AI가 ‘거짓말을 한다’는 말의 정확한 의미
사람이 거짓말을 할 때는 보통 의도와 책임이 함께 따라옵니다. 알고도 속이거나, 이익을 위해 사실을 왜곡하는 행동을 말합니다.
반면 오늘날의 생성형 AI는 의도나 욕심이 없습니다. 단지 ‘다음에 올 법한 말을 통계적으로 예측하는 시스템’일 뿐입니다. 그럼에도 불구하고, 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어낼 때가 있고, 이때를 AI 업계에서는 Hallucination이라고 부릅니다.
즉, AI는 인간처럼 “알면서 속이는 거짓말”을 하는 것이 아니라, “자신도 모르는 것을 아는 척 말하는 구조적인 오류”를 일으키는 것입니다. 이 차이를 이해하는 것이 Hallucination 논의를 시작하는 출발점입니다.
Hallucination은 어떻게 발생하는가
1. 확률적 예측의 본질적 한계
생성형 AI의 핵심 구조는 “주어진 문맥에서 다음에 올 가능성이 높은 단어(token)를 순차적으로 예측하는 것”입니다. 이때 모델은 실제 세계의 진실을 직접 보는 것이 아니라, 훈련 데이터에서 배운 패턴의 통계만을 참고합니다.
문제가 되는 순간은 “데이터 안에서 충분히 본 적은 없지만, 말은 그럴듯하게 이어가야 하는 상황”입니다. 그러면 모델은 “그래도 가장 그럴듯한 문장”을 선택해 내보내게 되고, 이 결과가 현실과 어긋나면 Hallucination이 됩니다.
2. 지식 공백과 애매한 질문
모델이 잘 모르는 영역, 데이터가 빈약한 영역, 또는 질문 자체가 애매한 경우 Hallucination 가능성이 크게 올라갑니다. 사용자의 질문이 모호하면, 모델은 여러 가능성을 섞어 가장 자연스러운 문장을 만들어내려 하기 때문입니다.
예를 들어, 존재하지 않는 논문 제목을 물어보거나, 실제로는 발표되지 않은 기능의 출시일을 추정하게 만들면, 모델은 “없다”고 말하기보다 “있다고 가정하고 채워 넣는 쪽”으로 답을 구성할 수 있습니다.
3. 과도한 확신과 표현 스타일
Hallucination을 더 위험하게 만드는 요소는 “표현의 자신감”입니다. 모델은 답이 맞는지 틀린지에 따라 어조를 자동으로 조절하지 않습니다. 학습 데이터 안에 존재하는 문체를 그대로 모방하기 때문에, 틀린 내용을 말하면서도 매우 단정적인 어조를 사용할 수 있습니다.
사용자 입장에서는 “이 정도로 자신 있게 말하는데 틀릴 리 없다”고 느끼기 쉽습니다. 그래서 Hallucination은 단순 오류라기보다, “검증되지 않은 확신”이라는 점에서 더 조심해야 합니다.
일반 사용자가 자주 겪는 Hallucination 유형
실제 사용 환경에서 자주 등장하는 Hallucination 패턴은 몇 가지 유형으로 정리할 수 있습니다.
- 가짜 사실 생성: 실제로 존재하지 않는 사건, 제품, 인물의 발언 등을 마치 있었던 것처럼 설명합니다.
- 허구의 논문·책·사이트 인용: 있어 보이는 저자 이름과 연도, 저널명을 붙여
그럴듯한 참고문헌
을 만들어냅니다. - 수치·날짜·지명 오류: 특정 연도, 통계 수치, 지명을 틀리게 말하면서도 스스로 정정하지 못합니다.
- 회사·서비스 기능 과장: 아직 존재하지 않는 기능을 있다고 설명하거나, 이미 종료된 서비스를 최신 서비스처럼 언급하기도 합니다.
- 권위적 어투로 포장된 추정: “~라고 알려져 있습니다”, “전문가들은 ~라고 말합니다” 같은 문장으로 추정을 사실처럼 포장합니다.
이 유형들을 알고 있으면, AI 답변을 읽을 때 “특히 어디를 의심하고 검증해야 하는지”를 빠르게 가늠할 수 있습니다.
Hallucination이 위험해지는 순간
모든 Hallucination이 같은 수준의 위험을 가지는 것은 아닙니다. 일상적인 잡담이나 창작 아이디어 발상에서는 오히려 상상력이 도움이 될 때도 있습니다. 문제는 “현실의 중요한 의사결정과 직접 연결될 때”입니다.
- 의학·건강 정보: 약물 복용, 진단, 치료법을 AI 답변만 보고 결정하는 것은 매우 위험합니다.
- 법률·세무·계약: 국가별 법령이나 세법은 자주 바뀝니다. 잘못된 안내는 직접적인 금전·법적 리스크로 이어질 수 있습니다.
- 투자·금융: 수익률, 위험도, 규제 정보 등을 정확히 모른 채 추정으로 말하면, 큰 손실을 유발할 수 있습니다.
- 뉴스·정치·평판: 확인되지 않은 소문이나 발언을 사실처럼 재생산하면, 특정 개인·단체의 평판에 심각한 피해를 줄 수 있습니다.
따라서 생성형 AI를 쓸 때는 “오류 가능성”이 아니라 “오류가 날 경우 감당해야 할 비용”을 기준으로 위험도를 판단하는 것이 더 현실적입니다.
Hallucination을 줄이기 위한 질문·프롬프트 설계 전략
1. 맥락과 목적을 먼저 공유하기
질문이 구체적일수록 Hallucination 가능성은 줄어듭니다. “대충 이런 느낌의 답”이 아니라, “어떤 상황에서·누가·무엇을 위해·어떤 형식으로” 답을 쓰는지 미리 알려주는 것이 좋습니다.
예를 들어, Hallucination을 설명해줘
보다는 AI 입문자 대상 블로그 글에서, 기술 용어는 쉽게 풀어 설명하면서 Hallucination의 정의와 위험성을 설명해줘
처럼 질문을 설계하면, 모델이 쓸데없는 내용을 지어낼 여지가 줄어듭니다.
2. 모르면 모른다고 말하도록 요구하기
프롬프트에 모르는 내용은 추측하지 말고, ‘모른다’고 명시해줘
, 불확실하면 가능한 시나리오로 구분해서 설명해줘
같은 조건을 명시하는 것도 실질적인 효과가 있습니다.
이런 요구는 모델 내부의 가중치를 바꾸지는 못하지만, 답변 스타일을 조정함으로써 Hallucination을 어느 정도 억제할 수 있습니다. 특히 “단정적 표현 대신 조건부 표현을 사용해 달라”는 요청은 오해를 줄이는 데 도움이 됩니다.
3. 근거를 함께 요청하기
결론만 말해줘
라는 질문보다 근거와 함께 단계별로 설명해줘
, 어떤 가정 위에서 이런 결론이 나왔는지 명시해줘
라고 요구하면, 사용자가 답변의 논리 구조를 직접 검증하기 쉬워집니다.
또한 가능하면 공식 문서, 표준, 논문 등 1차 자료 위주로 근거를 설명해줘
라고 요구하면, 적어도 “출처가 아예 언급되지 않는 답변”을 피하는 데 도움이 됩니다. 이때도 출처가 실제로 존재하는지는 사용자가 별도로 확인해야 합니다.
4. 검색·RAG 기반 도구를 함께 활용하기
Hallucination을 구조적으로 줄이기 위해 최근 많이 쓰는 방법이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 이는 “검색이나 데이터베이스에서 관련 자료를 먼저 찾고, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 구조”입니다.
사용자 입장에서는 “AI가 무엇을 보고 말하고 있는지”를 함께 보여주는 도구를 선택하는 것이 좋습니다. 회사 내부 문서, 매뉴얼, 정책 자료 등 명확한 기준이 있는 경우에는, RAG나 문서 기반 챗봇을 통해 Hallucination을 상당 부분 줄일 수 있습니다.
5. 고위험 영역에서의 기본 원칙
의료, 법률, 세무, 대규모 투자 등 고위험 영역에서는 “AI는 의사결정 보조 도구일 뿐, 최종 판단 주체가 아니다”라는 원칙을 분명히 해야 합니다.
AI 답변은 전문가에게 질문할 때 참고할 초안을 만드는 용도로 활용하고, 최종 결정은 반드시 인간 전문가의 책임 하에 내려야 합니다. 이 선을 명확히 그어 두는 것이 Hallucination 리스크를 관리하는 가장 현실적인 방법입니다.
AI와 신뢰를 만드는 사용 습관
Hallucination은 완전히 없앨 수 있는 버그라기보다, 구조적으로 관리해야 하는 특성에 가깝습니다. 따라서 “AI를 신뢰할 수 있느냐”는 질문은 곧 “사용자가 어떤 습관과 원칙으로 AI를 쓰느냐”의 문제이기도 합니다.
- 중요한 정보는 반드시 2차 검증하기 – 검색, 공식 문서, 다른 AI 모델 등을 활용해 교차 확인합니다.
- AI 답변을 곧이곧대로 복붙하지 않기 – 보고서, 메일, 발표자료에 그대로 쓰기보다, 스스로 이해하고 수정한 뒤 사용합니다.
- 자신만의 체크리스트 만들기 – 날짜·수치·고유명사·법규·금융 관련 내용은 항상 따로 점검하는 습관을 들입니다.
- 조직 차원의 가이드라인 정비 – 회사나 학교에서는 AI 사용 범위, 검증 절차, 기록 방법 등을 정책 차원에서 정해 둘 필요가 있습니다.
이렇게 보면 Hallucination 문제는 단순히 “AI의 품질” 문제가 아니라, “AI를 다루는 인간 쪽의 리터러시와 규범” 문제이기도 합니다.
meta_know 인사이트
Hallucination은 “AI의 치명적 결함”이라기보다 “언어를 확률적으로 예측하는 구조에서 피할 수 없는副작용”에 가깝습니다. 따라서 핵심은 AI를 완전히 신뢰하느냐 마느냐가 아니라, 어떤 상황에서·어느 정도까지 신뢰할 것인가를 명확히 정하는 데 있습니다.
지금 사용하는 서비스가 Hallucination을 어떻게 다루고 있는지, 출처 표기와 검증 절차를 얼마나 지원하는지 한번 점검해 보시길 권합니다. 그 위에 개인과 조직의 사용 원칙을 얹을 때, 비로소 AI가 위험한 도구에서 쓸 만한 파트너로 자리 잡을 수 있습니다.
핵심 정리
- AI의 Hallucination은 “의도적인 거짓말”이 아니라 “확률적 예측 구조에서 생기는 허구의 채우기”입니다.
- 지식 공백, 애매한 질문, 과도한 확신 표현이 겹칠수록 Hallucination 위험은 크게 올라갑니다.
- 의료·법률·세무·투자·평판 영역에서는 작은 Hallucination도 큰 피해로 이어질 수 있어, AI는 반드시 보조 도구로만 사용해야 합니다.
- 프롬프트 설계, 근거 요구, RAG·검색 결합, 교차 검증, 조직 차원의 가이드라인을 통해 Hallucination을 “관리 가능한 수준”으로 줄일 수 있습니다.
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