할루시네이션이란? 정의, 원인, 방지 방법

2023/08/25

할루시네이션(Hallucinations)이란?

할루시네이션(Hallucination)은 AI 모델이 정확하지 않거나 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 이런 오류는 LLM과 유저의 신뢰를 훼손하고, 특히 의료·법률 등 민감한 분야에서 안전 문제를 일으키며, 기업에서 AI를 도입하는 데 걸림돌이 됩니다. 따라서 성공적인 LLM 구축을 위해서는 할루시네이션을 완화하는 방법을 아는 것이 필수적입니다. 이 글에서는 LLM 할루시네이션이 발생하는 원인과 그리고 이를 줄일 수 있는 실질적인 접근법을 정리해 보겠습니다.

할루시네이션의 원인

  • 편향되거나 불충분한 학습 데이터: AI 모델은 학습 데이터에 따라 그 성능이 결정됩니다. 학습 데이터가 편향되거나 불충분한 경우, AI 모델은 제한된 정보를 바탕으로 학습되기 때문에 할루시네이션을 일으킬 가능성이 높아집니다. 이러한 현상은 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 편향적이거나 부정확한 오픈 데이터를 통해 학습될 경우, 잘못된 정보가 생성되는 위험이 커집니다.
  • 과적합: 과적합은 AI 모델이 학습 데이터에 과도하게 최적화되어, 새로운 데이터나 실제 환경에서 적응하지 못하고 그 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이러한 과적합 인해 모델은 할루시네이션을 발생시키거나 관련 없는 출력을 생성하게 될 수 있습니다.
  • 이해력 부족: 이해력이 부족한 AI 모델은 맥락에서 벗어나거나 관련 없는 결과를 생성할 수 있습니다. 이에 따라 모델이 할루시네이션이나 무의미한 출력을 생성할 수 있습니다.
  • 제한된 도메인 지식: 특정 도메인이나 작업에 맞춰 설계된 AI 모델은 그 범위 외의 입력을 처리할 때 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이는 해당 도메인에 필요한 지식이나 맥락이 부족해서 발생하며, 특히 여러 언어를 다룰 때 문화적, 역사적 이해 부족으로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.
  • 적대적 공격(Adversarial attacks): AI 모델은 의도적으로 조작된 입력에 취약할 수 있습니다. 악의적인 공격자가 모델에 입력을 조작하면, AI가 잘못된 출력을 생성할 위험이 있습니다.
  • 모델 아키텍처: AI 모델의 구조 및 설계는 할루시네이션의 발생에 영향을 줄 수 있습니다. 레이어와 매개변수가 많은 복잡한 모델일수록, 할루시네이션이 발생할 가능성이 더 높아질 수 있습니다.
  • 사전 학습의 한계: 완벽한 학습 데이터가 있더라도, 사전 학습 과정의 수학적 성질상 LLM이 일정 수준의 오류를 피하는 것은 불가피합니다. 할루시네이션은 예측 손실을 최소화하려는 과정에서 나타나는 통계적 부작용일 수 있습니다.
  • 학습 목표의 편향: 학습 이후 보상 구조가 문제를 키울 수 있습니다. LLM 모델은 정답/오답 같은 이진 보상에 따라 학습되는데, “모르겠다”라는 답변에는 0점이 주어지는 경우가 많습니다. 따라서 불확실할 때 추측하는 편이 보상적으로 유리하다고 판단하게 됩니다. 이러한 LLM의 반응은 마치 학생이 객관식 시험에서 틀릴 확률을 감수하고라도 아무 답변이나 찍는 것과 비슷합니다.
  • 벤치마크의 영향: MMLU, GPQA, SWE-벤치와 같은 평가들은 불확실성을 벌점으로 처리하는 경향이 있어, LLM 모델이 항상 추측하도록 유도합니다. 결과적으로 모델은 정확성보다 ‘그럴듯해 보이는 답’을 우선시하는 쪽으로 학습됩니다.

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

할루시네이션의 사례

  • 논문 요약: 연구자들이 LLM 모델에 학술 논문 요약을 요청했을 때, 모델이 다른 연구의 세부 정보를 혼합하거나 존재하지 않는 인용을 만들어내는 경우가 보고됩니다.
  • 의료 환경: 임상 정보를 다룰 때 모델이 존재하지 않는 치료법을 제시해 안전 위험을 초래하는 경우가 있습니다.
  • 전자상거래: 물류·카탈로그 오류로 시스템 전반이 오작동할 수 있습니다.
  • 금융: 잘못된 투자 조언이나 준법(컴플라이언스) 오류로, 경제적으로 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
  • 고객 서비스: 챗봇의 잘못된 안내가 고객 신뢰와 비즈니스에 악영향을 미칠 수 있습니다.
  • 법률·행정: 조작된 판례 인용이나 오해의 소지는 법적 책임과 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
    • Avianca 소송 사건(2023): 실제로 한 로펌이 ChatGPT로 문서를 작성하다가 6건의 허위 판례를 인용해 제재받은 사례가 있었습니다. 이때 법원은 변호사들이 AI 출력을 충분히 검증하지 않은 점을 문제 삼았습니다.
    • Anthropic의 저작권 소송 사건(2025): 재판에 제출된 문서에서 허위 인용이 발견되어 있었고, 이는 자동화 검토 과정의 한계가 드러난 사건으로 기록되었습니다.
  • 잘못된 정보 제공: 마이크로소프트가 빙 AI를 공개했을 때, 갭(Gap)의 수익 보고서를 분석해 달라고 요청하자 빙 AI는 영업이익률을 5.9%라고 응답했습니다. 그러나 보고서에는 5.9%라는 수치가 없었고 실제 영업이익률은 4.6%였습니다.
  • 단순 계산 실수: 예를 들어 “‘안녕하세요’에 ㅇ이 몇 개 있습니까?” 이라는 질문에서 일부 모델은 정답을 잘못 답하거나, 최대 7까지 틀린 값을 제시하기도 합니다. 다만 최근 GPT 계열 모델에서는 개선된 사례가 다수 보입니다.
  • 잘못된 정보 제공: 마이크로소프트가 빙 AI를 공개했을 때, 갭(Gap)의 수익 보고서를 분석해 달라고 요청하자 빙 AI는 영업이익률은 5.9%라고 응답했습니다. 그러나 보고서에는 5.9%라는 수치가 없었고 실제 영업이익률은 4.6%였습니다.
  • 없는 이야기 만들어내기: “인공지능 할루시네이션에 대응하는 질의개선” 논문에서는 ChatGPT에 “콩쥐팥쥐 이야기 알려줘”라고 입력했을 때, 널리 알려진 전래 동화 대신 두 마리의 동물이 등장하는 전혀 다른 이야기를 만들어 응답한 사례를 보고합니다.

할루시네이션 방지 방법

AI 모델의 할루시네이션 위험을 줄이기 위한 다양한 접근 방식을 소개합니다.

  • 평가 재설계: 벤치마크와 보상 체계를 바꿔 ‘모르겠다’라는 답변에 대해 정당하게 보상해야 합니다. 또한 거짓된 정보를 사실인 것처럼 하는 답변이 더 높은 점수를 받지 않도록 해야 합니다.
  • 신뢰도 캘리브레이션(calibration) 및 추적: LLM의 자신감과 실제 정답률이 일치하는지 측정하고 보정하여, ‘모르겠다’라는 답변을 실패가 아닌 책임 있는 행동으로 평가합니다.
  • 휴먼 인 더 루프(HITL): 법률 사례에서 보듯 전문가의 검토는 여전히 필수입니다. 강력한 QA 프로세스는 미묘한 오류를 잡아내고 모델에 교정 피드백을 제공합니다.
  • 고품질 데이터 사용: 다양하고 도메인에 맞는 고품질 데이터로 파인튜닝 하여, 모델이 실제 사용 사례를 대표하는 출처에서 학습하게 해야 합니다.
  • 지속적 피드백 루프: 출력 모니터링, 드리프트 감지, 최신 데이터로의 정기적 파인튜닝을 통해 모델을 지속적으로 개선해야 합니다.
  • 답변 제한: AI가 생성하는 답변의 길이를 제한하거나, 특정 영역 내에서만 출력되도록 제한합니다.
  • 의사결정 과정 관리: AI 모델 개발 시 의사결정 과정을 투명하게 관리하여 모델의 오류와 편향을 빠른 시기에 발견하도록 합니다.

이러한 해결책들은 할루시네이션의 발생을 줄이는데, 어느 정도 도움이 될 수 있지만, 완전히 안전하다고 할 수는 없습니다. AI 모델의 기능이 점점 더 복잡해지고, 고도화됨에 따라, 새로운 할루시네이션 문제가 발생할 가능성도 커지기 때문입니다. 따라서, 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 지속적으로 주의를 기울이고 선제적으로 대응하는 것이 중요합니다. 이를 통해 잠재적인 위험을 최소화하고, LLM의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.

또한, AI 기술이 발전함에 따라 연구자, 개발자, 정책 입안자들이 협력하여 새로운 할루시네이션 문제를 해결하고, AI가 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 해야 합니다. 이를 통해 할루시네이션의 피해 가능성을 줄이고, AI의 잠재력을 최대로 끌어낼 수 있습니다.

고품질 학습 데이터를 통한 할루시네이션 방지

할루시네이션 문제를 해결하기 위한 핵심 방법의 하나는 고품질 학습 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련하는 것입니다. 다양한 데이터를 반영한 학습을 통해 AI 모델이 다양한 상황과 시나리오를 경험하게 되며, 이에 따라 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 생성하는 위험을 줄일 수 있습니다.

저희 에펜은 고품질 학습 데이터 제공을 넘어, AI 모델의 의사결정 프로세스를 향상하는 혁신적인 솔루션도 함께 제공합니다. 그중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 AI 모델이 입력된 데이터의 문맥을 분석하고, 그에 맞는 추가 정보를 제공하는 것입니다. 예를 들어, AI 챗봇이 사용자로부터 질문받았을 때, 명명 엔티티 인식(NER)이나 감성 분석 등의 기술을 활용하여 질문의 맥락을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

이를 통해 챗봇은 사용자의 이력, 선호도, 그리고 과거 상호작용을 기반으로 추가 정보를 제공하여 모델의 효율성을 높이고, 할루시네이션의 위험을 최소화합니다. 이와 같은 방식을 통해 AI 모델은 보다 정확하고 적절한 응답을 생성하게 되며, 사용자가 경험하는 서비스 품질이 향상됩니다.

RLHF을 통한 할루시네이션 방지

생성형 AI 모델에서 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 효과적인 방법의 하나는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)입니다. RLHF는 인간의 피드백을 기반으로 머신러닝 모델을 최적화하는 기법으로, 이 방법을 통해 대형 언어 모델(LLM)이 더욱 유용하고 정직하며 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 돕습니다.

저희 에펜이 제공하는 의료 LLM 구축 프로세스를 예로 들어보겠습니다. 환자의 진단과 치료에 도움이 되는 LLM을 개발하기 위해서는 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop) 시스템을 활용하여 모델을 훈련하고 검증할 수 있습니다. 이 과정에서 에펜의 의료 전문가들은 모델의 출력을 면밀히 검토하고, 해당 출력이 환자의 증상이나 병력에 부합하는지에 대한 피드백을 제공합니다. 이 피드백을 바탕으로 AI 모델은 정확도를 개선하며, 점점 더 신뢰할 수 있는 진단을 할 수 있게 됩니다. 또한, 에펜의 언어학자와 언어 전문가팀은 모델에 의학 용어와 도메인 지식을 제공하여, 모델이 더욱 관련성 높은 출력을 생성할 수 있도록 돕습니다. 이는 질병 진단을 개선하고, 의료 자원을 효율적으로 활용하는 데 중요한 역할을 합니다.

RLHF는 단순히 인간의 감독을 제공하는 것에 그치지 않습니다. 이 과정은 모델의 출력을 모니터링하고, 부정확하거나 부적절한 응답에 플래그를 지정하며, 학습에 도움이 되는 피드백을 제공하는 중요한 과정을 포함합니다. 휴먼 인 더 루프 기술을 적용하면 할루시네이션을 줄이고, 정확하고 신뢰할 수 있는 대형 언어 모델을 개발할 수 있습니다. 또한, 모델은 새로운 데이터와 피드백을 반영하여 지속적으로 업데이트되고 개선되며, 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!

요약정리

  • 할루시네이션은 우연이 아닌 체계적 현상으로 보아야 합니다.
  • 할루시네이션을 해결하기 위해서는 AI 라이프사이클 전반에 걸친 종합적 투자가 필요합니다.
  • LLM 평가 방식을 개선하여 답변의 정확성과 기권에 대해 보상해야 합니다.
  • 전문가 검토와 고품질 데이터, 지속적 모니터링이 신뢰성 확보의 필수 요소입니다.

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