할루시네이션이란?

할루시네이션은 AI 모델이 정확하지 않거나 사실이 아닌 조작된 정보를 생성하는 것을 의미합니다. 또한 이는 고객 서비스나 금융, 법률 및 의료 업계를 포함한 광범위한 응용 산업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 AI 모델이 지원되지 않는 출력을 생성할 때 혹은 학습 데이터의 오류나 부적절성, 모델 자체의 편향으로 인해 발생합니다. 아래에서 할루시네이션의 발생 원인을 자세히 알아보겠습니다.

할루시네이션은 왜 일어날까?

• 편향되거나 불충분한 학습 데이터: AI 모델은 학습 데이터에 따라 그 성능이 결정됩니다. 학습 데이터가 편향되거나 불충분한 경우, AI 모델은 액세스할 수 있는 데이터에 대한 제한된 이해를 바탕으로 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 편견과 잘못된 정보가 만연한 오픈 데이터를 통해 학습되었을 때 특히 위험할 수 있습니다.
• 과적합: AI 모델이 과적합 되면 학습 데이터에 구체적이고 새 데이터에 일반화되지 않는 출력을 생성하게 될 수 있습니다. 이것은 할루시네이션을 일으키거나 관련 없는 출력을 생성하는 인공지능 모델로 이어질 수 있습니다.
• 맥락 이해 부족: 맥락에 대한 이해가 부족한 AI 모델은 맥락에서 벗어나거나 관련 없는 결과를 생성할 수 있습니다. 이에 따라 인공지능 모델이 할루시네이션이나 무의미한 출력을 생성할 수 있습니다.
• 제한된 도메인 지식: 도메인이나 작업을 위해 설계된 AI 모델은 해당 도메인이나 작업 외부의 입력이 제공될 때 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이는 관련 출력을 생성하는 데 필요한 지식이나 맥락이 부족하기 때문입니다. 인공지능 모델이 다른 언어를 제한적으로 이해할 때에도 할루시네이션이 나타날 수 있습니다. AI 모델이 여러 언어로 된 어휘 데이터셋에 대해 학습될 수는 있지만, 문화적 맥락과 역사 및 이해의 부족으로 오류가 나타날 수 있죠.
• 적대적 공격(Adversarial attacks): 인공지능 모델 개선을 목표로 모델을 “파괴”하기 위해 팀을 구성하는 레드팀과 달리 AI 모델도 적대적 공격에 취약할 수 있습니다. 악의적인 행위자가 의도적으로 AI 모델에 대한 입력을 조작하면 잘못되거나 악의적인 출력이 생성될 수 있습니다.
• 모델 아키텍처: AI 모델의 아키텍처는 할루시네이션의 감수성에 영향을 미칠 수 있습니다. 레이어 또는 매개변수가 더 많은 인공지능 모델은 복잡성 증가로 인해 할루시네이션을 일으키는 경향이 높게 나타납니다.

이러한 할루시네이션의 주요 원인을 제거함으로써 AI 모델은 정확하고 관련성 있는 출력을 생성하도록 설계 및 학습되어 할루시네이션 생성 위험을 최소화할 수 있습니다.

할루시네이션 대응 방법

많은 전문가는 할루시네이션의 위험을 완화하기 위해 여러 접근 방식을 모색하고 있습니다. 할루시네이션의 예방 방법 중 하나는 AI가 생성하는 답변의 길이를 제한하거나 AI가 일정 영역 내에 머물도록 제한하는 등 모델의 출력에 제약을 도입하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 RLHF와 같이 인간의 피드백을 통합하여 오류나 잘못된 정보를 인간이 직접 식별하고 수정할 수 있도록 하는 것입니다. 마지막으로 AI 모델 개발 시 의사결정 프로세스를 투명하게 관리하면 할루시네이션으로 이어질 수 있는 오류나 편견을 발견하기 쉬워집니다.

이러한 할루시네이션 해결 솔루션은 도움이 될 순 있지만 그렇다고 완전히 안전한 것은 아닙니다. AI 모델이 점점 더 복잡해지고 기능이 향상됨에 따라 새로운 문제가 나타날 가능성이 커집니다. 할루시네이션 문제를 해결하는 데 지속적인 주의를 기울이고 선제적으로 대처함으로써 잠재적인 위험을 최소화하고 생성형 AI의 장점을 구현할 수 있습니다.

또한 AI 분야가 발전함에 따라 연구원, 개발자 및 정책 입안자가 협력하여 새로운 할루시네이션 문제를 해결하고 인공지능 기술이 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 해야 합니다. 그렇게 함으로써 우리는 할루시네이션의 피해 가능성을 낮추고 AI 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

고품질 학습 데이터를 통한 할루시네이션 방지

할루시네이션 문제를 해결하는 주요 방법의 하나는 다양한 고품질 학습 데이터를 기반으로 AI를 훈련하는 것 것입니다. 다양성이 반영된 학습 데이터를 사용함으로써 AI 모델이 여러 가지 상황과 시나리오에 노출되도록 하고 모델이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 생성하는 것을 방지할 수 있습니다.

저희 에펜은 고품질 학습 데이터 외에도 AI 모델에서 의사결정 프로세스를 개선하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 주어진 입력의 문맥을 분석하고 모델에 추가 정보를 제공하는 것입니다. 예를 들어 AI 챗봇이 사용자로부터 질문을 받으면 명명 엔티티 인식 또는 감성 분석과 같은 자연어 처리 기술을 사용하여 스스로 모델 효율성을 향상합니다. 이를 통해 질문의 맥락을 분석하고 사용자의 이력이나 선호도 및 챗봇과의 과거 상호 작용에 대한 추가 정보를 제공합니다. 추가 정보는 할루시네이션에 대한 위험을 최소화하면서 모델이 보다 정확하고 적절한 응답을 생성하는 데 도움을 줍니다.

RLHF을 통한 할루시네이션 방지

생성형 AI 모델에서 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 또 다른 솔루션은 바로 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)입니다. RLHF는 인간의 피드백을 기반으로 ML 모델을 최적화하는 기법입니다. 이 기법은 대형 언어 모델(LLM)이 유용하고 정직하며 무해한 답변을 생성하는데 도움이 됩니다.

저희 에펜이 제공하는 의료 LLM 구축 프로세스를 예를 들어 설명해보겠습니다. 환자를 진단하고 치료하는 데 도움이 되는 LLM을 구축하기 위해서는 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop) 시스템을 통해 모델을 훈련하고 검증할 수 있습니다. 에펜의 의료 전문가는 모델 출력을 검토하고 출력이 정확한지 혹은 환자의 증상이나 병력과 관련이 있는지에 대한 피드백을 제공합니다. 그런 다음 이 피드백을 기반으로 AI 모델의 정확도를 개선합니다. 또한 에펜의 언어학자와 언어 전문가팀은 모델에 문맥과 도메인 지식을 제공하여 의학 용어를 잘 이해하고 더 관련성 높은 출력을 생성하도록 합니다. 이것은 궁극적으로 질병 진단을 개선하고 의료 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 합니다.

RLHF는 단순히 인간의 감독을 제공하는 것 뿐만 아니라 모델에 대한 피드백 과정을 포함합니다. 여기에는 모델의 출력을 모니터링하고 부정확하거나 부적절한 응답에 플래그를 지정하고 모델 학습에 도움이 되는 피드백을 제공하는 것이 포함됩니다.

휴먼 인 더 루프 기술을 사용하면 할루시네이션을 줄이고 정확하고 신뢰할 수 있는 대형 언어 모델을 개발할 수 있습니다. 또한 모델은 새로운 데이터와 피드백을 기반으로 지속해서 업데이트되고 개선되어 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

에펜의 할루시네이션 솔루션

생성형 AI 모델에서 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 매우 중요합니다. 저희 에펜은 데이터 서비스를 제공하는 전략적 AI 파트너로서 할루시네이션의 위험을 최소화하고 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 개선하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

• 고품질 학습 데이터 제공
• 의사결정 프로세스의 문맥 개선
• 인간의 피드백과 함께 강화 학습 사용
• AI 모델의 설명 가능성과 해석 가능성 개선

위와 같은 솔루션을 통해 저희 에펜는 기업이 할루시네이션의 위험을 최소화하고 대규모 언어 모델(LLM)을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

AI/ML 모델의 할루시네이션을 최소화하고 싶으시다면 지금 바로 에펜의 전문가에게 상담받아보세요!