 열렸습니다. 그러나 아직 내용의 판단과 검증은 사람 몫일 겁니다. AI의 혼란을 방지하기 위해 질문을 명확하고 단순하게 하는 방법을 배워야겠습니다.