생성형 AI의 오류, ‘환각’ 현상을 아시나요?

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목차

• ‘환각(Hallucination)’ 현상은 왜 생길까요?
• 실제 사례로 이해하는 환각 현상
• 이 오류가 왜 문제일까요?
• 해결 방법은 있을까요?
• 마무리하며

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요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 챗GPT나 이미지 생성 AI처럼 '말도 하고,
그림도 그리는' 똑똑한 인공지능이 익숙해졌습니다.
그런데 혹시 이 AI들이 사실처럼 보이지만, 전혀 사실이 아닌
'거짓 정보'를 말하는 현상이 있다는 것, 알고 계셨나요?

이러한 오류는 전문가들 사이에서 ‘환각(Hallucination)’ 현상이라고 불립니다.
단어는 다소 무섭게 느껴질 수 있지만, 그 개념은 생각보다 단순합니다.
이번 포스팅에서는 AI 환각 현상을 아주 쉽게, 그리고 일상 속 사례로 공감할 수 있게 풀어드리겠습니다.

AI 환각 현상 (이미지-미드저니)

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환각(Hallucination)’현상은 왜 생길까요?

AI가 "실제로 존재하지 않는 사실"을 말하거나 "그럴듯하지만 틀린 정보"를 생성하는 현상을 ‘환각(Hallucination)’이라고

부릅니다. 이유는 간단합니다. 생성형 AI는 다음 단어를 예측하며 말을 이어가는 ‘확률적 모델’이기 때문입니다.
즉, “가장 그럴듯해 보이는 말”을 할 뿐, 실제로 맞는 말인지 검증하지는 않습니다.

 

예를 들자면,

• “한국의 대통령은 누구인가요?”라는 질문에,
  • 실제 대통령이 아닌 존재하지 않는 이름을 대답할 수도 있습니다.
• 논문을 요청하면,
  • 실제 존재하지 않는 가짜 논문을 만들어낼 수 있습니다.

AI 환각 (이미지-미드저니)

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실제 사례로 이해하는 환각 현상

사례 1: 가짜 논문 생성

많은 사용자가 ChatGPT에게 “논문 출처를 알려줘”라고 요청했을 때, AI는 있을 법한 저자 이름과 저널명을 조합해서

가짜 논문을 제시합니다. 심지어 DOI(논문 고유 번호)까지 있어 보이게 만들어내죠.

사례 2: 허구의 인물이나 역사 생성

어떤 사용자가 “19세기 조선의 여성 천문학자를 알려줘”라고 하자, AI는 실존하지 않는 인물의 이름, 업적, 생몰년까지

제시했습니다.

AI현상에 따른 19세기 조선의 여성 천문학자 (이미지-미드저니)

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이 오류가 왜 문제일까요?

• 신뢰 문제: 사용자가 AI의 답변을 맹신할 경우, 가짜 정보를 진짜로 믿고 퍼뜨릴 위험이 큽니다.
• 교육/의료/법률 분야에서의 리스크: 잘못된 정보는 실제적인 의사결정에 큰 피해를 줄 수 있습니다.
• 가짜 뉴스 및 허위사실 확산: AI가 그럴듯한 글을 만들어내기에, 팩트체크 없는 콘텐츠가 난무할 수 있습니다.

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해결 방법은 있을까요?

현재 AI 기업들도 이 문제를 인식하고 다양한 기술적 보완책을 개발 중입니다.

 

대표적인 대응 방법:

• ‘사실 검증(Verification)’ 기능 추가
• 외부 데이터와의 실시간 연결 (예: 브라우저 플러그인)
• 출처 명시 기능 강화

하지만 궁극적으로는, 사용자 스스로가 AI의 한계를 인식하고, 정보에 대한 비판적 사고를 갖는 것이 가장 중요합니다.

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결론: AI, 맹신보다 이해가 먼저입니다

AI는 분명히 훌륭한 도구입니다. 하지만 그 도구가 ‘사람처럼 보일 뿐 사람은 아니다’는 점을 항상 기억해야 합니다.

정보를 무조건 믿기보다, '항상 검토하고 확인하는 습관'을 들인다면 생성형 AI를 보다 안전하고 유익하게 활용할 수

있지 않을까요?

"AI는 도우미이지, 진실의 기준이 아닙니다."

 

읽어주셔서 고맙습니다! :)