AI가 글을 잘못 생성하는 이유 (환각 문제)
안녕하세요! 벌써 2025년의 절반이 지나가고 있네요. 요즘은 인공지능이 없는 삶을 상상하기 힘들 정도로 우리 생활 깊숙이 들어와 있죠? 아침에 일어나서 뉴스 요약을 듣거나 업무 이메일을 작성할 때, 심지어 저녁 메뉴를 추천받을 때도 우리는 습관처럼 생성형 AI를 찾곤 합니다.
2, 3년 전인 2022년이나 2023년 무렵 챗GPT가 처음 등장했을 때 느꼈던 그 신선한 충격을 기억하시나요? 그때에 비하면 지금의 모델들은 정말 비약적인 발전을 이뤘습니다. 하지만 이렇게 똑똑해진 AI 친구에게도 여전히 고질적인 버릇이 하나 남아 있어요. 바로 아주 천연덕스럽게 거짓말을 하는 습관인데요!
분명 틀린 정보인데 너무나 확신에 찬 어조로 말해서 깜빡 속아 넘어간 적, 다들 한 번쯤은 있으시죠? 우리는 이것을 전문 용어로 ‘환각(Hallucination)’이라고 부릅니다. 오늘은 왜 최첨단 기술의 집약체인 AI가 이런 실수를 반복하는지, 그 속사정을 마치 친구와 수다 떨듯 편안하게 풀어보려고 해요^^
AI는 왜 거짓말을 할까? – 환각 현상의 본질적인 정의
우리가 흔히 말하는 ‘AI가 거짓말을 한다’는 표현, 사실 AI 입장에서는 조금 억울할 수도 있어요. 엄밀히 말하면 AI는 진실과 거짓을 구분하는 윤리적 판단 능력이 없으니까요. 단지 그럴싸한 문장을 만들어내는 데 최적화되어 있을 뿐이랍니다.
그럴싸한 문장 생성의 비밀
생성형 AI, 즉 거대 언어 모델(LLM)은 기본적으로 ‘다음에 올 단어 맞히기 놀이’를 하는 기계라고 보시면 됩니다. 수조 개의 텍스트 데이터를 학습하면서 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 올지 확률적으로 계산하는 것이죠. 예를 들어 “사과는”이라는 단어 뒤에 “맛있다”나 “빨갛다”가 올 확률이 “날아간다”가 올 확률보다 높다는 걸 통계적으로 알고 있는 것입니다.
문제는 이 확률 게임이 항상 사실(Fact)을 보장하지는 않는다는 점이에요! AI는 문법적으로 완벽하고 맥락상 자연스러운 문장을 만드는 것이 목표이지, 그 내용의 진위 여부를 검증하는 기능은 기본적으로 탑재되어 있지 않았거든요. 그래서 2025년 현재의 고성능 모델들도 가끔은 전혀 없는 사실을 마치 진짜인 것처럼 꾸며내기도 합니다. 이걸 보면 참 신기하면서도 섬뜩하지 않나요?
‘확률적 앵무새’라는 별명
전문가들은 이런 특성 때문에 LLM을 ‘확률적 앵무새(Stochastic Parrots)’라고 부르기도 합니다. 앵무새가 사람의 말을 흉내 내지만 그 의미를 온전히 이해하고 말하는 것은 아니듯이, AI도 단어들의 확률적 조합으로 문장을 생성한다는 뜻이죠. 물론 2025년의 AI는 단순한 앵무새를 넘어 고도의 추론 능력을 갖추게 되었지만, 근본적인 작동 원리는 여전히 통계와 확률에 기반하고 있습니다.
따라서 AI가 내놓는 답변은 ‘정답’이 아니라 ‘가장 그럴듯한 답변’일 뿐이에요. 우리가 이 차이를 명확히 인지하지 못하면 AI의 유창함에 속아 넘어가기 십상입니다. 아무리 기술이 발전해도 이 ‘확률적 생성’이라는 태생적 한계는 완전히 사라지기 어려운 부분일까요?
사실성과 유창함 사이의 딜레마
재미있는 점은 AI 모델을 개발할 때 ‘창의성(Temperature)’ 수치를 높이면 글은 더 다채롭고 재미있어지지만, 그만큼 환각이 발생할 확률도 높아진다는 것입니다. 반대로 사실성만 강조하면 문장이 딱딱하고 단조로워지기 쉽죠. 마치 글 잘 쓰는 소설가에게 팩트만 나열하라고 하면 힘들어하는 것과 비슷하다고 할까요?
결국 AI는 사용자의 질문에 답하기 위해 자신이 학습한 데이터 파편들을 이리저리 조합하는데, 이 과정에서 없는 연결고리를 억지로 만들다 보니 환각이 발생하게 됩니다. 정말 인간적인(?) 실수라고 볼 수도 있겠네요^^
데이터 학습과 압축의 비밀 – 기술적 원인 심층 분석
그렇다면 구체적으로 어떤 기술적 과정에서 이런 오류가 발생하는 걸까요? 단순히 ‘확률 때문’이라고 하기엔 뭔가 더 복잡한 이유가 숨어 있을 것 같지 않나요? 맞습니다. 여기에는 ‘압축’이라는 아주 중요한 개념이 숨어 있습니다.
손실 압축 과정에서의 정보 왜곡
테드 창(Ted Chiang)이라는 유명한 SF 작가는 LLM을 ‘웹의 흐릿한 JPEG 이미지’에 비유한 적이 있어요. 이 비유는 2025년인 지금도 여전히 유효한 통찰을 줍니다. 우리가 고화질 사진을 용량을 줄이기 위해 JPEG로 압축하면, 픽셀이 뭉개지거나 약간의 노이즈가 생기죠? AI 모델이 학습하는 과정도 이와 비슷합니다.
인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 한정된 크기의 신경망 파라미터(Parameter)에 욱여넣는 과정에서, 정보의 ‘손실 압축’이 일어납니다. 즉, 원본 데이터의 모든 토씨를 완벽하게 기억하는 것이 아니라, 데이터가 가진 패턴과 규칙, 그리고 대략적인 내용만을 압축해서 저장하는 것이죠.
나중에 우리가 질문을 던지면 AI는 이 압축된 정보를 다시 해제해서 답변을 만들어내는데, 이 과정에서 흐릿해진 부분이나 빠진 정보를 메꾸기 위해 ‘그럴듯한 가짜’를 생성하게 되는 것입니다! 원본을 100% 복원하지 못해서 생기는 일종의 노이즈라고 이해하면 쉽겠네요.
학습 데이터의 편향과 오류
또한 AI가 학습한 데이터 자체가 오염되어 있을 가능성도 배제할 수 없습니다. 인터넷에는 검증되지 않은 가짜 뉴스, 편향된 의견, 소설이나 풍자 같은 허구의 글들이 넘쳐나잖아요? AI는 이 모든 것을 구별 없이 학습합니다.
만약 특정 주제에 대해 잘못된 정보가 인터넷상에 더 많이 퍼져 있다면, AI는 그 잘못된 정보를 ‘진실’로 학습할 확률이 매우 높습니다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)”는 데이터 과학의 격언은 AI 시대에도 여전히 뼈아픈 진리로 통하는 법이죠. 심지어 2024년까지 생성된 AI가 쓴 잘못된 글들을 다시 2025년 모델이 학습하면서 오류가 증폭되는 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’ 현상에 대한 우려도 제기되고 있어요.
문맥 창의 한계와 주의력 결핍
AI가 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양, 즉 ‘문맥 창(Context Window)’에도 한계가 있습니다. 물론 최근 모델들은 책 수십 권 분량을 한 번에 기억한다고 하지만, 대화가 길어지거나 복잡한 추론이 필요한 경우 앞의 내용을 잊어버리거나 혼동하는 일이 종종 발생합니다.
이는 마치 우리가 긴 책을 읽다가 앞부분 내용을 깜빡해서 엉뚱한 결론을 내리는 것과 비슷해요. AI 모델 내부의 ‘어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)’이 중요한 정보에 집중하지 못하고 엉뚱한 정보에 가중치를 두게 되면, 뜬금없는 소리를 하게 되는 것이죠. 기계 주제에 주의력 결핍이라니, 어찌 보면 귀엽기도 하죠?!
환각의 다양한 얼굴들 – 유형별 사례 분석
환각이라고 다 같은 환각은 아닙니다. AI가 저지르는 실수의 유형을 알면 우리가 팩트 체크를 할 때 훨씬 도움이 된답니다. 크게 내재적 환각과 외재적 환각으로 나눌 수 있어요.
사실과 다른 내용 생성 (내재적 환각)
가장 흔한 경우는 입력된 정보와 완전히 상충되는 엉뚱한 답을 내놓는 ‘내재적 환각(Intrinsic Hallucination)’입니다. 예를 들어, 제가 “2025년 한국의 대통령은 누구니?”라고 물었는데, 엉뚱하게 옛날 대통령 이름을 대거나 아예 가상의 인물을 말하는 경우죠.
또는 기사 요약을 시켰는데 기사 본문에는 ‘A 기업의 매출이 올랐다’고 되어 있음에도, 요약문에는 ‘A 기업의 매출이 폭락했다’고 정반대로 쓰는 경우도 이에 해당합니다. 이는 AI가 정보를 처리하는 과정에서 논리적 모순을 일으킨 것으로, 사용자 입장에서는 가장 황당한 경우라 할 수 있겠죠?
원본에 없는 내용 추가 (외재적 환각)
반면 ‘외재적 환각(Extrinsic Hallucination)’은 주어진 정보에는 없지만 사실 여부를 확인하기 힘든 내용을 슬쩍 끼워 넣는 현상입니다. 예를 들어 “이순신 장군의 업적에 대해 설명해줘”라고 했을 때, 거북선 건조나 명량해전 같은 사실들 사이에 “이순신 장군은 사실 짬뽕을 즐겨 드셨다” 같은 확인되지 않은(그리고 아마도 거짓인) 정보를 섞는 식입니다.
이런 유형은 전체적인 맥락은 맞기 때문에 일반 사용자가 거짓임을 눈치채기가 훨씬 어렵습니다. 특히 전문적인 의학 지식이나 법률 판례를 물어볼 때 이런 환각이 발생하면 정말 위험할 수 있어요. 실제로 과거 미국의 한 변호사가 챗GPT가 지어낸 가짜 판례를 법정에 제출했다가 곤욕을 치른 사건은 전설적인(?) 예시로 남아 있잖아요^^
사용자 의도와 다른 엉뚱한 대답
가끔은 AI가 사용자의 질문 의도를 잘못 파악해서 발생하는 환각도 있습니다. 사용자는 농담으로 던진 질문인데 AI는 이를 다큐멘터리로 받아들여 진지하게 거짓 정보를 생성하기도 하고, 반대로 진지한 질문에 대해 맥락에 맞지 않는 속담이나 관용구를 남발하며 횡설수설하기도 합니다.
이는 AI가 언어의 미묘한 뉘앙스나 문화적 배경(High Context)을 완벽하게 이해하지 못해서 생기는 일입니다. 한국어의 경우 “밥 먹었니?”가 진짜 식사 여부를 묻는 것일 수도 있고 단순한 인사일 수도 있는데, AI는 이를 구분하는 데 여전히 애를 먹곤 하니까요.
우리는 어떻게 대처해야 할까 – 해결책과 마음가짐
자, 그렇다면 우리는 이 거짓말쟁이 AI를 어떻게 다뤄야 할까요? 2025년의 개발자들과 우리 사용자들이 할 수 있는 일에는 무엇이 있을지 알아볼까요?
검색 증강 생성 기술의 도입
다행히 기술은 계속 발전하고 있습니다. 환각 문제를 해결하기 위한 가장 강력한 무기로 ‘검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)’ 기술이 대세로 자리 잡았습니다. 이는 AI가 자신의 ‘기억(학습 데이터)’에만 의존하지 않고, 답변을 생성하기 전에 실시간으로 신뢰할 수 있는 외부 데이터베이스나 인터넷 검색 결과를 참조하도록 하는 기술입니다.
마치 오픈북 시험을 보는 것과 같다고 할까요? 모르는 문제가 나오면 뇌피셜로 답을 쓰는 게 아니라, 옆에 있는 교과서를 펴서 확인하고 답을 쓰는 것이죠. 덕분에 2025년의 최신 검색형 AI들은 출처를 명확히 밝히며 답변하는 능력이 크게 향상되었습니다. 이제는 “출처를 알려줘”라고 하면 꽤 정확한 링크를 주잖아요?
인간의 피드백을 통한 강화 학습
또한 개발자들은 ‘인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)’을 통해 AI를 끊임없이 교육하고 있습니다. AI가 엉뚱한 소리를 하면 사람이 “땡! 틀렸어”라고 점수를 깎고, 올바른 말을 하면 상을 주는 방식이죠.
최근에는 AI가 스스로 피드백을 주고받는 RLAIF(AI Feedback) 방식까지 도입되어 학습 속도가 더욱 빨라졌다고 합니다. 하지만 아무리 교육을 시켜도 100% 완벽해지기는 힘들다는 점, 우리 인간 교육이랑 묘하게 닮지 않았나요?
더블 체크는 선택이 아닌 필수
결국 가장 중요한 안전장치는 바로 사용자, 우리 자신입니다!! AI가 작성한 글을 그대로 복사해서 붙여넣기 하기보다는, 중요한 사실관계나 수치, 인명 등은 반드시 구글링이나 원본 대조를 통해 ‘더블 체크(Cross-check)’ 하는 습관을 들여야 합니다.
특히 건강, 법률, 금융과 같이 중요한 결정을 내려야 하는 문제에서는 AI의 조언을 참고만 하되, 맹신해서는 절대 안 된다는 점! 잊지 마세요. AI는 유능한 비서일 뿐, 최종 결정권자는 아니니까요.
AI와 공존하는 현명한 방법
AI의 환각 문제는 어쩌면 ‘창의성’이라는 동전의 양면일지도 모릅니다. 우리가 AI에게 소설을 쓰게 하거나 아이디어 브레인스토밍을 맡길 때는 이런 환각 능력이 오히려 도움이 되기도 하거든요. 없는 이야기를 지어내는 능력이 곧 상상력이니까요.
우리가 AI의 작동 원리와 한계를 명확히 이해하고, 그에 맞춰 똑똑하게 활용한다면 환각 문제는 더 이상 두려움의 대상이 아닐 것입니다. 완벽하지 않기에 더 매력적인 도구, 그것이 바로 2025년의 AI가 아닐까요?
오늘 이야기가 도움이 되셨나요? AI가 가끔 엉뚱한 소리를 하더라도 “아, 또 확률적 앵무새가 상상력을 발휘하고 있구나~” 하고 너그럽게 이해해 주면서, 팩트 체크만 꼼꼼히 한다면 우리는 AI와 아주 좋은 친구가 될 수 있을 거예요. 그럼 오늘도 스마트한 하루 보내세요^^