할루시네이션이란? 정의, 원인, 예방법

할루시네이션(Hallunications)이란?

할루시네이션(Hallucination)은 AI 모델이 정확하지 않거나 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 이는 고객 서비스, 금융, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다. AI 모델이 신뢰할 수 없는 출력을 생성할 때 할루시네이션이 발생하는데, 이는 주로 학습 데이터의 오류나 부적합성, 혹은 모델 자체의 편향 때문입니다. 이제 할루시네이션이 발생하는 주요 원인에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

할루시네이션의 원인

• 편향되거나 불충분한 학습 데이터: AI 모델은 학습 데이터에 따라 그 성능이 결정됩니다. 학습 데이터가 편향되거나 불충분한 경우, AI 모델은 제한된 정보만 바탕으로 학습하게 되어 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 이러한 현상은 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 편향적이거나 부정확한 오픈 데이터를 통해 학습될 경우, 잘못된 정보가 생성되는 위험이 커집니다.
• 과적합: AI 모델이 과적합되면, 학습 데이터에 너무 구체적으로 맞춰져 새로운 데이터에 적응하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 모델은 할루시네이션을 발생시키거나 관련 없는 출력을 생성하게 될 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: 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 혹은 악의적인 출력을 생성할 위험이 있습니다.
• 모델 아키텍처: AI 모델의 구조나 설계도 할루시네이션의 발생에 영향을 줄 수 있습니다. 레이어와 매개변수가 많은 복잡한 모델일수록, 할루시네이션이 발생할 가능성이 더 높아질 수 있습니다.

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 전문가들은 AI 모델의 할루시네이션 위험을 줄이기 위한 다양한 접근 방식을 모색하고 있습니다. 할루시네이션을 예방하는 방법 중 하나는 AI가 생성하는 답변의 길이를 제한하거나, 특정 영역 내에서만 출력되도록 제한하는 것입니다. 또 다른 접근법은 RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습)와 같은 방법을 활용하여, AI가 생성한 답변에 대해 인간이 직접 오류나 잘못된 정보를 식별하고 수정할 수 있도록 하는 것입니다. 마지막으로, AI 모델 개발 시 의사결정 과정을 투명하게 관리하면, 할루시네이션을 유발할 수 있는 오류나 편향을 조기에 발견할 수 있습니다.

이러한 해결책들은 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, 생성형 AI의 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 있을 것입니다.

고품질 학습 데이터를 통한 할루시네이션 방지

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

저희 에펜은 고품질 학습 데이터 제공을 넘어, AI 모델의 의사결정 프로세스를 향상시키는 혁신적인 솔루션도 함께 제공합니다. 그 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 AI 모델이 입력된 데이터의 문맥을 분석하고, 그에 맞는 추가 정보를 제공하는 것입니다. 예를 들어, AI 챗봇이 사용자로부터 질문을 받았을 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 방법 중 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!