CHAT-GPT(LLM)의 환각! 할루시네이션 알아보기!

LLM에서의 할루시네이션 이해하기

🔍 할루시네이션이란 무엇일까요?

할루시네이션은 대규모 언어 모델(LLMs)이 사실과 다른 내용을 마치 진실인 양 생성하는 현상을 의미합니다.

이는 환각을 보는 것과 유사하다는 의미로, CHATGPT와 같은 LLM이 잘못된 정보를 기반으로 논리적으로 일관된 답변을 만들어내는 경우를 뜻합니다. 이때문에 CHATGPT의 결과를 100% 신뢰하기 어렵습니다.

 

🧠 할루시네이션의 원인은 무엇일까요?

할루시네이션은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

언어 모델 자체의 한계, 학습 데이터의 품질과 편향성, 그리고 인간 언어의 모호성 등이 주요 원인이라고 합니다.

원인	설명
언어 모델의 한계	LLMs는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하지만, 실제 세상에 대한 이해는 부족한 편입니다.
데이터 품질과 편향성	LLMs는 부정확한 정보나 편향된 데이터를 학습하여 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다.
언어의 모호성	인간 언어는 본질적으로 모호하며 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있습니다.

 

⚠️ 할루시네이션의 영향은 무엇일까요?

잘못된 정보가 유포되면 개인과 사회에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 LLMs에 대한 신뢰도 저하와 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.

LLMs의 할루시네이션 문제는 모델에 대한 신뢰도를 저하시킵니다. 사용자들이 LLMs가 제공하는 정보를 의심하게 되면, 모델의 활용도가 감소하고 LLM의 존재의미가 사라질 수 있습니다.

 

🔧 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 노력

할루시네이션 문제를 해결하기 위해 다양한 노력이 이루어지고 있습니다.

데이터 품질 개선, 프롬프트 엔지니어링, 사후 처리 및 검증, 인과 추론 능력 향상을 통해서 할루시네이션 문제를 개선하나가려고 노력 중이며 현재 CHATGPT 등에서는 모델의 업데이트를 통해 많은 부분이 개선되어있습니다.

 

💡 LLMs 활용 시 주의점

LLMs가 생성한 정보는 반드시 사람이 검토하고 다른 자료와 비교해야 합니다. 또한, 특정 관점에 편향될 수 있음을 인지하고, 결과를 100% 신뢰하지 않는 것이 중요합니다.

현 단계에서 LLMs는 창의적 아이디어를 제공하고 업무를 보조하는 유용한 도구지만, 그 결과를 100% 신뢰할 수는 없습니다. 항상 비판적 사고를 유지하며 활용하는 것이 필요합니다.