AI가 너무 잘 예측할 때: 대규모 언어 모델의 환각 현상 이해

생성형 AI는 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 때로는 '환각'이라고 불리는 현상으로 정보를 날조하기도 합니다. 이는 모델이 훈련 중에 학습한 패턴을 기반으로 의미나 진실을 이해하지 않고 가장 확률이 높은 단어 시퀀스를 예측하기 때문에 발생합니다. 환각은 작은 가정들이 축적되어 문법적으로는 정확하지만 사실적 정확성에서 벗어나는 텍스트로 이어질 때 발생합니다. 인간도 언어 모델이 작동하는 방식과 유사하게 지식의 공백을 그럴듯한 정보로 채우지만, 그 규모는 훨씬 큽니다. 환각은 잘못된 데이터 준비, 모호한 쿼리 또는 피드백 메커니즘의 편향에서 비롯될 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)은 텍스트를 생성하기 전에 모델을 실제 데이터에 기반하게 함으로써 환각을 줄이는 기술입니다. RAG는 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 모델의 프롬프트에 통합하는 것을 포함합니다. 프롬프트 설계와 출력 검증은 환각을 완화하고 AI의 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. AI의 유용성은 완벽함을 추구하는 것이 아니라 실패 가능성에 대한 투명성에 달려 있습니다. 향후 개발은 AI 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위해 가드레일, 기반 레이어 및 피드백 루프를 만드는 데 중점을 둘 것입니다.