생성형 AI를 사용하다 보면 가장 당황스러운 순간이 있습니다.
답변이 너무 자연스럽고 구체적이어서 맞는 정보라고 생각했는데 나중에 확인해보면 사실과 다른 경우입니다.
존재하지 않는 논문을 실제 논문처럼 소개하기도 하고, 없는 인물이나 사건을 사실처럼 설명하기도 합니다. 날짜나 통계를 틀리게 말하면서도 문장 자체는 상당히 자연스럽습니다.
이런 현상을 AI Hallucination(인공지능 환각)이라고 부릅니다.
여기에서 말하는 Hallucination(환각)은 사람이 경험하는 의학적인 환각과 같은 의미는 아닙니다. 생성형 AI가 실제 근거가 없거나 사실과 다른 내용을 마치 사실인 것처럼 만들어내는 현상을 설명하기 위해 사용하는 용어입니다.
생성형 AI를 제대로 활용하려면 AI가 무엇을 잘하는지만 아는 것보다 왜 이런 오류가 생기는지를 함께 이해하는 것이 중요합니다.
1. AI가 검색엔진과 다른 이유
AI Hallucination(인공지능 환각)을 이해하려면 먼저 생성형 AI가 답변을 만드는 방식을 알아야 합니다.
많은 사람이 AI에게 질문하면 거대한 데이터베이스 안에서 정답을 찾아 그대로 보여준다고 생각합니다.
하지만 Large Language Model(대규모 언어 모델), 줄여서 LLM은 기본적으로 문장을 생성하는 모델입니다.
사용자가 질문을 입력하면 지금까지 입력된 문장과 대화 내용을 참고해 다음에 어떤 Token(토큰)이 나올 가능성이 높은지를 계산합니다.
Token(토큰)은 AI가 글을 처리할 때 사용하는 작은 단위라고 이해하면 쉽습니다. 하나의 단어가 하나의 토큰이 될 수도 있고, 단어의 일부가 여러 토큰으로 나뉠 수도 있습니다.
AI는 이런 토큰을 하나씩 이어가며 최종 답변을 만듭니다.
즉 AI의 기본 구조는 정답이 적혀 있는 서랍을 열어 내용을 꺼내오는 것과 다릅니다.
앞에 나온 내용을 기준으로 다음에 가장 자연스럽게 이어질 표현을 계속 만들어가는 방식에 가깝습니다.
이 차이가 AI 환각이 발생하는 중요한 이유 가운데 하나입니다.
2. 자연스러운 문장과 사실이 다른 이유
생성형 AI는 엄청난 양의 글을 학습하면서 사람들이 어떤 방식으로 문장을 쓰고 단어를 연결하는지를 학습합니다.
그래서 글을 자연스럽게 만드는 능력이 매우 뛰어납니다.
문제는 문장이 자연스럽다고 해서 그 내용이 항상 사실이라는 보장은 없다는 점입니다.
존재하지 않는 책을 실제 책처럼 물어보는 상황을 생각해보면 이해가 쉽습니다.
AI가 해당 책이 실제로 존재하는지 확인하지 못한 상태에서도 제목, 저자, 출판연도, 줄거리 등을 자연스럽게 조합할 수 있습니다.
사람이 읽으면 상당히 구체적이기 때문에 실제 정보처럼 느껴질 수 있습니다.
하지만 AI 입장에서는 사실을 확인해서 말한 것이 아니라 학습한 언어의 형태와 패턴을 이용해 가장 자연스러운 답변을 만든 것일 수도 있습니다.
그래서 AI 답변에서는 “얼마나 자연스럽게 말했는가”와 “사실인가”를 구분해서 볼 필요가 있습니다.
3. AI가 학습한 데이터에도 한계가 있습니다
아무리 규모가 큰 AI 모델이라도 세상의 모든 정보를 가지고 있는 것은 아닙니다.
Training Data(학습 데이터)에 포함되지 않은 내용도 있고, 학습 과정에서 충분히 반영되지 않은 정보도 있을 수 있습니다.
특히 회사 내부 자료처럼 외부에 공개되지 않은 정보는 기본 AI 모델이 알 방법이 없습니다.
최근에 새로 발표된 제품이나 정책, 새로운 사건 역시 모델의 학습 범위에 포함되지 않았을 수 있습니다.
여기서 곤란한 점은 AI가 정확한 정보를 가지고 있지 않아도 사용자는 답을 기대한다는 것입니다.
이때 모델이 부족한 부분을 학습한 언어 패턴을 이용해 채우면서 실제로 존재하지 않는 정보가 만들어질 수 있습니다.
즉 AI가 모르는 것을 항상 “모른다”고 답하는 것은 아닙니다.
이 부분이 생성형 AI를 사용할 때 특히 주의해야 하는 이유입니다.
4. 서로 다른 정보를 하나로 섞는 오류
AI Hallucination(인공지능 환각)은 완전히 없는 정보를 만드는 경우만을 의미하지 않습니다.
실제로 존재하는 여러 정보를 잘못 섞어서 답하는 경우도 있습니다.
가령 이름이 비슷한 두 사람의 경력을 한 사람의 이력처럼 섞어서 설명할 수도 있습니다.
두 회사에서 출시한 서로 다른 제품의 기능을 한 제품의 사양처럼 섞을 수도 있고, 다른 시기에 발표된 통계를 같은 시점의 숫자처럼 연결할 가능성도 있습니다.
이런 오류는 발견하기 더 어렵습니다.
전체 내용이 모두 거짓인 것이 아니라 여러 사실 가운데 일부만 잘못 연결되어 있기 때문입니다.
특히 기업명, 인물, 날짜, 제품명, 통계처럼 구체적인 정보가 섞이면 사용자가 사실 여부를 확인하기 쉽지 않습니다.
5. 질문이 애매하면 AI의 추측이 늘어날 수 있습니다
사용자의 질문이 명확하지 않은 경우에도 잘못된 답변이 나올 가능성이 있습니다.
예를 들어
“그 회사에서 새로 발표한 AI 기술 알려줘”
라고 질문했다고 해봅시다.
어떤 회사인지, 어느 시점의 발표인지 정확하게 정해져 있지 않다면 AI는 앞뒤 문맥을 이용해서 사용자가 어떤 회사를 말하는지 판단해야 합니다.
판단이 정확하면 문제가 없지만 다른 회사를 선택하면 이후 답변 전체가 잘못될 수 있습니다.
그래서 사실관계가 중요한 질문에서는 기업명, 제품명, 날짜, 국가 등을 가능한 한 구체적으로 입력하는 것이 도움이 됩니다.
AI의 성능도 중요하지만 질문에서 불필요한 추측이 발생하지 않도록 만드는 것도 정확도를 높이는 방법 가운데 하나입니다.
6. 최신 정보에 별도 확인이 필요한 이유
최신 뉴스, 기업 인사, 주가, 환율, 정책, 법률과 같은 정보는 특히 주의할 필요가 있습니다.
이런 정보는 짧은 시간 안에도 바뀔 수 있습니다.
AI가 과거에는 정확했던 내용을 기억하고 있더라도 현재는 상황이 달라졌을 수 있습니다.
예를 들어 어떤 회사의 CEO가 교체됐는데 AI가 이전 CEO를 현재 CEO라고 답할 수 있습니다.
제품 가격이나 출시 일정도 변경될 수 있고 정부 정책이나 법률도 개정될 수 있습니다.
이 때문에 최신 정보가 필요한 AI 서비스에서는 Web Search(웹 검색), Search Engine(검색엔진), External Database(외부 데이터베이스) 같은 외부 정보 시스템을 함께 연결하는 경우가 많습니다.
AI 자체의 기억만으로 답하는 것이 아니라 현재 자료를 먼저 확인하고 답하게 만드는 것입니다.
7. 숫자가 들어간 답변을 다시 확인해야 하는 이유
생성형 AI는 글을 만들고 정리하는 데 뛰어나지만 모든 계산을 항상 정확하게 하는 것은 아닙니다.
특히 여러 단계가 필요한 계산에서는 숫자가 틀릴 가능성이 있습니다.
달러 금액을 원화로 바꾸거나 성장률을 계산하고 여러 비율을 합산하는 과정에서도 실수가 생길 수 있습니다.
더 까다로운 점은 계산 결과가 틀려도 문장 자체는 매우 자연스럽게 보일 수 있다는 것입니다.
그래서 사용자가 오류를 알아차리지 못할 수도 있습니다.
중요한 수치라면 Calculator(계산기)나 Spreadsheet(스프레드시트), 원본 통계자료 등을 이용해 다시 확인하는 것이 안전합니다.
AI가 자신 있게 숫자를 말한다고 해서 그 숫자가 검증됐다는 의미는 아닙니다.
8. AI가 알려준 출처도 실제 존재하는지 확인해야 합니다
AI에게 정보를 물어본 뒤 출처를 요청하는 경우가 많습니다.
출처를 요청했다고 해서 안심할 수 있는 것도 아닙니다. 여기에서도 Hallucination(환각)이 생길 수 있습니다.
AI가 실제로 존재하지 않는 논문의 제목이나 저자, 학술지 이름을 만들어낼 수 있고,
심한 경우 존재하지 않는 인터넷 주소나 보고서를 출처처럼 제시할 수도 있습니다.
저자 이름, 발행 연도, 논문 제목까지 구체적으로 표시되면 실제 자료처럼 보이기 때문에 더욱 조심해야 합니다.
중요한 글을 작성한다면 AI가 말한 출처의 이름만 보는 것이 아니라 실제 해당 자료가 존재하는지 확인해야 합니다.
정부기관, 기업 공식 홈페이지, 논문 원문, 공신력 있는 언론 보도 등 직접 확인 가능한 자료를 사용하는 것이 좋습니다.
9. RAG(검색 증강 생성)가 환각을 줄이는 데 사용되는 이유
AI Hallucination(인공지능 환각)을 줄이기 위해 많이 활용되는 방법 가운데 하나가 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다.
RAG는 AI가 자신의 학습 내용만 이용해서 답을 만드는 것이 아니라 외부 자료를 먼저 검색하고, 검색한 내용을 참고해 답변하도록 만드는 방식입니다.
회사 전기온수기 사양을 묻는 상황을 보면 RAG가 왜 필요한지 쉽게 이해할 수 있습니다.
일반 AI라면 자신이 알고 있는 일반적인 전기온수기 정보를 이용해 답할 수 있습니다.
하지만 RAG가 연결되어 있다면 회사 내부의 실제 제품 매뉴얼을 먼저 찾습니다.
그리고 해당 매뉴얼에서 필요한 내용을 AI에게 제공합니다.
AI는 이 자료를 근거로 답변을 만듭니다.
이렇게 하면 근거 없이 내용을 만들어낼 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
10. RAG를 사용해도 오류가 남는 이유
RAG(검색 증강 생성)를 사용한다고 해서 AI 환각이 완전히 없어지는 것은 아닙니다.
검색 단계에서 잘못된 자료를 가져오면 문제가 생깁니다.
예를 들어 사용자가 300리터 모델을 질문했는데 검색 시스템이 500리터 모델의 매뉴얼을 AI에게 전달했다고 해봅시다.
AI는 전달받은 자료를 충실하게 이용했지만 결과적으로 사용자가 원하는 제품과 다른 정보를 답하게 됩니다.
과거 문서와 최신 문서가 함께 저장되어 있는 경우에도 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다.
그래서 RAG에서는 Retrieval Quality(검색 품질)가 매우 중요합니다.
AI 모델이 얼마나 좋은지만 보는 것이 아니라 필요한 문서를 얼마나 정확하게 찾는지까지 함께 봐야 합니다.
11. Grounding(근거 연결)이 중요한 이유
AI 환각과 함께 자주 나오는 용어가 Grounding(근거 연결)입니다.
Grounding(근거 연결)은 AI의 답변이 확인 가능한 자료나 실제 정보에 기반하도록 만드는 것을 의미합니다.
Grounding은 AI가 근거 없이 답하지 않도록 답변의 기준이 되는 자료를 연결해주는 방식입니다.
예를 들어 기업용 AI가 회사 매뉴얼에서 검색한 내용만 사용해 답하도록 제한할 수 있습니다.
또 답변 아래에 참고한 문서의 이름이나 페이지를 표시할 수도 있습니다.
사용자는 AI 답변만 보는 것이 아니라 어떤 자료를 근거로 답했는지도 확인할 수 있습니다.
그래서 기업용 AI에서는 답변의 자연스러움뿐 아니라 답변의 근거를 보여주는 기능도 중요해지고 있습니다.
12. AI가 모른다고 답하도록 만드는 방법
AI 서비스를 만들 때 모든 질문에 무조건 답하게 만드는 것이 항상 좋은 것은 아닙니다.
관련 정보가 충분하지 않다면 “확인할 수 없다”거나 “추가 자료가 필요하다”고 답하는 것이 더 정확할 수 있습니다.
이를 Abstention(답변 보류)이라고 표현하기도 합니다.
특히 의료, 법률, 금융, 안전과 관련된 분야에서는 근거 없이 만들어낸 답변보다 답변하지 않는 것이 더 나을 수 있습니다.
또한 기업용 AI에서도 검색 결과가 없거나 신뢰도가 일정 수준 이하라면 임의로 답하지 않도록 설정할 수 있습니다.
좋은 AI는 모든 질문에 답하는 AI라기보다 자신이 답할 수 있는 범위를 구분할 수 있는 AI에 가까울 수 있습니다.
13. Temperature(생성 다양성 조절값)는 어떤 역할을 할까
생성형 AI에서는 Temperature(생성 다양성 조절값)라는 설정이 사용됩니다.
직역하면 온도라는 뜻이지만 AI에서는 답변의 다양성과 무작위성을 조절하는 값에 가깝습니다.
Temperature(생성 다양성 조절값)를 높이면 보다 다양한 표현이나 예상하기 어려운 답변이 나올 가능성이 커집니다.
창작, 아이디어 제안, 광고 문구처럼 여러 가지 결과가 필요한 작업에서는 장점이 될 수 있습니다.
반대로 제품 사양이나 회사 규정처럼 정확한 사실이 중요한 작업에서는 너무 자유로운 생성이 필요하지 않을 수 있습니다.
따라서 AI를 어떤 용도로 사용하는지에 따라 생성 설정도 달라질 수 있습니다.
다만 Temperature 값을 낮춘다고 AI 환각이 완전히 사라지는 것은 아닙니다.
근거 자료가 잘못됐거나 AI가 필요한 정보를 가지고 있지 않다면 낮은 값에서도 틀린 답을 만들 수 있습니다.
14. 기업에서 AI Hallucination(인공지능 환각)이 더 위험한 이유
개인이 AI에게 가벼운 질문을 하다가 작은 오류가 발생하는 것과 기업이 AI를 업무에 사용하는 것은 차이가 있습니다.
기업에서는 잘못된 답 하나가 실제 업무에 영향을 줄 수 있기 때문입니다.
AI가 고객에게 제품 사양을 잘못 안내하면 클레임이 발생할 수 있습니다.
설치 방법이나 안전 기준을 잘못 설명하면 더 큰 문제가 될 수도 있습니다.
계약 내용이나 가격조건을 잘못 해석하면 거래처와의 분쟁으로 이어질 가능성도 있습니다.
그래서 기업에서 AI를 도입할 때는 단순히 답변 속도나 모델의 성능만 보는 것이 아니라 Accuracy(정확도), Reliability(신뢰성), Traceability(추적 가능성)를 함께 봐야 합니다.
특히 AI가 어떤 자료를 참고해 답했는지를 나중에 확인할 수 있는 구조가 중요합니다.
15. Human in the Loop가 필요한 이유
생성형 AI의 성능이 발전하더라도 중요한 의사결정까지 모두 AI에게 맡기는 것은 신중할 필요가 있습니다.
이를 보완하기 위해 Human in the Loop(사람의 최종 검토)라는 개념이 활용됩니다.
AI가 먼저 자료를 검색하고 분석하거나 답변 초안을 작성하지만 최종 결정은 사람이 확인하는 방식입니다.
예를 들어 AI가 계약서를 요약할 수는 있지만 중요한 계약 조건은 담당자가 원문을 다시 확인합니다.
AI가 제품 고장 원인을 정리해줄 수 있지만 실제 수리 판단은 기술자가 확인합니다.
이런 구조에서는 AI의 장점인 빠른 검색과 정리를 활용하면서 잘못된 판단으로 인한 위험은 줄일 수 있습니다.
AI는 사람을 완전히 대신하기보다 반복적인 정보 검색과 정리 작업을 도와주는 도구로 활용하는 것이 현실적인 경우가 많습니다.
16. AI Hallucination(인공지능 환각)을 줄이는 방법
AI 환각을 완전히 없애기는 어렵지만 줄일 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.
먼저 질문을 가능한 한 구체적으로 작성하는 것이 도움이 됩니다.
그리고 최신 정보가 필요한 내용이라면 외부 검색이나 데이터베이스를 연결해야 합니다.
기업 내부 정보라면 RAG(검색 증강 생성)를 이용해 실제 문서를 먼저 검색하는 방법을 사용할 수 있습니다.
Grounding(근거 연결)을 이용해 AI가 참고한 자료를 명확하게 만들 수도 있습니다.
중요한 수치나 날짜는 원본 자료와 다시 비교해야 합니다.
AI가 제공하는 출처 역시 실제 존재하는지 확인하는 것이 필요합니다.
마지막으로 중요한 결정에는 Human in the Loop(사람의 최종 검토)를 적용할 수 있습니다.
결국 AI 환각을 줄이는 것은 하나의 기술로 해결되는 문제가 아니라 검색, 데이터 관리, 모델 설정, 출처 확인, 사람의 검토가 함께 작동해야 하는 문제입니다.
17. AI Hallucination(인공지능 환각)을 한마디로 정리하면
AI Hallucination(인공지능 환각)은 생성형 AI가 사실이 아니거나 근거가 부족한 내용을 사실처럼 만들어내는 현상입니다.
이 현상이 발생하는 가장 큰 이유는 생성형 AI가 기본적으로 정답을 찾아서 보여주는 시스템이 아니라 문맥에 맞는 다음 Token(토큰)을 예측하며 문장을 만들어가는 시스템이기 때문입니다.
AI에게는 자연스러운 문장과 사실이 항상 같은 것은 아닙니다.
그래서 생성형 AI를 실제 업무에 사용하려면 RAG(검색 증강 생성), Grounding(근거 연결), Retrieval(정보 검색), Human in the Loop(사람의 최종 검토) 같은 기술과 과정이 함께 필요합니다.
특히 날짜, 수치, 인물, 기업 발표, 법률, 계약조건, 제품 사양처럼 정확성이 중요한 정보는 AI의 답변만 보고 끝내기보다 원본 자료를 다시 확인하는 과정이 필요합니다.
앞으로 생성형 AI가 기업 내부 검색, 고객상담, AI Agent(AI 에이전트), 업무 자동화 같은 분야에 더 많이 활용될수록 AI가 얼마나 자연스럽게 말하는가보다 얼마나 정확한 근거를 이용해 답하는가가 더욱 중요해질 가능성이 높습니다.
AI를 잘 활용하는 방법은 AI의 답을 무조건 믿는 것도 아니고 모든 답을 의심하는 것도 아닙니다.
AI가 어떤 원리로 답을 만들고 어느 부분에서 오류가 발생할 수 있는지를 이해한 뒤 중요한 정보는 검증하면서 사용하는 것이 핵심입니다.
AI Hallucination(인공지능 환각)은 생성형 AI의 대표적인 한계이지만, 동시에 RAG(검색 증강 생성), Grounding(근거 연결), 벡터 검색 같은 기술이 왜 필요한지를 이해하는 출발점이기도 합니다.