할루시네이션 서비스란? 할루시네이션 뜻과 사례

게임 속에 등장하는 기술 중 하나인 ‘할루시네이션’이란 용어가 챗GPT의 잘못된 답변을 일컫는 용어로 사용되고 있습니다. 할루시네이션의 사전적 의미는 환각이나 환영을 뜻하는데요. AI시대에 할루시네이션은 그 의미가 조금 더 넓게 쓰이고 있습니다. 할루시네이션 서비스란 무엇이고, 할루시네이션 뜻과 대표적인 사례에 대해 알아보겠습니다.

 

 

할루시네이션 서비스 뜻

 

"할루시네이션 서비스"는 AI와 관련된 용어로, AI 시스템이 실제로 존재하지 않거나 잘못된 정보를 생성하는 현상을 지칭합니다.

 

AI가 아무리 학습된 데이터를 바탕으로 모든 질문에 대답이 가능하다 하더라도, 때로는 오류가 포함된 답변을 제공하기도 하는데요. AI가 마치 "환각(hallucination)"을 하는 것처럼 잘못된 정보를 만들어낸다는 점에서 유래되어 ‘할루시네이션’ 또는 ‘할루시네이션 서비스’라고 부릅니다.

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할루시네이션 사례

 

AI의 할루시네이션은 여러 가지 대표적인 사례를 통해 널리 알려졌습니다. 몇 가지 사례를 알아보겠습니다.

 

 

GPT-3와 관련된 사례

 

GPT-3는 강력한 언어 모델로 많은 관심을 받았지만, 잘못된 정보를 생성한 사례도 있습니다.

 

예를 들어, 사용자가 역사적 사실에 대해 질문했을 때 GPT-3가 존재하지 않는 인물이나 사건을 만들어내기도 했습니다.

 

가장 대표적인 게 바로 ‘세종대왕과 맥북프로’ 사건인데요. “조선왕조실록에 기록된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘”라고 하자 챗GPT가 “15세기 조선 시대 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음을 작성하던 중 문서 작성 중단에 대하여 담당자에게 분노하여 맥북프로와 함께 그를 방으로 던진 사건입니다.”라고 답변한 바 있습니다.

 

지금은 오류를 바로 잡고, 같은 질문에 “조선왕조실록에는 세종대왕이 맥북프로를 던진 사건이 기록되어 있지 않습니다. 이는 현대의 기술인 맥북프로와 조선시대의 역사적 사실이 결합된 허구적 이야기로, 실제로 존재하지 않는 사건입니다.”라고 대답합니다.

 

 

의료 상담 AI

 

의료 상담 AI 챗봇이 사용자의 증상에 대해 잘못된 진단을 내리거나, 부적절한 치료 방법을 제안한 사례가 있습니다. 예를 들어, 한 환자가 증상을 입력했을 때, AI가 존재하지 않는 병명을 언급하거나, 위험한 조언을 제공한 경우가 있었습니다.

 

예를 들자면, 사용자가 두통과 어지러움을 호소했을 때, 챗봇이 이를 심각한 신경 질환으로 잘못 진단하고 불필요한 공포를 조성한 사례가 있습니다.

 

음식 레시피 AI

 

AI가 사용자에게 요리법을 추천할 때 잘못된 정보를 제공한 사례도 있습니다. 예를 들어, AI가 특정 재료를 잘못 추천하거나, 조리 과정에서 위험할 수 있는 방법을 제안한 경우가 있습니다.

 

예를 들자면, AI가 케이크 레시피를 제공하면서 독성이 있는 식물의 잎을 사용하도록 잘못 추천한 사례가 있습니다.

 

이밖에도 자동화된 뉴스 생성 AI가 잘못된 정보를 포함한 기사를 작성한 사례, 위키피디아에서 AI가 자동으로 문서를 편집하는 과정에서 잘못된 정보를 삽입한 사례 등이 있습니다.

 

 

AI 할루시네이션의 원인

 

할루시네이션이 발생하는 원인은 여러 가지가 있는데요.

 

우선, AI가 훈련된 데이터가 편향되거나 불완전할 경우, 실제 상황과 맞지 않는 정보를 생성할 수 있습니다.

 

또한, AI 모델은 학습된 데이터 내에서 패턴을 찾아내는 데 기반을 두고 있지만, 새로운 상황이나 충분한 맥락을 이해하지 못할 때 잘못된 정보를 만들어낼 수 있습니다.

 

AI가 문맥을 잘못 이해하거나 충분한 배경 정보를 갖고 있지 않을 때 발생하기도 합니다.

 

 

해결 방안

 

할루시네이션으 해결하기 위해서는 데이터 품질을 높이는 게 가장 중요합니다.

 

AI를 훈련시키는 데이터의 품질을 높이고, 다양한 소스로부터 데이터를 수집하여 편향을 줄일 수 있습니다.

 

또한, AI 모델을 지속적으로 검증하고, 잘못된 정보를 생성하지 않도록 개선하고, AI가 생성한 정보를 검토하고 검증할 수 있는 인간의 감독 시스템을 도입하여 오류를 최소화할 수 있습니다.

 

 

마무리

 

AI의 할루시네이션 현상은 인간의 환각과는 다르지만, 실제로 존재하지 않는 정보를 생성한다는 점에서 유사합니다.

 

이를 바로잡기 위해서는 AI의 신뢰성을 유지하고 사용자에게 정확한 정보를 제공하기 위해 지속적인 연구와 노력이 필요합니다.

 

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