AI 할루시네이션(AI hallucination) 에 대해 알아보겠습니다.

Ⅰ. AI 할루시네이션(AI hallucination) 이란?

 AI 할루시네이션은 AI가 잘못된 또는 근거 없는 정보를 그럴듯하게 생성하는 오류를 가리킵니다. 인간의 심리적 환각(hallucination)과 유사한 용어를 쓰지만, AI의 경우 감각적 인지 경험이 아닌 데이터와 알고리즘 처리 과정에서 벌어지는 오류입니다.
 대형 언어 모델은 입력된 문맥을 바탕으로 다음에 올 단어나 문장을 확률적으로 예측하는 방식으로 작동하며, 훈련 데이터에 없는 정보에 대해서도 “통계적 추측”으로 내용을 만들어 내기 때문에 할루시네이션이 발생합니다.
 AI는 생성한 결과물의 진위 여부를 스스로 판단하지 못하며, 훈련 시 학습한 데이터 패턴을 이용해 그럴듯한 답을 출력할 뿐이기에 정확하지 않은 답변을 사실처럼 제시하는 경우가 많습니다

Ⅱ. AI 할루시네이션(AI hallucination) 원인

 ⅰ. 훈련 데이터의 불완전성
    : 오류가 포함되거나, 특정 주제에 데이터가 부족할 때 AI는 빈틈을 메우기 위해 부정확한 정보를 생성
 ⅱ. 과적합(Overfitting) 및 일반화 실패
    : 모델이 학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새로운 상황에 적절히 대응하지 못할 때
 ⅲ. 디코딩(Decoding) 전략
    : 랜덤 샘플링, 빔 서치 등 텍스트 생성 기법이 모호하거나 틀린 출력을 낳기도 함
 ⅳ. 확률적 추론 특성
    :  “가장 그럴듯한” 시퀀스를 고르되, 그럴듯함이 반드시 진실과 일치하는 것은 아님

Ⅲ. AI 할루시네이션(AI hallucination) 유형

유형	특징	예시
사실적 환상(Factual Hallucination)	전혀 사실이 아닌 인물·사건·숫자를 생성	“17세기 스페인에 존재했던 한국인 작가”
실버 라이닝(Silver Lining)	긍정적이지만 근거 없는 허구 정보 제시	“이 약은 100% 암을 치료한다”
세부 오류(Detail-level Error)	실제지만 세부 정보 왜곡	“회의는 2024년 15월에 열렸다”
관계 오류(Relational Hallucination)	서로 무관한 개체나 개념을 잘못 연결	“에펠탑은 세계 7대 불가사의 중 하나로 선정되었다”

Ⅳ. AI 할루시네이션(AI hallucination) 영향

 ⅰ. 정보 신뢰도 저하: 사용자와 기관이 AI 결과를 의심하게 만듦
 ⅱ. 의사결정 오류: 의료, 법률, 금융처럼 정확성이 필수인 분야에서 심각한 손실 초래
 ⅲ. 책임 소재 모호화: AI가 잘못된 정보를 누구 책임으로 돌릴지 불분명
특히 자율주행차, 의료 진단 등 안전과 생명이 걸린 영역에서 AI 할루시네이션은 치명적 위험 요소가 됩니다.

Ⅴ. AI 할루시네이션(AI hallucination) 대응 및 완화 방법

 ⅰ. 데이터 품질 관리
   1) 정확하고 편향 없는 고품질 데이터 확보
   2) 동시다발적 크로스체크(cross-check)로 오류 제거
 ⅱ. 사전·사후 검증
   1) Fact-checking: 외부 지식 그래프나 데이터베이스와 비교 검증
   2) RLHF(인간 피드백 기반 강화학습): 전문가가 검토한 정답으로 모델을 미세 조정
 ⅲ. 신뢰도 추정 및 감지 알고리즘
  1) 출력마다 신뢰도 점수(confidence score) 제공
  2) 비정상 패턴 감지 시 사용자 경고 또는 차단
 ⅳ. 태스크별 미세조정(Fine-tuning)
  1) 도메인 특화 모델로 훈련해 일반 모델 대비 정확도 향상
  2) 법률·의료 등 특정 분야에 맞춘 추가 학습
 ⅴ. 하이브리드 시스템 설계
  1) AI 결과 + 사람 검수 조합
  2) 결정적 영향이 큰 상황에는 전문가 승인 필수화