인공지능의 환각 문제, 이제는 과거의 이야기?

 

 

안녕하세요, 여러분! 오늘은 LLM 등장 초기에 인공지능(AI) 분야에서 뜨거운 감자였던 ‘환각(hallucination)’ 문제와 최근의 변화에 대해 이야기해보려고 합니다. 옛날에는 AI가 엉뚱한 정보를 만들어내며 큰 이슈가 되었는데, 최근 오픈AI의 o3, 구글의 gemini 같은 추론 특화 모델들이 등장하면서 환각률이 0.x % 수준으로 낮아졌다는 기사가 있었습니다.

 

“이젠 엉뚱한 답도 거의 없다”...구글·오픈AI ‘오답률’ 1% 미만 진입 - 매일경제

 

그럼 이 변화가 AI의 설명가능성(Explainable AI)과 인간의 역할, 그리고 앞으로의 연구 과제에 어떤 영향을 줄지 함께 살펴볼까요?

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1. AI 환각 현상의 역사와 변화

AI 초기와 환각 문제

초기의 대형 언어 모델(LLM)들은 정말 놀라운 성능을 보여주었지만, 한편으로는 '환각'이라는 문제도 안고 있었습니다. AI가 때때로 실제와 다르거나 완전히 엉뚱한 정보를 만들어내면서 사용자들 사이에 혼란과 불신을 불러일으켰죠. 이러한 현상은 AI를 활용하는 다양한 분야에서 신뢰성 문제로 이어지기도 했습니다.

추론 특화 모델의 등장

그런데 최근 o3, gemini 같은 추론 특화 모델들이 등장하면서 상황이 크게 달라졌습니다. 이들 모델은 환각률을 0.8~0.9% 수준으로 낮추는 데 성공하며, 기술의 정밀성과 신뢰성을 한층 더 끌어올렸고 추가적인 개선도 계속되고 있습니다. 이 변화는 단순히 기술적 발전을 넘어, AI를 실제 업무나 다양한 응용 분야에 더욱 안전하게 활용할 수 있는 길을 열어주었답니다.

 

환각률이란?

환각(hallucination)은 AI 모델이 잘못되거나 부정확한 답변을 생성하는 현상을 말합니다. 예를 들어, 질문과 전혀 상관없는 답변을 하거나, 사실이 아닌 정보를 제공하는 경우를 의미하죠. 이러한 환각률이 낮아진다는 것은 AI의 정확성과 신뢰성이 그만큼 높아졌다는 것을 의미합니다.

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2. 설명가능한 AI에 대한 요구, 과연 줄어들까?

과거의 설명가능한 AI

예전에는 AI가 내리는 결정의 과정을 이해하기 위해 ‘설명가능한 AI (Explainable AI)’가 꼭 필요하다고 생각되었습니다. AI의 판단 근거를 투명하게 밝힘으로써 사용자의 신뢰를 얻고, 예기치 못한 오류나 환각 문제를 미연에 방지하고자 했던 것이죠.

환각률 감소와 설명가능성의 변화

하지만 환각률이 눈에 띄게 낮아지면서, '과연 이제 설명가능한 AI의 필요성이 줄어들 것인가?' 하는 의문이 생기기도 해요. 물론 여전히 AI의 판단 과정에 대한 이해와 투명성은 중요하지만, 이제는 그 중요성이 다른 연구 방향이나 응용 분야와 함께 균형 있게 다뤄질 수 있을 것 같다는거죠. 쉽게 말해, 기술이 한층 더 믿음직해지면서 ‘설명 가능성’에 대한 요구도 조금은 여유로워질 수 있다는 전망도 나오고 있거든요.

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3. 변화하는 인간의 역할

과거, 인간과 AI의 협업

기존의 AI 시스템에서는 인간이 감독자 역할을 하며, AI가 만들어낸 결과를 꼼꼼히 검증해야 했습니다. 특히 환각 문제로 인해 잘못된 정보를 걸러내는 것이 매우 중요했죠. 

더 신뢰할 수 있는 AI와 인간의 새로운 역할

이제 AI의 신뢰성이 크게 향상되면서, 인간은 더 창의적이고 전략적인 영역에 집중할 수 있는 기회가 생기고 있습니다. AI가 반복적이고 계산적인 업무를 맡게 된다면, 인간은 윤리적 판단, 창의력 발휘, 감성적 소통 등 AI가 쉽게 대체하기 어려운 영역에 더욱 집중할 수 있겠죠. 앞으로는 AI 시스템을 관리하고 개선하는 전문가로서의 역할, 그리고 새로운 협업 모델을 창출하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

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4. 앞으로 AI 연구자들이 집중해야 할 과제

기술적 과제

• 정밀한 추론 알고리즘 개발 : 환각 문제를 더 줄이고, 다양한 도메인에 맞는 맞춤형 AI 모델을 개발하는 것이 필요합니다.
• 지속적인 평가와 개선 : 현재의 환각률을 더욱 낮추기 위해 지속적으로 평가하고 개선하는 연구가 필수적이겠죠.

응용 및 윤리적 과제

• 결과 해석 및 책임 소재 : AI가 내린 결정에 대해 명확하게 설명할 수 있는 체계 마련과 함께, 오류 발생 시 책임 소재를 분명히 하는 연구가 필요해요.
• 윤리적 기준 확립 : AI와 인간이 함께하는 사회에서 윤리적, 사회적 기준을 마련하는 것도 앞으로 중요한 과제가 될 것입니다.
• 투명성 강화 : AI 시스템의 투명성을 높여 사용자 신뢰를 더욱 공고히 하는 방안도 계속 연구되어야 할 분야입니다.

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오늘은 AI가 겪었던 ‘환각’ 문제와 이를 극복하고 있는 최신 추론 특화 모델들의 등장, 그리고 이로 인해 변화될 설명가능한 AI 요구와 인간의 역할에 대해 이야기해보았습니다. 기술의 발전으로 AI의 신뢰성이 높아지면서, 우리 모두가 더욱 안전하고 효율적인 AI 활용 환경을 기대할 수 있게 되었어요. 

 

앞으로도 AI 연구자들은 기술적 정밀성뿐 아니라, 윤리적, 사회적 책임을 다하기 위한 다양한 연구에 집중해 나가야 할 것입니다. 우리 모두 AI와의 협업을 통해 더 나은 미래를 만들어 나가길 기대해봅니다.