AI 환각(Hallucination): 피할 수 없는 현실, 기업은 어떻게 대비해야 할까?
OpenAI가 자체 연구를 통해 인공지능(AI)의 환각 현상이 근본적인 수학적 제약 때문에 발생하며, 엔지니어링 개선만으로는 해결할 수 없다는 사실을 인정했습니다. 이는 챗GPT를 개발하여 생성형 AI 열풍을 일으킨 선두 기업의 중대한 발표입니다. 기업들은 이제 AI 환각을 일시적인 문제가 아닌, 영구적인 현실로 받아들이고 새로운 거버넌스 및 위험 관리 전략을 수립해야 합니다.
AI 환각, 왜 발생하는가?
OpenAI 연구진은 AI 모델이 완벽한 데이터로 학습하더라도 환각을 일으킬 수밖에 없는 이유를 수학적으로 설명했습니다. 언어 모델은 불확실할 때 추측을 하는 경향이 있으며, 이는 마치 어려운 시험 문제를 만났을 때 학생들이 답을 모르면 그럴듯한 오답을 적어내는 것과 같습니다. 이러한 환각은 최첨단 시스템에서도 지속적으로 발생하며, AI에 대한 신뢰를 떨어뜨리는 주요 원인입니다. 환각의 주요 원인으로는 학습 데이터의 부족, 모델의 표현 능력 한계, 그리고 계산 복잡성 등이 있습니다.
기존 평가 방식의 문제점
더욱 심각한 문제는 현재 AI 모델 평가 방식이 환각을 부추긴다는 점입니다. 많은 평가 지표들이 "모르겠다"는 답변보다 부정확하지만 자신감 있는 답변에 더 높은 점수를 부여합니다. 이러한 평가 방식은 AI 모델이 불확실성을 인정하기보다는 추측을 통해 답을 제시하도록 유도합니다. 기업들은 이미 실제 환경에서 이러한 문제에 직면하고 있으며, 특히 금융이나 의료와 같이 규제가 엄격한 분야에서 모델 품질 관리에 어려움을 겪고 있습니다.
기업은 어떻게 대응해야 할까?
AI 환각의 불가피성을 인정한 만큼, 기업들은 이제 예방보다는 위험 관리에 초점을 맞춰야 합니다. 즉, 인간이 개입하는 프로세스를 강화하고, 특정 도메인에 특화된 안전장치를 마련하며, 지속적인 모니터링 시스템을 구축해야 합니다. 또한, AI 모델의 신뢰도와 위험 프로필에 따라 등급을 부여하는 등 자동차 안전 등급과 유사한 산업 전반의 평가 기준을 마련해야 합니다.
벤더 선택 기준의 변화
기업은 AI 벤더를 선택할 때, 단순히 벤치마크 점수에만 의존해서는 안 됩니다. 모델의 불확실성 추정 능력, 표준 벤치마크를 넘어선 강력한 평가 방법, 그리고 실제 환경에서의 검증 능력 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 또한, 프롬프트의 모호성, 맥락 이해, 그리고 소스 품질 등을 기반으로 모델 출력을 평가하는 실시간 신뢰 지수를 개발하는 것도 필요합니다.
시장의 변화와 과제
하버드 케네디 스쿨의 연구에 따르면, 예산, 정보량, 모호성, 그리고 맥락 민감성 등의 문제로 인해 환각을 걸러내는 것이 어렵다고 합니다. 따라서 규제 당국의 압력, 기업의 요구, 그리고 경쟁 차별화 등을 통해 주류 벤치마크를 개혁하는 것이 중요합니다. OpenAI 연구진은 이러한 변화가 AI 시스템을 더욱 신뢰할 수 있도록 만들 것이라고 주장하며, 기업들은 AI 환각을 영구적인 현실로 받아들이고 새로운 거버넌스 프레임워크와 위험 관리 전략을 수립해야 할 것입니다.
결론
AI 환각은 완벽히 해결할 수 없는 근본적인 문제입니다. 기업들은 이제 AI를 도입할 때 환각 발생 가능성을 염두에 두고, 이를 최소화하고 관리할 수 있는 전략을 수립해야 합니다. 단순히 기술적인 문제 해결에만 집중할 것이 아니라, AI 거버넌스, 위험 관리, 그리고 윤리적인 측면까지 고려해야만 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 발생 가능한 위험을 효과적으로 관리할 수 있을 것입니다.
