환각(Hallucination)

언어 모델에서의 환각(Hallucination)은 AI가 그럴듯해 보이지만 실제로는 부정확하거나 조작된 텍스트를 생성하는 현상을 의미합니다. 이는 사소한 부정확성부터 완전히 거짓된 진술에 이르기까지 다양하게 나타날 수 있습니다. 환각은 주로 학습 데이터의 한계, 내재된 편향, 또는 언어 이해의 복잡성 등 여러 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

언어 모델 환각의 원인

1. 학습 데이터의 한계

언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 하지만 이 데이터는 불완전하거나 부정확한 부분이 있을 수 있으며, 모델은 학습 과정에서 이러한 부분까지 전파할 수 있습니다.

2. 모델의 복잡성

언어 모델의 알고리즘은 매우 정교하지만 완벽하지는 않습니다. 모델이 복잡할수록 실제 사실과 동떨어진 결과를 생성할 가능성도 커집니다.

3. 내재된 편향

학습 데이터에 존재하는 편향은 편향된 결과로 이어질 수 있습니다. 이러한 편향은 모델이 특정 주제나 상황을 이해할 때 왜곡을 일으켜 환각을 야기합니다.

환각의 탐지 및 완화 방법

의미 엔트로피(Semantic Entropy)

환각을 탐지하는 한 가지 방법은 모델이 생성한 결과물의 의미 엔트로피를 분석하는 것입니다. 의미 엔트로피는 생성된 텍스트의 예측 불가능성을 측정하며, 값이 높을수록 환각이 발생할 가능성도 높아집니다.

후처리 검증

후처리 단계에서의 검증 및 교차 확인을 통해 환각을 식별하고 수정할 수 있습니다. 이는 모델이 생성한 결과를 신뢰할 수 있는 데이터와 비교·검증하는 과정입니다.

휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)

AI의 의사결정 과정에 인간의 개입을 추가하면 환각 발생을 크게 줄일 수 있습니다. 사람의 검토를 통해 모델이 놓친 부정확성을 찾아 수정할 수 있습니다.

환각의 불가피성

Ziwei Xu 외 연구진의 논문 “환각은 불가피하다: 대형 언어 모델의 고유 한계(Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models)”와 같이, 환각은 현재 대형 언어 모델의 본질적 한계로 여겨집니다. 이 연구는 학습 이론을 통해 문제를 공식화하며, 계산적·현실적 복잡성으로 인해 환각을 완전히 제거하는 것은 불가능하다고 결론 내립니다.

실제 적용에서의 시사점

안전성과 신뢰성

의료 진단이나 법률 자문처럼 높은 정확성이 요구되는 분야에서는 환각이 심각한 위험 요소가 될 수 있습니다. 이러한 분야에서 AI 결과의 신뢰성을 확보하는 것이 매우 중요합니다.

사용자 신뢰

AI 기술의 확산을 위해서는 사용자 신뢰가 필수적입니다. 환각을 줄이면 더 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공하여 신뢰를 구축할 수 있습니다.

참고 자료

• IBM: AI 환각이란 무엇인가?
• Nature: 의미 엔트로피를 활용한 대형 언어 모델 환각 탐지
• Wikipedia: 환각(인공지능)
• arXiv: 환각은 불가피하다: 대형 언어 모델의 고유 한계