"생성형 AI도 거짓말한다? ChatGPT·클로드 환각현상 정리와 대응책"

AI가 말하는 정보, 얼마나 믿을 수 있을까요? 생성형 인공지능의 '환각(hallucination)' 현상이 새로운 디지털 리스크로 떠오르고 있습니다. AI가 허위 정보를 사실처럼 말하는 현상, 그 실체와 해결을 위한 기술기업들의 대응 전략을 정리해보았습니다.

AI도 거짓말을 한다? 생성형 AI의 환각현상

최근 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI의 사용이 급증하면서,
‘환각(hallucination)’이라는 개념이 언론과 전문가들 사이에서 자주 언급되고 있습니다. 이 환각현상이란, AI가 사실과 다른 정보를 마치 사실처럼 말하는 것을 의미합니다.

예를 들어, AI가 "피자에 접착제를 넣으면 더 맛있다"고 말하거나, 존재하지 않는 사람을 유명 인물인 것처럼 묘사하는 사례가 실제로 있었습니다. 또한, 국내에선 2024년 총선을 2023년으로 언급하거나, 잘못된 법조항을 들며 판단을 내리는 등 AI의 정보 왜곡 문제가 지속해서 지적되고 있습니다.

이런 현상이 나타나는 이유는 AI가 단어의 연관성과 확률에 따라 문장을 생성하기 때문입니다. 자신이 정확히 모르는 정보에 대해서도, 마치 알고 있는 것처럼 자연스러운 문장을 만들기 때문에 사용자 입장에서는 구분이 어렵습니다. 결과적으로 사용자에게 잘못된 정보가 전달되면서, 심각한 오해나 피해로 이어질 수 있는 것입니다.

“모르면 모른다고 해라” 기술 기업들의 대응 전략

이처럼 생성형 AI의 환각현상이 문제가 되자, 주요 AI 기업들은 이를 해결하기 위한 다양한 기술을 도입 중입니다.

대표적인 해결책 중 하나는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다. 이는 AI가 답변을 만들기 전에 외부 지식 데이터베이스나 문서를 검색하여 참고하는 방식으로, 최신성과 정확도를 높일 수 있습니다.

또한, AI에 사실 기반의 지식을 주입하는 '지식 삽입(Knowledge Injection)', 생성된 답변의 신뢰도를 검증하는 사실 점검(fact-checking) 시스템 등도 적용되고 있습니다.

OpenAI는 웹 검색 기능을 결합한 GPT 모델을 준비하고 있으며, 국내 기업들도 AI 모델과 검색엔진을 결합해 환각률을 낮추는 기술을 개발 중입니다.

특히 KPMG가 실시한 조사에 따르면, AI 사용자 중 약 77%가 AI가 제공하는 정보의 진실 여부를 구분하기 어렵다고 답했습니다. 이러한 통계는 환각 문제의 심각성과 함께, 기술적 신뢰도의 중요성을 다시 한 번 보여줍니다.

생성형 AI 시대, 정보를 구별하는 눈이 필요하다

이제 우리는 AI의 답변이 무조건 정확하다고 믿어서는 안 되는 시대에 살고 있습니다. AI는 빠르고 편리한 도구이지만, 그 자체로 완전한 진실을 제공하지는 않습니다.

정보를 활용하는 우리 스스로가 비판적 사고와 사실 확인의 습관을 갖는 것이 중요합니다. 특히 블로그, 기사, 리포트 등을 작성하거나 전문 정보를 검색할 때는, AI의 답변을 무조건 수용하기보다는 출처 확인 및 교차 검증을 반드시 병행해야 합니다.

앞으로 AI가 더 발전하고 정확해지더라도, ‘정보를 믿고 쓸 수 있는 눈’은 결국 사람에게 달려 있습니다. 생성형 AI가 우리 삶의 편리함을 더해주는 만큼, 올바른 사용법과 위험 인식도 함께 따라가야 할 시점입니다.

한 줄 평

"AI가 아무리 똑똑해도, 진짜 판단은 사람의 몫이다."