왜 AI는 사실이 아닌 정보를 만들어낼까? – GPT의 ‘환각 현상’ 이해하기

 

GPT 같은 생성형 AI를 사용하다 보면, 때로는 그럴듯하지만 사실과 다른 정보를 자신 있게 말하는 걸 경험하게 됩니다. 예를 들어 존재하지 않는 책이나 논문을 인용하거나, 실제와 다른 사건을 구체적으로 설명하는 경우가 있습니다. 사용자 입장에서는 신뢰를 잃는 순간이지만, 개발자나 연구자는 이 현상을 ‘AI의 환각 현상(Hallucination)’이라고 부릅니다.

이 글에서는 생성형 AI가 왜 이런 헛소리를 하게 되는지, 어떤 원리로 이런 문제가 발생하는지, 그리고 사용자는 어떻게 대응해야 하는지를 정리해보겠습니다.

 

1. ‘AI 환각 현상’이란 무엇일까?

AI 환각(Hallucination)이란, 사실과 다른 정보나 존재하지 않는 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상을 말합니다. 특히 GPT-4, Claude, Gemini 등 최신 언어 모델에서도 여전히 발견되는 문제입니다.

GPT는 입력된 텍스트(프롬프트)에 가장 적절한 단어를 예측하는 방식으로 동작합니다. 이 과정에서 과거 학습 데이터에서 본 패턴이나 문장 구조를 참고해, 말이 되는 문장을 만들어내는 데 집중하지, 그것이 진짜 사실인지 확인하는 능력은 없습니다.

즉, 사실 여부를 확인하지 않고 ‘가장 그럴싸한 문장’을 만들어내는 것이 바로 환각의 본질입니다.

 

2. 왜 이런 문제가 발생하는 걸까?

생성형 AI가 환각을 일으키는 이유는 여러 가지가 있습니다. 대표적인 원인은 다음과 같습니다:

✅ ① 지식 기반이 아니라 ‘확률 기반’ 모델

GPT는 정답을 알고 있는 지식인이 아니라, 패턴을 흉내 내는 언어 모델입니다. 사용자가 “이 책의 저자는 누구야?”라고 묻는다면, GPT는 그 질문에 자주 등장한 단어 조합을 확률적으로 예측해 답변합니다. 하지만 이 책이 GPT가 훈련되지 않은 정보일 경우, 존재하지 않는 저자를 지어낼 가능성도 있습니다.

✅ ② 최신 정보 업데이트 불가

대부분의 AI 언어 모델은 지정된 시점까지의 데이터만 학습되어 있으며, 이후 정보는 반영되지 않습니다. 예를 들어 2023년까지 학습된 GPT-4가 2025년 뉴스를 요약하거나, 최근 출간된 책에 대해 설명할 수 없는 이유입니다. 그럴 경우 AI는 과거 유사한 사례를 참고해 ‘그럴듯한 오답’을 내놓게 됩니다.

✅ ③ 과잉 일반화와 패턴 오용

AI는 훈련 데이터에서 배운 패턴을 너무 광범위하게 일반화하거나, 의미와 관계없는 상황에 적용하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 인사 전략을 묻는 질문에 전혀 관련 없는 기업 사례를 인용하며 설명하는 경우처럼 말입니다.

 

3. GPT-4도 예외는 아니다 – 최신 AI의 환각 사례

GPT-4와 같은 최신 모델은 GPT-3에 비해 사실성(factuality)은 많이 향상되었지만, 여전히 환각 현상이 완전히 사라진 것은 아닙니다.

예를 들어, 다음과 같은 실제 사례들이 보고되고 있습니다:

• 존재하지 않는 논문을 저자와 함께 인용
• 실존하지 않는 인물이나 책 제목 생성
• 실제 사건과 다른 연도, 장소를 포함한 설명
• 대화형 맥락에서 앞뒤가 맞지 않는 정보 제공

이는 AI가 논리적 추론을 잘한다고 해도, 그 기반이 사실인지 아닌지를 구분하지 못하기 때문입니다. 단순히 문장의 자연스러움이나 언어 능력이 높다고 해서 ‘팩트 체크 능력’까지 높은 것은 아니라는 점에서 사용자 주의가 필요합니다.

 

4. 사용자가 할 수 있는 대응 전략은?

AI 환각 현상은 아직 완전히 해결되지 않은 기술적 과제입니다. 하지만 사용자는 다음과 같은 방법으로 AI의 헛소리를 줄이고, 정확도를 높일 수 있습니다.

💡 프롬프트에 “정확한 출처만 기반으로”라고 명시

GPT에게 “정확한 데이터만 기반으로 답변해줘” 또는 “출처를 함께 알려줘”라고 요청하면, AI 스스로 판단을 보류하거나 조심스럽게 답변하게 됩니다. 이런 명시는 환각 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

💡 사실 확인이 필요한 내용은 따로 검증

AI가 알려준 내용 중 출처가 모호하거나 구체적인 인용이 없을 경우, 반드시 구글 검색이나 공식 문서 등으로 재확인해야 합니다. 특히 업무, 보고서, 블로그 글에 활용할 정보는 필수입니다.

💡 AI 출력값을 ‘초안’으로 생각하기

GPT가 생성한 답변은 정답이 아니라 초안입니다. 완성된 글이 아닌, 아이디어의 초석으로 생각하고 반드시 인간의 판단과 편집을 거쳐야 합니다. 특히 정보 제공, 교육, 뉴스 요약 목적이라면 더욱 주의가 필요합니다.

 

결론: AI는 똑똑하지만, 진실을 알지 못한다

GPT를 비롯한 생성형 AI는 언어 능력, 창의력, 표현력에서 이미 인간을 능가하는 부분이 많습니다. 하지만 팩트 기반의 진실을 판단하는 능력은 아직 부족하며, ‘그럴듯한 거짓말’을 할 수 있다는 점에서 주의가 필요합니다.

AI 환각은 단순한 오류가 아니라, AI가 어떻게 작동하는지를 보여주는 구조적 한계입니다. 사용자 입장에서는 AI의 답변을 무조건 신뢰하기보다, 비판적으로 수용하고 스스로 판단하는 습관이 필요합니다.
AI는 훌륭한 도우미이지만, 판단과 책임은 인간에게 남아 있습니다.