AI가 자신 있게 거짓말할 때: 환각(할루시네이션) 구별하고 팩트체크하는 법

출처를 함께 제시하는 검색 연동 AI를 쓰면 검증이 쉬워집니다. 단, 제시된 출처가 내용을 실제로 뒷받침하는지까지 확인하세요. (RAG가 이런 문제를 줄이는 대표적 방법입니다.)

4) 교차 질문한다

같은 질문을 다른 AI에게도 던져 답을 비교합니다. 답이 갈리면 그 지점이 바로 검증이 필요한 부분입니다.

#환각을 줄이는 프롬프트

• "확실하지 않으면 모른다고 답해줘."
• "추측과 사실을 구분해서 표시해줘."
• "이 주제에 대해 네가 확신하는 정도를 함께 알려줘."

이런 지시만으로도 무리한 단정을 상당히 줄일 수 있습니다. 자세한 요령은 프롬프트 기초를 참고하세요.

#AI의 근본적인 작동 원리 이해하기

언어 모델의 환각 현상을 이해하기 위해서는 모델이 어떻게 작동하는지 아는 것이 중요합니다. 언어 모델은 대량의 텍스트를 학습하는 과정에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다[1]. 이는 기존의 머신 러닝 문제와 달리 각 진술이 '참/거짓'으로 명확히 나뉘지 않기 때문에, 모델은 전체적인 분포의 근사치를 계산해야 합니다[1].

이러한 작동 원리 때문에, 모델은 마치 유창한 언어의 긍정적인 예시만을 본 것처럼 학습하게 됩니다[1]. 이 과정에서 모델은 사실 여부를 판단하는 것이 아니라, 입력된 질문에 대해 가장 그럴듯한 단어들을 확률적으로 이어 붙이는 방식으로 작동합니다[2]. 따라서 때로는 사실이 아닌 내용을 마치 사실인 것처럼 만들어낼 수 있습니다[2].

언어 모델이 학습하는 방식과 관련하여 다음과 같은 점들을 참고할 수 있습니다.

• 사전 훈련의 원리: 언어 모델은 대량의 텍스트에서 다음 단어를 예측하는 사전 훈련을 통해 학습합니다[1].
• 오류 발생의 근본 원인: 철자 오류나 짝이 맞지 않는 괄호와 같은 오류는 비교적 발생 가능성이 낮습니다[1]. 하지만 동물이 태어난 날짜와 같이 임의적이고 빈도가 낮은 요인은 패턴만으로는 예측하기 어렵습니다[1].
• 정보 처리 방식: 모델은 사실 여부를 판단하기보다 가장 그럴듯한 단어를 확률적으로 연결하는 방식으로 작동하기 때문에, 사실이 아닌 내용을 진짜처럼 제시할 수 있습니다[2].

결론적으로, 언어 모델은 '참/거짓'을 분류하는 시스템이라기보다 패턴을 기반으로 다음 단어를 예측하는 통계적 모델에 가깝다는 점을 이해하는 것이 환각 현상을 이해하는 데 도움이 됩니다[1], [2].

#환각을 줄이는 구조적 기술적 접근

AI가 생성하는 부정확한 정보, 즉 할루시네이션은 단순히 AI의 실수가 아니라 생성형 AI가 작동하는 방식에서 비롯된 구조적인 문제에 해당합니다 [2]. AI는 사실 여부를 판단하는 것이 아니라, 입력된 질문에 대해 가장 그럴듯한 단어를 확률적으로 이어 붙이는 방식으로 작동하기 때문에 때때로 사실이 아닌 내용을 진짜처럼 만들어냅니다 [2]. 이 오류는 질문이 모호하거나, AI가 학습한 데이터가 부족하거나 부정확할 경우 더 자주 발생합니다 [2].

이러한 환각 현상을 줄이기 위한 기술적인 접근 방식들이 발전하고 있습니다.

• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술: 일반적인 AI가 자체 학습 정보만으로 답변을 생성하는 것과 달리, RAG는 답변을 생성하기 전에 외부의 지식 저장소에서 관련 내용을 먼저 참고합니다 [2]. 이는 AI가 자료를 찾아보고 나서 말하는 방식이어서 할루시네이션을 줄이는 데 도움을 줍니다 [2].
• 그래프RAG: RAG 기술을 발전시킨 형태로, 도메인에 특화된 지식그래프를 구조화하여 활용할 수 있습니다 [2]. 이 방식은 인물 간의 관계나 조직도와 같은 복잡한 구조를 반영할 수 있어 더 정확하고 일관된 답변이 가능합니다 [2].

이러한 기술적 기반을 통해 AI의 신뢰도를 높이려는 노력이 진행되고 있습니다. 한편, 모델 평가의 관점에서는 환각을 줄이기 위해 평가 방식 자체를 개선해야 한다는 지적도 있습니다 [1]. 예를 들어, 정확도만을 기준으로 점수를 매기는 것보다, 잘못된 답변에 벌점을 부과하고 불확실성을 적절히 표현한 경우 부분 점수를 주는 방식으로 평가 기준을 수정할 필요가 있습니다 [1].

#모델 평가 지표와 환각의 관계

대부분의 평가 방식은 정확도를 기준으로 모델의 우선순위와 순위를 정하기 때문에, 개발자들은 기권하기보다는 답을 추측하는 모델을 구축하게 되는 경향이 있습니다 [1]. 이러한 평가 방식은 옳고 그름의 이분법에 기반하고 있습니다 [1]. 예를 들어, 어떤 질문에 대해 모델이 '정확한 응답', '오류', 또는 '기권(모델이 추측의 위험을 감수하지 않음)' 세 가지 범주로 응답할 수 있을 때, 대부분의 평가에서 점수는 정확도를 기준으로 산정됩니다 [1].

이러한 정확도 중심의 평가는 모델이 불확실성을 인정하기보다 추측하도록 장려하는 경향이 있습니다 [1]. 마치 객관식 시험에서 정답을 모르더라도 과감하게 추측하여 운이 좋으면 점수를 얻을 수 있는 구조와 유사합니다 [1]. 따라서 모델은 '잘 모르겠다'고 답변하는 것보다 추측하는 것이 점수 측면에서 더 유리하게 작용할 수 있습니다 [1].

OpenAI의 모델 명세에 따르면, 틀릴지도 모르는 정보를 자신 있게 제공하는 것보다 불확실성을 표명하거나 명확한 확인을 요청하는 것이 더 낫다고 명시되어 있습니다 [1]. 하지만 실제 평가에서는 정확도만을 기준으로 삼는 경향이 있습니다 [1].

따라서 모델을 평가하는 더 나은 방법으로는 다음과 같은 개선이 필요합니다 [1]:

• 불확실성보다는 자신 있게 답변한 오류에 벌점을 부과하는 방식 [1].
• 불확실성을 적절하게 표현한 경우 부분 점수를 부여하는 방식 [1].

이러한 점수 기준의 수정은 모델이 추측을 학습하는 것을 막고, 환각 감소 기술을 더 광범위하게 도입하는 데 도움을 줄 수 있습니다 [1].

관련 영상: AI는 왜 틀리면서도 자신 있게 말할까 쉬운 비유 세 가지로 이해하기

#정리

환각은 AI의 '버그'가 아니라 작동 원리에서 비롯된 본질적 특성입니다. 그러니 없앨 수 있다고 기대하기보다, 항상 검증하는 습관을 갖는 것이 정답입니다. AI를 '똑똑하지만 가끔 자신 있게 틀리는 조수'로 대하세요. 초안은 AI에게 맡기되, 사실 확인과 최종 책임은 사람이 진다 — 이 원칙만 지키면 환각은 더 이상 위협이 아니라 관리 가능한 리스크가 됩니다.

#참고 자료

1. 언어 모델이 환각을 일으키는 이유 — OpenAI (2026-10-06)
2. '틀린 답도 자신있게'...AI 약점 보완 RAG 기술 증권업계 주목 — 파이낸셜뉴스 (2025-04-11)

이 글은 위 참고 자료를 바탕으로 정리했습니다. 제품 사양·서비스 정책은 바뀔 수 있으니 최신 내용은 공식 안내에서 확인해 주세요.