AI 모델이 클수록 커지는 환각 현상: 더 큰 모델이 더 많은 문제를 일으키는 이유

인공지능의 환각 현상, 왜 문제인가?

AI 기술이 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)들이 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. GPT-4, 라마(LLaMA), 블룸(BLOOM)과 같은 대형 모델들은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 이들의 성능은 시간이 지남에 따라 더욱 향상되고 있습니다.

하지만 최근 연구에 따르면, AI 모델이 커질수록 환각(hallucination) 현상이 더 심해진다고 합니다.

환각이란, AI가 실제로는 알지 못하는 정보를 마치 사실인 것처럼 제공하는 현상을 뜻합니다.

더 큰 문제는 많은 사람들이 이러한 잘못된 정보를 구분하지 못한다는 것입니다. 이 글에서는 AI 환각 현상의 원인과 그 영향, 그리고 이를 해결하기 위한 방법에 대해 알아보겠습니다.

AI 모델의 크기와 환각의 관계

1. 연구 배경: 대형 모델이 더 위험한 이유

스페인 발렌시아 AI 연구소에서 진행한 연구에 따르면, AI 모델이 클수록 오답을 더 많이 제시하고, 사용자는 이를 알아채기 어렵다는 결과가 나왔습니다. 연구진은 다양한 AI 모델, 특히 오픈AI의 GPT, 메타의 라마, 빅사이언스의 블룸을 대상으로 실험을 진행했습니다.

이들은 각 모델의 초기 버전과 최신 버전을 비교하며, 산술, 애너그램, 지리, 과학 등 여러 분야에서 모델의 성능을 테스트했습니다.

결과는 모델이 커질수록 정답률은 증가했지만, 어려운 질문일수록 오답을 내놓을 가능성도 커진다는 것이었습니다.

 

특히, GPT-4와 같은 대형 모델들은 질문에 답을 피하기보다는 잘못된 답변을 주는 경향이 강했습니다.

이는 사용자가 모델의 답변을 맹목적으로 신뢰할 경우, 심각한 문제가 발생할 수 있음을 시사합니다.

2. AI 모델의 환각 현상: 무조건 답하려는 AI의 문제점

연구에 따르면, 대형 언어 모델들은 정답을 모를 때에도 무조건 답을 시도합니다. 이로 인해, 일부 모델의 경우 오답률이 60%를 넘는 경우도 있었습니다. 더욱 놀라운 것은 사람들이 이 잘못된 답변을 정확한 정보로 착각한다는 점입니다.

쉬운 질문에서는 약 10%에서 20%, 어려운 질문에서는 최대 40%에 달하는 사람들이 부정확한 답변을 옳다고 생각했습니다.

이는 AI가 제공하는 정보에 대한 신뢰성을 낮추는 요인으로 작용하며, 특히 중요한 의사 결정에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 환각 문제를 해결하는 방법: 모르는 것은 모른다고 말하게 하기

AI 모델이 환각 현상을 보이는 원인 중 하나는 모르는 것을 모른다고 인정하지 않는 것입니다. 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 모델들이 정확하게 모르는 질문에 대해서는 답변을 회피하거나 모른다고 답하도록 만들어야 한다고 주장했습니다.

이는 특히 의료 분야와 같은 특정 목적을 위한 모델에서 중요한데, 실제로 이와 같은 미세 조정을 통해 환각 현상이 줄어드는 경향이 있음을 발견했습니다.

 

그러나 범용적으로 사용되는 AI 모델에서는 이러한 문제를 해결하기가 더욱 어렵습니다.

의료용 AI는 한정된 정보를 처리하기 때문에 개선할 여지가 있지만, 범용 챗봇의 경우 다양한 질문에 대해 광범위한 답변을 시도해야 하므로 환각이 발생할 가능성이 높습니다.

따라서 AI 개발자들은 범용 챗봇을 만들 때 더 많은 주의가 필요하며, AI가 자주 틀리는 분야를 파악하고 이를 개선해야 합니다.

4. AI 답변에 대한 신뢰 문제: 인간의 한계

AI 환각 현상은 AI 자체의 문제뿐만 아니라 인간의 한계에서도 비롯됩니다.

연구에서 사람들에게 AI의 답변을 정확, 부정확, 회피로 분류하게 했을 때, 많은 사람들이 오답을 정확한 답변으로 분류하는 경향을 보였습니다.

이는 AI가 주는 정보에 대한 인간의 신뢰도가 지나치게 높을 수 있음을 보여줍니다. 특히 기술적 지식이 부족한 사용자일수록 AI의 환각 현상을 제대로 인식하지 못할 가능성이 큽니다.

 

따라서 AI를 사용할 때는 사용자가 AI의 답변을 무비판적으로 수용하지 않고, 일정한 비판적 사고를 유지해야 한다는 점이 중요합니다.

또한 AI가 제공하는 정보가 항상 정확하지 않다는 사실을 인식하고, 필요할 경우 추가적인 확인 과정을 거쳐야 합니다.

AI의 발전, 환각 문제 해결이 관건

AI는 우리의 일상 속에서 더 많은 역할을 담당하고 있으며, 그 잠재력은 무궁무진합니다. 하지만 AI가 커지면 커질수록 환각 현상과 같은 문제들이 함께 증대되고 있습니다.

이 문제를 해결하지 않으면 AI의 신뢰도는 계속해서 떨어질 수밖에 없습니다. 앞으로 AI 개발자들은 모르는 것을 모른다고 말하게 하는 것을 목표로 더 나은 모델을 만들어야 하며, 사용자는 AI의 정보를 검토하고, 그 정확성을 의심하는 습관을 길러야 합니다.

 

대형 AI 모델의 환각 문제는 단순히 기술적인 오류를 넘어, 우리 사회에서 AI가 어떻게 받아들여져야 하는지에 대한 중요한 질문을 던지고 있습니다.

더 나은 AI는 단지 더 많은 정보를 처리하는 것이 아니라, 더 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 방향으로 나아가야 합니다.

당신을 위한 3줄 요약

1. 대형 AI 모델일수록 환각 현상이 심해지고, 사람들은 잘못된 답변을 잘 구분하지 못합니다.
2. 오답률이 60%를 넘는 경우도 있으며, AI 모델이 모르는 것을 모른다고 말하지 않는 것이 문제입니다.
3. 환각 현상을 해결하기 위해 AI는 답변을 회피하거나 모른다고 답하도록 조정해야 합니다.

3 line summary for you

1. Larger AI models tend to experience more hallucination, and people struggle to differentiate wrong answers.
2. Some models have a 60% error rate, as AI fails to admit when it doesn't know something.
3. To fix hallucination, AI should be adjusted to either avoid answering or acknowledge lack of knowledge.

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