인공지능 환각 현상: 챗GPT의 거짓말, 어떻게 알아챌까?
챗GPT와 같은 생성형 인공지능이 우리 일상에 깊숙이 들어오면서 편리함과 함께 새로운 문제점도 드러나고 있습니다. 바로 인공지능 환각 현상입니다. 라이트 형제가 원자폭탄을 발명했다는 엉뚱한 답변부터 시작해, 의료 정보 오류처럼 심각한 문제까지 야기할 수 있습니다. 인공지능 환각은 인공지능이 스스로 지어낸 정보를 사실인 것처럼 제시하는 현상으로, 인공지능 스스로는 자신이 틀렸다는 것을 인지하지 못한다는 점이 가장 큰 문제입니다. 그렇다면 우리는 어떻게 인공지능 환각을 인지하고 대처할 수 있을까요?
인공지능 환각이란 무엇인가?
인공지능 환각은 인공지능 모델이 사실과 다른 정보, 논리적으로 모순된 내용, 혹은 완전히 날조된 정보를 출력하는 현상을 의미합니다. 이러한 환각은 특히 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델 기반 서비스에서 흔히 관찰됩니다. 일반적인 소프트웨어 버그와 달리, 인공지능 환각은 개발자의 코드 실수에서 비롯되는 것이 아니라 모델이 학습 과정에서 형성한 확률 기반 패턴에서 기인합니다.
사실 기반 환각: 틀린 정보를 그럴듯하게 포장하는 인공지능
사실 기반 환각은 인공지능 모델이 객관적인 사실과 다른 정보나 검증 불가능한 정보를 제공할 때 발생합니다. 예를 들어 "파리의 에펠탑은 1999년에 지어졌다"와 같은 답변이 이에 해당합니다. 에펠탑은 실제로 1887년부터 1889년 사이에 건설되었습니다. 이러한 오류는 모델이 학습한 데이터의 한계나, 스스로 사실을 교차 검증하는 능력 부족으로 인해 발생합니다. 법률, 교육, 의료 등 정확한 사실 정보가 필수적인 분야에서는 이러한 유형의 환각이 매우 위험할 수 있습니다.
맥락 기반 환각: 엉뚱한 답변으로 대화의 흐름을 끊는 인공지능
답변이 질문의 의도와 심하게 동떨어져 있거나 대화의 논리적 흐름이 갑자기 끊어질 때, 인공지능은 맥락 기반 환각을 일으키고 있을 가능성이 큽니다. 예를 들어 "스튜를 어떻게 만들지?"라는 질문에 "스튜는 맛있고, 태양계에는 9개의 행성이 있다"라고 답변하는 경우가 있습니다. 문장 자체는 문법적으로 자연스럽지만, 질문의 주제와는 전혀 관련이 없습니다. 이러한 유형의 환각은 모델이 이전 대화의 맥락을 제대로 유지하지 못할 때 발생합니다.
논리 기반 환각: 엉터리 논리로 사용자를 혼란시키는 인공지능
답변의 논리 구조가 어딘가 뒤틀려 보인다면, 인공지능이 논리 기반 환각을 일으키고 있는 상황일 수 있습니다. 예를 들어 "바바라에게 고양이가 3마리 있고 고양이를 2마리 더 데려오면, 고양이는 6마리가 된다"라는 답변은 명백한 논리적 오류를 포함하고 있습니다. 모델이 기본적인 수학적 추론 작업에서 실패한 것입니다. 논리 기반 환각은 문제 해결 능력이 요구되는 작업에서 특히 큰 문제를 야기할 수 있습니다.
멀티모달 환각: 이미지와 텍스트의 불일치
멀티모달 환각은 이미지, 텍스트 등 여러 형태의 데이터를 함께 처리하는 인공지능 모델에서 나타나는 현상입니다. 예를 들어 "선글라스를 쓴 원숭이 이미지를 생성하라"고 요청했는데, 생성된 이미지에는 원숭이만 있을 뿐 선글라스는 전혀 없는 경우가 이에 해당합니다. 이러한 유형의 환각은 이미지 생성 인공지능 모델인 DALL-E와 같은 서비스에서 종종 발견됩니다.
인공지능 환각, 어떻게 테스트할까?
환각은 사용자 신뢰도를 떨어뜨리고 특정 상황에서는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 전문가가 인공지능 답변을 정확한 사실 정보로 간주하고 의사 결정을 내릴 경우 특히 위험합니다. 환각이 발생하는 순간을 즉시 알아차리기는 어렵지만, 몇 가지 점검 과정을 통해 환각 여부를 어느 정도 확인할 수 있습니다.
첫째, 검색 엔진과 신뢰할 수 있는 자료를 활용하여 인공지능이 제시한 구체적인 주장, 인명, 날짜, 수치를 직접 검증해야 합니다. 둘째, 인공지능이 제시한 특정 세부 내용에 대해 추가 설명을 요구하고, 앞서 말한 내용과 일치하는지 확인합니다. 셋째, 인공지능에게 답변의 근거를 제시하도록 요구하고, 신뢰도를 평가합니다. 넷째, 동일한 질문을 다른 인공지능 모델에게 던져 답변을 비교해봅니다.
인공지능 환각, 비판적 시각과 검증이 필수!
인공지능은 분명 우리 삶을 편리하게 만들어주는 도구이지만, 완벽하지 않으며 때로는 잘못된 정보를 제공할 수 있다는 점을 잊지 말아야 합니다. 인공지능이 제공하는 정보를 맹신하기보다는 비판적인 시각으로 접근하고, 필요한 경우 추가적인 검증을 거치는 것이 중요합니다. 이러한 노력을 통해 우리는 인공지능을 더욱 안전하고 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
