인공지능의 거짓말, 우리가 알아야 할 위험한 착각
인공지능(AI)의 발전은 우리가 상상했던 것보다 훨씬 더 빠르게, 그리고 깊숙이 우리의 일상에 파고들고 있습니다. 우리는 이미 AI를 통해 정보를 검색하고, 글을 작성하고, 법률 상담을 받고, 심지어 정신건강 조언까지 얻는 시대에 살고 있습니다. 하지만 AI의 발전이 전능한 지능을 의미하지는 않습니다. 오히려 인간처럼 실수하고, 때로는 ‘거짓’을 말하는 AI의 특성이 큰 논란을 낳고 있습니다. 바로 "AI 환각(AI Hallucination)" 현상이 그것입니다.
1. AI 환각이란 무엇인가?
AI 환각(AI Hallucination)이란 인공지능이 존재하지 않는 정보를 사실인 것처럼 생성하거나 진실을 왜곡해 만들어내는 현상을 말합니다.
이는 단순한 ‘오류’나 ‘실수’가 아니라, AI가 논리적으로 그럴싸해 보이는 콘텐츠를 생성하면서도 실제 사실과 전혀 일치하지 않는 경우를 말합니다.
예시:
- 존재하지 않는 논문, 인물, 사건을 생성
- 실제 법률 조항이나 의료 정보를 잘못된 형태로 생성
- 허구의 이미지나 통계 수치를 마치 사실처럼 제시
2. 왜 AI는 환각을 일으키는가?
AI가 환각을 일으키는 이유는 주로 다음과 같습니다.
1) 확률 기반 언어 생성
AI는 인간처럼 '이해'하는 것이 아니라, 주어진 문맥에서 가장 가능성 높은 단어를 예측하여 문장을 구성합니다. 이때 높은 확률로 연결되는 단어를 기반으로 문장을 만들지만, 그 내용이 반드시 ‘사실’이라는 보장은 없습니다.
2) 훈련 데이터의 한계
AI는 훈련 데이터에 의존합니다. 데이터에 오류, 편향, 허위 정보가 포함되어 있다면 AI도 그에 따라 잘못된 출력을 할 수 있습니다.
3) 검증 시스템 부재
현행 AI 시스템은 생성된 정보의 ‘진위 여부’를 스스로 판단하거나 교차검증할 수 없습니다. 정보 생성과 검증이 분리되어 있기 때문입니다.
3. AI 환각의 주요 증상과 징후
AI 환각은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
1) 사실 왜곡(Hallucinated Facts)
실제 존재하는 정보의 일부분만 맞고, 나머지를 조작하거나 창조함.
예: "나폴레옹은 1855년에 미국 대통령이 되었다" — 일부는 맞지만 전체는 명백히 왜곡.
2) 가짜 인용(Fabricated Citations)
존재하지 않는 논문, 책, 기사, 링크 등을 실제처럼 제시함.
예: AI가 논문 작성을 도와주며 “존스 외 2020”이라는 가짜 논문을 근거로 인용.
3) 허구적 구성(Fictional Structure)
실제 존재하지 않는 인물이나 사건, 대화 내용 등을 사실처럼 제시함.
예: “2021년 마이크로소프트가 구글과 합병했다”는 식의 완전한 허구 생성.
4. AI 환각의 대표 사례
1) 변호사 사례: 가짜 판례 인용
2023년 미국 뉴욕의 한 변호사는 ChatGPT를 이용해 판례를 조사했는데, AI가 존재하지 않는 가상의 판례를 생성해 인용했고 결국 법정에서 지적받아 징계를 받았습니다.
2) 구글 Bard의 실수
2023년, 구글은 AI 챗봇 Bard를 발표하면서 ‘제임스 웹 우주 망원경’에 대한 질문에 답하게 했습니다. 그러나 AI가 잘못된 정보를 제시하는 바람에 주가가 급락하는 사태가 벌어졌습니다.
3) ChatGPT의 환각 이미지 생성
2024년, ChatGPT가 생성한 이미지에서 실제로 존재하지 않는 유명 인물과의 가짜 셀카가 만들어졌고, SNS상에서 확산되면서 논란이 되었습니다.
5. AI 환각의 위험성
1) 정보 신뢰도 저하
잘못된 정보를 대중이 믿게 될 경우, 사회 전반의 정보 신뢰도가 떨어집니다.
2) 법적, 윤리적 문제 유발
가짜 정보로 인해 명예훼손, 허위사실 유포, 손해배상 등의 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
3) 의료·법률 분야의 위험
AI를 기반으로 한 의료 조언이나 법률 판단이 잘못될 경우, 인간의 생명이나 권리에 심각한 위협이 됩니다.
6. 어떤 AI가 더 많이 환각을 일으키는가?
AI 환각은 다양한 언어 모델에서 발생하지만, 특히 다음 조건일수록 빈도가 높습니다.
- 과거에 훈련된 모델 (예: GPT-2, GPT-3)
- 사실 검증 기능이 없는 모델
- 제한된 지식을 바탕으로 장문의 창작을 수행하는 경우
- 사용자가 정확한 프롬프트를 주지 않은 경우
7. 해결방법 및 예방 전략
1) 사용자 측면의 예방책
- 항상 팩트체크(Fact Check): AI의 정보를 그대로 믿지 말고 공식 사이트, 논문, 기사 등에서 교차검증
- 출처 요구: AI에게 명확한 출처와 링크를 요청
- 질문을 구체화: 추상적인 질문보다 명확하고 세부적인 질문을 던지면 환각 빈도가 낮아짐
2) 개발자/플랫폼 측면의 대책
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템 도입: 생성 전 외부 지식을 검색하고, 그 결과를 바탕으로 답변 생성
- 피드백 루프 강화: 사용자로부터의 피드백을 바탕으로 잘못된 출력 수정
- 진실성 필터 및 검증 알고리즘 개발: 생성 문장을 실시간으로 검증할 수 있는 알고리즘 도입 필요
8. 최신 연구와 기술 동향
1) OpenAI의 노력
- GPT-4는 사실 검증 능력이 개선되었으며, 'tool use'(예: 브라우징 기능, 코딩툴)로 환각 가능성을 줄이고 있음
2) Google DeepMind의 RETRO
- 기존 텍스트 생성에 검색 기반 데이터를 결합해 정확도를 높이는 방식 도입
3) Meta의 LLaMA 프로젝트
- AI 모델의 생성 내용 중 ‘사실 확인 가능성’을 판별해 점수화하는 시스템 테스트 중
9. AI 환각과 인간 심리의 유사성
AI가 환각을 일으키는 방식은 인간의 ‘기억 오류’와도 닮아 있습니다. 인간도 과거 경험을 왜곡하거나 잘못된 기억을 사실처럼 믿는 경우가 많습니다. 이처럼, AI도 완전한 ‘지능’이 아니라 ‘통계적 예측’이라는 점에서 인간의 한계와 유사한 면이 있습니다.
10. 일반인이 기억해야 할 7가지 핵심 사항
- AI는 지식의 저장고가 아니라 확률적 텍스트 생성기다.
- 존재하지 않는 정보를 자신만만하게 말할 수 있다.
- ChatGPT, Bard, Claude, Bing 등 모두 환각 가능성이 있다.
- 비전문 분야의 상담이나 긴급상황에는 AI 사용을 지양해야 한다.
- 사실 확인 기능이 있는 모델을 선택해야 한다.
- AI가 제공한 정보는 반드시 2차 검증하자.
- AI를 도구로 활용하되, 절대적인 ‘지식의 근원’으로 여기지 말자.
11. 결론: AI 시대, 정보의 주권은 인간에게 있다
AI는 더 이상 단순한 기술이 아닙니다. 우리는 AI와 함께 정보를 생산하고, 해석하며, 의사결정을 내리는 시대에 살고 있습니다. 그러나 아무리 뛰어난 AI라 하더라도 인간의 비판적 사고 없이 완전한 판단을 내릴 수 없습니다.
AI 환각 현상은 단순한 오류를 넘어서, 정보의 신뢰성과 인간의 판단력을 시험하는 요소가 되었습니다. 우리가 AI를 잘 이해하고, 그 특성과 한계를 명확히 인식한다면, 오히려 더 현명하고 안전하게 활용할 수 있습니다.