거대 언어 모델(LLM)의 할루시네이션(Hallucination) 현상: 정의와 원인, 대응 방안

거대 언어 모델(LLM)의 할루시네이션(Hallucination) 현상: 정의와 원인, 대응 방안

1. 개요 (Overview)

거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 최근 자연어 처리 기술의 핵심으로 자리잡고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이 모델들이 사실과 다른 정보를 생성하는 ‘할루시네이션(Hallucination, 환각)’ 현상이 자주 발생하며, 신뢰성 문제를 야기합니다.

이 글에서는 LLM의 할루시네이션에 대한 정의, 원인, 유형, 실제 사례, 그리고 대응 방안을 구조화된 방식으로 살펴봅니다.

2. 정의 (Definition)

할루시네이션(Hallucination)이란,
LLM이 존재하지 않는 정보나 사실과 다른 내용을 ‘그럴듯하게’ 생성하는 현상을 말합니다.
모델의 출력 품질 저하, 신뢰도 하락, 오용 가능성 증가로 이어질 수 있습니다.

3. 원인 (Cause)

3.1. 사전 학습 데이터의 불완전성

모델은 인터넷 텍스트, 문서 등에서 대규모 데이터를 수집해 학습함.
이 데이터에는 오류, 가짜 정보, 오래된 정보가 포함됨.

3.2. 확률 기반 생성 구조

LLM은 다음 단어의 확률 분포를 기반으로 응답 생성.
따라서 정답을 ‘이해’하는 것이 아니라 ‘그럴듯한 문장’을 생성함.

3.3. 제한된 컨텍스트 윈도우

현재 입력된 정보 내에서만 판단하므로, 중요한 정보가 누락되면 엉뚱한 답을 생성할 수 있음.

5. 실제 사례 (Real-world Examples)

법률 분야: 실제 존재하지 않는 판례를 인용하여 법적 문서 생성 → 변호사 징계 사례 발생 (2023, 미국).
의료 분야: 임상 용어 잘못 해석해 잘못된 진단 결과 도출.
뉴스 요약: 없는 사건을 요약하거나, 맥락을 잘못 해석하여 잘못된 요약 생성.

6. 대응 방안 (Solutions)

6.1. Fact-checking 모듈 통합

출력 전에 외부 지식베이스나 검색 API와 비교 검증.

6.2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

최신 정보나 신뢰 가능한 문서를 검색 후 결과에 기반해 응답 생성.

6.3. 사용자 피드백 기반 개선

사용자가 오류를 제보하면 지속적 모델 fine-tuning 및 Reinforcement Learning 적용.

6.4. 출력 신뢰도 표시

모델이 생성한 내용의 신뢰도나 출처를 함께 표기하여 사용자 판단 보조.

LLM의 할루시네이션은 기술 발전의 이면에 있는 중요한 과제로, 개발자와 사용자 모두가 인지하고 적극적으로 대응해야 할 문제입니다.
특히 기업에서 LLM을 활용할 경우, 검증 절차와 기술적 보완이 필수입니다.
AI는 강력하지만, 만능은 아닙니다.
결국 인간의 검토와 책임 있는 사용이 함께할 때 진정한 가치를 실현할 수 있습니다.