생성형 AI 모델의 환각 현상 방지를 위한 방법

최근 생성형 AI 모델이 다양한 산업에서 혁신을 일으키고 있지만, 여전히 몇 가지 도전 과제가 존재합니다. 그중 하나가 바로 '환각 현상(hallucination)'입니다. 환각 현상이란 AI 모델이 실제로는 존재하지 않는 정보를 생성하거나 잘못된 내용을 사실인 것처럼 표현하는 현상을 말합니다. 이러한 문제는 특히 중요한 결정을 내려야 하는 비즈니스 환경에서 신뢰성과 정확성을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 방지 방안이 필요합니다. 이번글에서는 생성형 AI 모델의 환각 현상을 줄이기 위한 여러 가지 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 컨텍스트 그라운딩(Context Grounding)

컨텍스트 그라운딩은 AI 모델이 생성한 정보를 실제 데이터와 비교해 정확성을 높이는 방법입니다. 이 방법은 모델이 생성한 내용이 실제 비즈니스 데이터나 외부 지식 기반과 일치하는지 확인함으로써 환각 현상을 줄이는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 유아이패스의 'AI 트러스트 레이어'는 이러한 방식으로 생성형 AI 모델의 결과물을 비즈니스 컨텍스트에 맞게 검증하여 환각 현상을 방지하고 있습니다.

방법 적용 예시

• 문서 생성: 문서 내용을 생성할 때, 기업의 실제 데이터를 참고하여 일관된 정보를 제공. 이를 통해 잘못된 정보 생성 방지
• 대화형 AI: 고객과의 대화를 진행하는 AI 챗봇이 고객의 과거 데이터를 기반으로 대답을 제공하여 오답 가능성 최소화

2. 검색 증강 생성(Search-Augmented Generation, RAG)

RAG는 생성형 AI 모델에 검색 기능을 결합한 기술입니다. AI가 답변을 생성할 때 실시간으로 인터넷 또는 내부 데이터베이스에서 관련된 정보를 검색하여 답변의 정확성을 높입니다. 이 방법을 통해 AI는 최신 정보를 반영하며, 모델 자체의 데이터만으로 답변할 때 발생하는 오류를 줄일 수 있습니다.

방법 적용 예시

• 검색 기반의 정보 제공: 고객이 질문을 할 때 AI가 실시간으로 검색된 최신 정보를 제공하여 더 정확한 답변 제공
• 기업 내 정보 검색: 기업의 내부 데이터베이스에 있는 자료를 실시간으로 확인해 정보를 생성, 일관된 답변 제공

3. 모델의 세부 조정(Fine-Tuning)

생성형 AI 모델은 초기 학습 이후 세부 조정(fine-tuning)을 통해 특정 도메인이나 산업에 맞는 데이터를 학습할 수 있습니다. 이를 통해 해당 분야의 전문성을 강화하고, 일반적인 환각 현상 가능성을 줄입니다. 특히 법률, 의료 등 고도의 정확성이 요구되는 분야에서 모델의 세부 조정은 매우 중요한 역할을 합니다.

방법 적용 예시

• 법률 서비스: 법률 AI 모델은 특정 법령 데이터에 대해 세부 조정을 거쳐, 법적 조언을 제공할 때 잘못된 정보를 줄임.
• 의료 서비스: 의료 AI 모델은 병원에서 수집한 데이터로 세부 조정을 거쳐 환자에게 정확한 진단 정보를 제공.

4. 모델의 자체 평가(Self-Assessment)

AI 모델이 생성한 결과물에 대해 자체적으로 신뢰도를 평가하고, 필요 시 생성 내용을 수정하는 방식도 환각 현상을 줄이는 중요한 방법입니다. AI가 특정 정보에 대해 확신이 없을 경우 스스로 이를 인식하고, 외부 검증을 요청하거나 사용자에게 경고 메시지를 제공할 수 있습니다.

방법 적용 예시

• 문서 작성 도우미: AI가 작성한 문서의 신뢰도가 낮다고 판단할 경우, 사용자가 검토하거나 수정할 수 있도록 알림을 제공
• 자동 보고서 생성: 보고서를 작성할 때 AI가 특정 데이터에 대한 신뢰도를 분석하고, 추가 검증이 필요한 부분을 표시

5. 지속적인 모델 학습과 업데이트

AI 모델이 환각 현상을 줄이려면 지속적인 학습과 업데이트가 필요합니다. 새로운 데이터를 학습하고, 기존의 잘못된 데이터를 수정함으로써 AI 모델은 더 정확하고 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 특히 빠르게 변화하는 산업에서는 정기적으로 AI 모델을 업데이트하여 최신 정보를 반영해야 합니다.

방법 적용 예시

• 제품 정보 관리: AI가 지속적으로 최신 제품 정보를 학습하여 잘못된 제품 설명이나 사양 제공 방지
• 고객 서비스: 고객 관련 최신 트렌드와 요구사항을 학습하여 고객 응대의 품질을 높임

6. 인간 검토 및 피드백 시스템

AI가 생성한 정보는 항상 완벽하지 않기 때문에 인간의 검토와 피드백이 중요합니다. 사용자는 AI가 생성한 결과를 확인하고, 잘못된 정보를 수정하며, 이러한 피드백을 통해 AI는 학습하고 향후 환각 현상을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

방법 적용 예시

• 콘텐츠 생성: AI가 작성한 기사나 문서를 전문가가 검토한 후 수정사항을 AI에 피드백하여 모델 개선
• 챗봇: AI 챗봇이 고객과 대화를 진행한 후, 상담원이 대화를 검토하고 오류를 수정하여 차후 개선된 답변 제공

결론

환각 현상은 생성형 AI 모델의 큰 도전 과제 중 하나이지만, 여러 가지 방법을 통해 이를 효과적으로 방지할 수 있습니다. 컨텍스트 그라운딩, 검색 증강 생성, 세부 조정, 자체 평가, 지속적인 학습, 인간 피드백 시스템 등 다양한 기술적 접근을 통해 AI 모델의 신뢰성과 정확성을 높일 수 있습니다. 이러한 방지 방법은 AI 모델을 더 효율적이고 실용적인 도구로 만들어 기업과 사용자가 안심하고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

앞으로 AI 기술이 발전함에 따라 환각 현상을 더욱 효과적으로 제어하는 방법도 발전할 것으로 기대됩니다.