생성형 AI의 할루시네이션(Hallucination)을 피하는 방법

최근 ChatGPT나 Claude, Gemini 같은 생성형 AI를 사용하는 직장인들이 많아졌습니다. 하지만 이 AI들이 가끔 ‘그럴듯하지만 틀린 대답’을 내놓는 경험을 한 적이 있을 겁니다. 이런 현상을 할루시네이션(Hallucination)이라고 부릅니다. 단순한 오타나 실수가 아니라, AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 자신 있게 만들어내는 오류를 말합니다. 이 글에서는 할루시네이션의 정의 및 원인, 문제점에 대해 알아보고 할루시네이션을 피하는 방법까지 알아보도록 하겠습니다.

 

할루시네이션이란?

‘할루시네이션’은 원래 인간의 환각, 즉 존재하지 않는 것을 보는 착각을 의미하는 단어입니다. AI 분야에서는 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상을 뜻합니다. 예를 들어, ChatGPT에게 “2025년 서울시장이 누구야?”라고 물었을 때, 실제로는 존재하지 않는 인물의 이름을 만들어서 대답한다면 그것이 바로 할루시네이션입니다. AI는 정보를 ‘이해’해서 대답하는 것이 아니라, 언어 패턴을 확률적으로 예측해 문장을 만들어내기 때문에 이런 오류가 발생합니다.

 

할루시네이션이 발생하는 원인

AI가 왜 이런 착각을 하게 될까요? 그 이유는 AI의 학습 방식과 한계에서 비롯됩니다. 아래와 같은 내용으로 정리해 볼 수 있습니다.

1. 학습 데이터의 부족
   AI가 학습한 데이터에 포함되지 않은 정보나 최신 이슈에 대해 질문하면, 기존에 알고 있던 비슷한 패턴을 바탕으로 추측해 답변을 만들어냅니다.
2. 질문의 모호성
   질문이 명확하지 않으면 AI는 여러 가능성 중 가장 확률이 높은 문장을 만들어내는데, 이 과정에서 사실과 다른 내용이 섞일 수 있습니다.
3. 생성형 AI의 근본적인 한계
   생성형 AI는 세상의 ‘진실’을 이해하는 존재가 아니라, 단어 간의 연관성을 학습한 언어 예측 모델입니다. 따라서 진짜와 가짜를 구분하지 못한 채 ‘그럴듯한 문장’을 만들어낼 수 있습니다.

 

할루시네이션의 문제점

할루시네이션은 단순한 오류처럼 보이지만, AI 신뢰성의 핵심을 흔드는 문제입니다. 특히 다음과 같은 영역에서는 매우 위험할 수 있습니다.

• 의료 분야: 존재하지 않는 질병명이나 치료법을 제시할 수 있음
• 법률·금융 분야: 잘못된 법령이나 금액을 생성할 가능성
• 뉴스나 정보 제공 서비스: 사실이 아닌 사건이나 인물을 만들어냄

이런 이유로, 기업들은 AI의 답변을 바로 공개하지 않고 검증 프로세스나 인용 기반 시스템을 병행하고 있습니다.

 

할루시네이션을 피하는 방법

완벽히 피할 수는 없지만, 사용자가 몇 가지 방법을 지키면 위험을 줄일 수 있습니다.

1. AI의 답변을 100% 신뢰하지 않기
   특히 숫자, 법률, 정책, 의학 등은 반드시 교차검증이 필요합니다.
2. 출처를 요구하거나, 사실 기반 데이터로 답변을 유도하기
   “근거를 알려줘”, “출처를 인용해줘” 같은 명령어를 활용하세요.
3. 최신 정보가 필요한 경우엔 직접 검색 병행하기
   생성형 AI의 학습 데이터는 시점이 제한되어 있기 때문에 최신 이슈는 직접 확인이 필수입니다.
4. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 활용
   ChatGPT의 기업용 버전이나 일부 AI 서비스는 실제 문서나 DB를 검색해 인용하는 기능을 탑재하고 있습니다. 이 기능을 활용하면 할루시네이션 발생률이 크게 줄어듭니다.

 

마무리

할루시네이션은 생성형 AI가 가진 매력과 한계가 공존하는 특징입니다. AI는 인간처럼 말하지만, 인간처럼 사고하지 않기 때문에 때로는 자신감 넘치는 ‘거짓말’을 하기도 합니다. 그렇다고 해서 AI를 불신할 필요는 없습니다. 오히려 이러한 한계를 이해하고 ‘검증하는 습관’을 갖는다면, AI는 훌륭한 업무 보조 도구가 될 수 있습니다. 앞으로는 AI가 스스로 사실을 확인하고, 오류를 줄이는 방향으로 발전하면서, 더 신뢰할 수 있는 AI 시대가 열릴 것입니다.