인공지능(AI)은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 이루었습니다. 그러나 AI 환각이 무엇인지, 그리고 이를 극복하는 방법을 이해하는 것은 LLM 제작자에게 여전히 지속적인 과정입니다.
현재와 미래의 기술은 특히 AI가 인간 언어를 이해하고 생성하는 방법과 관련하여 우리 모두를 계속 매료시키고 있습니다. 엄청난 양의 텍스트를 학습한 컴퓨터 프로그램인 LLM(Large Language Model)이 크게 발전했습니다. 이 LLM은 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 종류의 창의적인 텍스트 형식을 작성할 수 있습니다.
그러나 이러한 인상적인 모델의 힘으로 인해 발생하는 독특한 문제가 있습니다. 때때로 “환각”을 일으킨다는 것입니다.
AI 환각이란 무엇입니까?
인간이 현실이 아닌 것을 상상하거나 꿈꿀 수 있는 것처럼 AI도 비슷한 일을 할 수 있습니다. AI 환각은 LLM이 그럴듯해 보이지만 실제로는 잘못된 텍스트를 생성할 때 발생합니다. 이러한 환각은 사소한 오류부터 완전히 지어낸 이야기와 무의미한 진술에 이르기까지 다양합니다.
이 문제를 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
- 사실을 섞는다: 사건에 대한 뉴스 기사 작성을 요청받은 AI는 잘못된 날짜와 장소를 포함하거나 관련 인물을 허위로 표현할 수 있습니다.
- 허위 생성 정보: 제품 설명을 작성하는 임무를 맡은 AI는 제품에 실제로 없는 기능을 만들어낼 수 있습니다.
- 확실히 부정확함: AI 환각의 가장 까다로운 점은 종종 매우 설득력 있는 방식으로 제시되어 실제 정보와 구별하기 어렵다는 것입니다.
LLM에게 환각이 문제가 되는 이유는 무엇입니까?
AI 환각이 무엇인지에 대한 설명에서 볼 수 있듯이 이는 여러 가지 이유로 LLM에게 중요한 문제입니다. 첫째, 사람들이 LLM이 생성하는 텍스트를 신뢰할 수 없다면 사용자는 기술의 전반적인 유용성과 신뢰성에 대한 믿음을 잃게 됩니다. LLM이 작성한 뉴스 기사의 온라인 요약을 읽고 있다고 상상해 보십시오. 요약에 사실적 오류가 포함된 경우 해당 소스 사용을 완전히 중단할 수 있습니다. 이는 챗봇, 가상 비서 또는 자동화된 콘텐츠 생성 도구와 같이 LLM을 사용하여 텍스트를 생성하는 모든 응용 프로그램에 주요 문제가 될 수 있습니다.
둘째, AI 환각은 잘못된 정보의 확산에 기여할 수 있습니다. 이미 가짜 뉴스가 큰 관심사인 시대에 AI가 생성한 텍스트는 믿을만해 보이지만 실제 정보로 오인되기 쉽습니다. 이는 공개 담론부터 중요한 의사 결정 과정까지 모든 것에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 정보가 포함된 정치 후보에 대한 소셜 미디어 게시물을 작성하는 LLM을 상상해 보세요.
이러한 게시물은 유권자를 오도하고 선거 결과를 좌우할 수 있습니다. 이것이 바로 Google이 Gemini의 선거 관련 문의 응답 기능을 비활성화한 정확한 이유입니다.
셋째, LLM을 사용하는 기업이나 조직은 AI 시스템이 부정확하거나 유해한 콘텐츠를 생성하는 경우 평판이 손상될 수 있습니다. 회사에서 LLM을 사용하여 온라인 상점에 대한 제품 설명을 작성한다고 가정해 보겠습니다. LLM이 제품에 실제로 없는 기능을 만들어낸다면 고객의 불만을 불러일으키고 회사의 평판이 손상될 수 있습니다.
AI 환각은 왜 발생하는가?
이제 AI 환각이 무엇인지에 대해 몇 가지 아이디어를 가지셨는데, 그런 일이 왜 발생합니까? 이 문제의 원인은 다음과 같습니다.
- 훈련 방법: LLM에는 엄청난 양의 텍스트 데이터가 제공됩니다. 이 데이터에는 오류, 편견, 오래된 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다. AI는 올바른 정보에서 학습하는 것처럼 이 데이터로부터 학습합니다.
- 이해 vs 창조: LLM은 언어의 패턴을 이해하는 데 능숙하지만 항상 실제 개념이나 논리를 확실하게 이해하는 것은 아닙니다. 실제로는 사실이 아닌데도 그럴듯하게 들리는 것을 생성할 수 있습니다.
- 유창함을 추구하다: LLM은 자연스럽고 인간처럼 들리는 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다. 때로는 이는 AI의 지식에 공백이 있을 수 있는 “빈칸 채우기”를 의미합니다. 이러한 공백이 채워지면 AI가 콘텐츠를 구성할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 어떤 조치를 취하고 있나요?
AI 커뮤니티의 연구원과 개발자들은 AI 환각을 줄이는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다.
일부 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 더 나은 훈련 데이터: 오류와 편견이 포함될 가능성이 적은 신중하게 선별된 데이터 세트를 생성하여 AI 동작을 개선합니다.
- 사실 확인: AI가 생성한 텍스트를 신뢰할 수 있는 소스와 상호 참조하여 정확성을 보장하는 기술을 개발합니다.
- 설명 가능성: 추론 과정을 설명할 수 있는 LLM을 설계하여 잠재적인 오류를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.
- 인간-AI 협업: 인간과 AI가 함께 작동하는 시스템을 구축하여 환각을 더 쉽게 식별하고 교정할 수 있습니다.
그 외에도 Nvidia의 Jensen Huang은 AI 환각이 향후 5년 이내에 치료될 수 있다고 말합니다.
따라서 AI 환각은 복잡한 문제이지만 LLM이 잠재력을 최대한 발휘하려면 극복해야 할 중요한 문제입니다. 환각을 줄이는 기술이 더욱 정교해짐에 따라 LLM을 의사소통, 창의성 및 지식 작업을 위한 훨씬 더 신뢰할 수 있고 가치 있는 도구로 만들 것을 약속합니다.
주요 이미지 크레딧: vackground.com/Unsplash
Source: AI 환각이란 무엇이며 왜 LLM의 미래에 큰 영향을 미치나요?