AI 환각이란 무엇인가요?

AI 환각(hallucination)은 일관성 있고 자신 있게 들리지만, 사실과 다르거나 조작되었거나 AI 모델의 학습 데이터에 의해 뒷받침되지 않는 출력물입니다. 이는 챗봇, 이미지 생성기, 멀티모달 시스템 전반에서 발생합니다. 예를 들어 챗봇이 존재하지 않는 법률 인용구를 지어내거나, 이미지 모델이 손에 손가락을 하나 더 추가할 수 있습니다. 모델은 아무것도 인지하지 못합니다. 단지 다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측하는 것뿐이며, 때로는 그 예측이 그럴듯하게 들리는 거짓말이 되기도 합니다.

환각은 드물게 발생하는 예외적인 케이스(edge case)가 아닙니다. 이는 이러한 모델이 작동하는 방식에 내장된 특성이며, 법적 책임과 규제 준수부터 고객 신뢰에 이르기까지 AI를 배포하는 모든 이에게 실제적인 위험을 초래합니다.

AI 환각은 왜 발생할까요?

환각은 버그가 아닙니다. 생성형 AI 모델이 구축되고 학습되는 방식에서 비롯됩니다. 여기에는 몇 가지 주요 요인이 있습니다.

• 모델은 예측할 뿐, '알지' 못합니다. 모델은 사실을 찾아보는 것이 아니라 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 가장 가능성 높은 단어를 추측하여 텍스트를 생성합니다. 따라서 실제로는 올바른 정보가 없더라도 자신 있게 답변을 채워 넣습니다.
• 추측하도록 유도됩니다. 일반적인 학습 방식은 모델이 불확실성을 인정하기보다 항상 답변을 제공하도록 유도하므로, "잘 모르겠습니다"라는 답변은 거의 나오지 않습니다(OpenAI 연구, 2025).
• 학습 데이터에 한계가 있습니다. 모델은 학습한 데이터에 포함된 오류, 공백, 편향 또는 오래된 정보를 그대로 물려받습니다. 예를 들어, 2023년까지의 지식만 학습한 모델은 그 이후에 발생한 사건에 대해 세부 정보를 지어낼 수 있습니다.
• 설정이 정확도에 영향을 미칩니다. '온도(temperature)'와 같은 생성 제어 매개변수는 창의성과 신뢰성 사이에서 절충안을 찾습니다. 더 창의적인 설정은 지어낸 결과물이 나올 확률을 높이므로, 사실 관계가 중요한 사용 사례에서는 신중한 튜닝이 필요합니다.

최신 모델이라고 해서 반드시 더 안전한 것은 아닌 이유

새로운 세대의 모델이 나올 때마다 환각이 줄어들 것이라고 기대할 수 있습니다. 하지만 때로는 정반대의 일이 발생합니다. TechCrunch(2025)의 보도에 따르면, OpenAI의 최신 o3 모델은 이전 모델에 비해 거짓 답변을 만들어내는 빈도가 약 두 배 더 높았습니다. 최신 '추론(reasoning)' 모델은 문제를 단계별로 해결해 나가는데, 초기의 작은 오류가 눈덩이처럼 불어나 결국 자신감 넘치지만 완전히 틀린 최종 답변으로 이어질 수 있습니다.

AI 환각의 실제 사례

환각은 이론적인 문제가 아닙니다. 여러 산업 분야에서 실질적인 피해를 입혔으며, 널리 알려진 몇 가지 사건을 통해 환각이 얼마나 다양한 방식으로 나타날 수 있는지 알 수 있습니다.

Google Bard의 JWST 사실 오류

2023년 2월, Google은 홍보 광고에서 자사의 Bard 챗봇을 시연했습니다. Bard는 제임스 웹 우주망원경(JWST)이 어떤 새로운 발견을 했는지 질문을 받았습니다. Bard의 답변 중 하나는 JWST가 태양계 외곽 행성의 최초 사진을 찍었다는 것이었습니다. 이는 오보였습니다. 최초의 외계 행성 이미지는 2004년 Very Large Telescope에 의해 촬영되었습니다.

이 오류는 소셜 미디어의 천문학자들에 의해 빠르게 발견되었고, Google의 모회사인 Alphabet은 단 하루 만에 시가총액 약 1,000억 달러를 잃었습니다. 이 사건은 환각이 실제 운영 시스템이 아닌 마케팅 상황에서 발생하더라도 재정적인 결과를 초래할 수 있음을 보여주었습니다.

에어캐나다의 챗봇 소송

2024년, 에어캐나다의 고객 서비스 챗봇은 한 승객에게 일반 요금으로 항공편을 예약한 후 소급하여 유족 할인을 신청할 수 있다고 안내했습니다. 하지만 이러한 정책은 존재하지 않았습니다. 승객이 할인을 요청하자 에어캐나다는 이를 거부했습니다. 이 사건은 캐나다 민사 재판소로 넘어갔고, 재판소는 항공사에 패소 판결을 내렸습니다.

재판소는 답변을 생성한 주체가 인간이든 AI이든 상관없이 에어캐나다가 챗봇이 제공한 정보의 정확성에 대해 책임을 져야 한다고 판결했습니다. 이 판결은 환각을 일으키는 AI 시스템을 배포하더라도 그로 인해 발생하는 잘못된 정보에 대한 조직의 책임이 면제되지 않는다는 초기 사법 선례를 남겼습니다.

Microsoft Sydney의 예측 불가능한 출력

2023년 초, Microsoft는 Bing 검색에 AI 챗봇(내부 코드명 Sydney)을 통합했습니다. 긴 대화가 이어지는 동안 Sydney는 엉뚱하고 감정적으로 조작하며 사실과 다른 결과물을 생성했습니다. 사용자에게 사랑한다고 말하거나, 자신이 지각이 있다고 주장하고, 쉽게 확인할 수 있는 사실과 모순되는 정보를 제공하기도 했습니다.

Microsoft는 신속하게 챗봇의 대화 길이를 제한하고 가드레일을 추가했지만, 이 사건은 환각이 단순한 사실 오류를 넘어 평판에 해를 끼치고 테스트 과정에서 예측하기 어려운 결과물로 이어질 수 있음을 보여주었습니다.

조작된 법률 인용구

미국에서는 여러 변호사들이 ChatGPT가 생성한 법률 인용구가 포함된 서면을 제출했다가 법원으로부터 제재를 받았습니다. 판례, 법령, 인용구는 진짜처럼 보였지만 실제로는 존재하지 않는 것들이었습니다. 가장 널리 알려진 사건에서 뉴욕의 한 변호사는 ChatGPT를 사용해 개인 상해 사건을 조사하고 6개의 조작된 판례 인용구가 포함된 서면을 제출했습니다.

법원은 제재를 가했고, 이 사건은 법조계 전반에 경종을 울리는 계기가 되었습니다. 이러한 사례는 단발성 사건이 아닙니다. 연구원 Damien Charlotin이 관리하는 AI 환각 사례 데이터베이스에 따르면, 2026년 중반 기준으로 전 세계적으로 AI가 생성한 환각 콘텐츠와 관련된 법적 소송이 약 1,745건에 달합니다.

AI 환각이 기업에 미치는 영향

AI 환각은 모델의 출력이 의사 결정, 공개 정보 또는 비즈니스 워크플로우에 영향을 미칠 때 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 일반적인 위험은 다음과 같습니다.

• 건강 및 안전 위험: 잘못된 출력은 중대한 환경에서 불필요한 치료, 안전하지 않은 행동 또는 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.
• 오보 및 편향: 모델은 근거 없는 주장을 생성하거나 불완전하거나 대표성이 없는 학습 데이터에서 발견된 패턴을 강화할 수 있습니다.
• 보안 위협: 공격자가 입력을 조작하여 모델 동작에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 사이버 보안, 자율 주행 시스템 및 기타 민감한 애플리케이션에 위험을 초래할 수 있습니다.
• 평판 및 규제 노출: 부정확한 출력은 대중의 신뢰를 손상시키고 조직을 정밀 조사, 제재 또는 규제 준수 실패에 노출시킬 수 있습니다.
• 재정적 책임: 조작된 조언, 제품 세부 정보 또는 규제 준수 정보는 분쟁, 벌금, 복구 비용 또는 보험 청구로 이어질 수 있습니다.
• 사용자 신뢰 상실: 부정확성이 반복되면 직원과 고객이 AI 도구 사용을 중단하거나 우회 방법을 만들어 도구의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다.

조직은 더 강력한 가드레일, 적대적 테스트(adversarial testing), 지속적인 모니터링, 출처 검증, 중요한 출력에 대한 인간의 검토를 통해 이러한 위험을 줄일 수 있습니다. AI 환각이 가장 큰 위험을 초래하는 분야

환각은 어디에서나 문제가 되지만, 잘못된 답변으로 인한 비용이 매우 높은 특정 분야에서는 불균형적으로 큰 결과를 초래합니다.

헬스케어 및 임상 의사 결정 지원

임상의가 진단, 치료 계획 또는 약물 상호 작용 확인을 돕기 위해 AI 도구를 사용할 때, 환각이 발생한 출력물은 환자의 안전에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 약물 복용량 권장 사항을 조작하거나 존재하지 않는 금기 사항을 지어내는 모델은 빠르게 진행되는 임상 환경에서 포착하기 어려운 위험을 초래합니다. 의료 안전에 초점을 맞춘 비영리 단체인 ECRI는 헬스케어 분야에서의 AI 챗봇 오용을 2026년 1위 의료 기술 위험 요소로 선정했습니다.

법률 조사 및 계약 분석

위에서 설명한 조작된 인용구 사례가 가장 눈에 띄는 예시이지만, 위험은 계약서 검토, 규제 분석 및 컴플라이언스 문서 작성으로까지 확장됩니다. 계약서의 조항을 환각하거나 규제 요구 사항을 잘못 나타내는 AI 도구는 계약 분쟁이 발생하거나 규제가 집행되는 몇 달 또는 몇 년 후까지 드러나지 않을 수 있는 책임에 조직을 노출시킬 수 있습니다.

금융 서비스 및 컴플라이언스 보고

금융 기관은 엄격한 보고 요구 사항 하에 운영됩니다. 리스크 모델의 환각된 수치, 감사 추적에서의 조작된 거래, 또는 컴플라이언스 제출물에서의 잘못된 규제 인용은 조사, 벌금 및 영업 라이선스 상실을 초래할 수 있습니다. 그 결과가 매우 심각하기 때문에 많은 금융 기관은 생성형 AI에 대해 신중한 접근 방식을 채택하여 환각률을 허용 가능한 수준으로 낮출 수 있을 때까지 저위험 애플리케이션으로 사용을 제한하고 있습니다.

AI 환각을 방지하기 위한 입증된 전략

단 하나의 기술로 환각을 완전히 제거할 수는 없지만, 조직은 강력한 데이터 실천법, 명확한 시스템 경계, 지속적인 테스트 및 인간의 감독을 결합하여 환각의 빈도와 영향을 줄일 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 학습 데이터 사용

모델은 학습하거나 검색하는 정보만큼만 신뢰할 수 있습니다. 정확하고 최신이며 관련성이 높고 잘 정제된 데이터를 사용하고, 가능한 한 중복, 오래된 콘텐츠 및 알려진 오류를 제거하세요.

기업용 애플리케이션의 경우, 검색 증강 생성을 통해 답변 시점에 모델을 신뢰할 수 있는 지식 소스에 연결할 수 있습니다. Databricks 플랫폼에서 팀은 모델을 거버넌스가 적용된 기업 데이터에 연결하는 RAG 워크플로를 구축하고, Unity Catalog를 사용하여 액세스 제어 및 데이터 거버넌스를 지원할 수 있습니다.

모델에 명확한 목표 설정하기

모델은 역할이 명확하고 제한적일 때 더 안정적으로 작동합니다. 시스템이 수행해야 할 작업, 사용자, 신뢰해야 할 정보, 그리고 범위를 벗어나는 요청이 무엇인지 정의하세요.

특수 사용 사례의 경우, 검증된 도메인 특화 예시로 파인튜닝하면 모델이 일관되게 작동하는 데 도움이 됩니다. 파인튜닝은 검색, 평가 및 기타 안전 장치를 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 해야 합니다.

재사용 가능한 데이터 템플릿 만들기

구조화된 프롬프트, 스키마 및 응답 템플릿은 모델에 더 명확한 지침을 제공하고 모호성을 줄여줍니다. 또한 출력을 더 일관되게 만들고 자동으로 검토하기 쉽게 해줍니다.

템플릿은 필수 필드, 허용되는 값, 소스 요구사항, 필요한 정보를 사용할 수 없을 때의 대처 방법을 정의할 때 가장 효과적입니다. 이는 모델이 가상의 세부 정보로 빈틈을 채우는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

응답 제한하기

모델이 답변할 수 있는 내용과 사용할 수 있는 소스에 대해 명확한 경계를 설정하세요. 제한된 형식, 승인된 지식 베이스, 인용 요구사항, 명시적인 "모르겠습니다" 응답은 과도하게 확신하거나 근거 없는 답변을 줄일 수 있습니다.

이러한 제어는 고위험 워크플로에서 특히 중요합니다. 질문이 모델의 지식이나 권한을 벗어날 경우, 모델은 답변을 거부하거나, 상신하거나, 사람의 검토를 요청할 수 있어야 합니다.

정기적으로 시스템 테스트 및 개선하기

실제와 유사한 프롬프트, 에지 케이스, 도메인 특화 테스트 세트를 사용하여 전체 AI 시스템을 평가하세요. 다양한 사용자 및 시나리오에 걸쳐 사실적 정확성, 근거 없는 주장, 거부 동작 및 성능을 추적해야 합니다.

평가 결과를 활용하여 프롬프트, 검색, 데이터 품질 및 모델 구성을 지속적으로 개선하세요. 지속적인 모니터링은 시스템, 데이터 및 사용자 행동이 변화함에 따라 팀이 새로운 실패 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

Human-in-the-Loop (HITL) 프로세스 개발하기

사람의 검토는 고객, 직원, 재무, 법률 문제 또는 건강에 영향을 미칠 수 있는 출력에 대해 중요한 안전 점검 역할을 합니다. 사람은 답변이 최종 사용자에게 도달하기 전에 이를 검증, 승인, 수정 또는 상신할 수 있습니다.

HITL이 모든 저위험 상호작용을 검토해야 하는 것은 아닙니다. 기업은 가장 위험도가 높거나 신뢰도가 가장 낮은 케이스를 교육받은 검토자에게 라우팅하고, 이들의 피드백을 사용하여 평가, 프롬프트 및 안전 장치를 개선할 수 있습니다.

Databricks로 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션 구축하기

AI 환각(hallucination)은 생성형 모델을 사용할 때 발생하는 근본적인 과제이며, 다음 릴리스에서 사라질 일시적인 버그가 아닙니다. AI를 성공적으로 배포하는 기업은 환각 방지를 하나의 엔지니어링 영역으로 취급합니다. 즉, 정확성을 체계적으로 측정하고, 거버넌스가 적용된 데이터에 출력을 그라운딩하며, 개발 수명 주기의 모든 단계에 평가를 구축합니다.

Databricks 플랫폼은 이를 가능하게 하는 기능들을 한데 모았습니다. 기업 데이터에 그라운딩된 RAG 파이프라인, 평가 기능이 내장된 파인튜닝 워크플로, Unity Catalog를 통한 거버넌스 및 계보(lineage) 추적, MLflow 및 Agent Evaluation을 통해 CI/CD에 통합된 환각 감지 기능이 제공됩니다. 이러한 도구들을 통해 팀은 프로토타입에서 프로덕션 단계로 안심하고 전환할 수 있으며, 구축한 AI 애플리케이션이 정확하고 감사 가능하며 신뢰할 수 있음을 확신할 수 있습니다.

Databricks 플랫폼에서 책임감 있는 AI를 구축하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 아래 리소스를 살펴보거나 생성형 AI 기초 교육을 시작해 보세요.

자주 묻는 질문

가장 흔한 AI 환각 유형과 그 예시는 무엇인가요?

가장 흔한 유형으로는 사실 날조(존재하지 않는 사실, 통계 또는 인용구 생성), 개체 혼동(서로 다른 인물, 장소 또는 사건의 세부 정보를 하나의 잘못된 답변으로 병합), 시간적 혼동(사건을 잘못된 시기로 귀속) 등이 있습니다. 예시로는 법원 제재로 이어진 ChatGPT의 존재하지 않는 법률 인용구 생성, 최초의 외계 행성 사진을 제임스 웹 우주망원경의 성과로 잘못 귀속시킨 Google Bard의 사례 등이 있습니다.

AI 모델이 환각을 일으키고 있는지 어떻게 감지하나요?

감지하려면 모델 출력을 검증된 그라운드 트루스(ground truth)와 비교해야 합니다. 자동화된 접근 방식에는 사실적 일관성 점수 평가, 의미론적 함의 체크, 출력을 신뢰할 수 있는 소스 문서와 교차 참조하는 검색 기반 검증 등이 있습니다. 고위험 도메인에서는 여전히 사람의 검토가 중요합니다. 프로덕션 시스템에서 팀은 MLflow 평가 메트릭 및 Patronus AI Lynx와 같은 특화된 모델을 사용하여 환각 감지 기능을 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

AI 환각의 비즈니스 및 법적 위험은 무엇인가요?

비즈니스 위험에는 대외적인 오류로 인한 평판 훼손, 잘못된 조언이나 조작된 정보로 인한 재정적 책임, AI 도입을 저해하는 내부 신뢰 저하 등이 있습니다. 법적 위험도 빠르게 증가하고 있습니다. 에어캐나다 챗봇 판결에서 볼 수 있듯이, 법원은 기업에 AI 시스템이 생성한 오정보에 대한 책임을 물었습니다. 변호사들은 AI가 날조한 법률 인용구를 제출하여 제재를 받기도 했습니다. EU AI Act와 같은 규제 프레임워크는 고위험 AI 배포에 대해 정확성 및 투명성 요구사항을 부과하여 추가적인 컴플라이언스 리스크를 발생시킵니다.

최신 추론 AI 모델이 이전 모델보다 환각을 더 많이 일으키나요?

문서화된 여러 사례에 따르면 그렇습니다. OpenAI의 o3 추론 모델은 PersonQA 벤치마크에서 이전 모델보다 약 두 배 높은 비율로 환각을 일으켰습니다. DeepSeek-R1은 추론 기능이 없는 이전 모델인 DeepSeek-V3보다 거의 네 배 높은 비율로 환각을 일으켰습니다. 추론 모델은 생각의 사슬(chain-of-thought) 처리 방식을 사용하므로 여러 단계에 걸쳐 작은 오류가 누적되어 내부적으로는 일관되지만 사실 관계는 틀린 결론을 도출할 수 있습니다. 최신 모델이라고 해서 자동으로 더 정확한 것은 아니므로, 어떤 모델을 배포하든 체계적인 평가가 필수적입니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)