🧠 AI 신뢰와 환각의 간극: 똑똑한 시스템이 여전히 실수하는 이유

요약

현대 AI 모델(LLMs)는 코딩이나 요약 등 놀라운 능력을 보여주지만, 여전히 사실을 지어내거나 출처를 잘못 인용하는 '환각(Hallucination)' 문제를 겪고 있습니다. 이 문제는 AI가 확률 기반으로 작동하기 때문에 발생하는 구조적인 불일치('환각의 간극')입니다. 따라서 AI 시스템이 높은 신뢰도를 보여도 실제 정확도가 낮을 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

핵심 포인트

• AI는 코딩, 요약 등 뛰어난 능력을 보이지만, 사실을 지어내는 '환각' 문제를 구조적으로 안고 있다.
• '환각의 간극(Hallucination Gap)'은 AI가 보여주는 높은 인지된 신뢰도와 실제 정확도 사이의 불일치이다.
• 전통적인 소프트웨어와 달리, LLMs는 확실성(certainties)이 아닌 확률(probabilities) 기반으로 작동한다.
• LLMs는 개방형 질문의 상당 부분에서 사실과 다른 답변을 생성할 수 있으며, 특히 법률/의료 분야나 희귀 지식 처리 시 취약하다.