Hallucination(환각)은 AI 모델이 현실과 맞지 않거나 허구적인 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상을 의미합니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델 등 생성형 AI에서 자주 발생합니다. 모델은 응답의 일관성이나 자연스러움을 중시하지만, 그 결과 사실과 무관한 내용을 자신 있게 생성하기도 합니다.

주요 특징:

• 허구적 정보 생성(Fabricated Information)
실제 데이터나 입력에 근거하지 않은 가짜 내용 생성

• 그럴듯한 표현(High Plausibility)
자연어 패턴이나 시각적 특징을 잘 흉내내어 신뢰할 만해 보이지만 사실이 아닌 결과를 생성

• 발생 원인(Root Cause)

– 학습 데이터의 한계
– AI의 실제 이해 부족
– 외부 검증(팩트체크) 메커니즘 부재

예시: 

• 텍스트 생성
잘못된 역사적 사건, 허구의 논문 인용, 존재하지 않는 정보를 진짜처럼 답변

• 이미지 생성
학습하지 않은 물체를 그리려다 왜곡되거나 무의미한 이미지 생성

• 음성 생성
비논리적이거나 이해할 수 없는 음성 출력

활용 및 문제점:

• 모델 검증(Model Validation)
의료, 법률 등 정확성이 중요한 분야에서는 환각을 식별하고 해결하는 것이 필수적

• 시스템 개선(System Improvement)

– RLHF(사람 피드백 기반 강화학습)
– RAG(검색 보강 생성)
→ 신뢰할 수 있는 데이터에 근거해 환각을 줄임

• 사용자 신뢰(User Trust)
환각을 최소화해야 AI 시스템에 대한 사용자 신뢰를 구축할 수 있음

중요성

Hallucination은 AI 모델의 정확성, 신뢰성, 실용성을 저해하는 주요 문제입니다.
특히 고위험 응용 분야에서는 정확하고 의미 있는 정보 제공을 보장하기 위해 반드시 해결해야 할 핵심 과제입니다.