[AhnLab]AI도 거짓말을 한다? 할루시네이션 문제와 해결법

AI 할루시네이션 : 딥러닝(DL) 기반 모델이 현실에 기반하지 않은 정보나 데이터를 생성해 허구적이고 비논리적인 결과를 도출하는 현상

 

이러한 AI 할루시네이션은 단순한 기술적 오류를 넘어 사회적, 윤리적 문제로 확대될 수 있는 중요한 문제이다. 의료, 법률, 금융 등 의사결정이 필요한 분야에 AI가 활용될 때, 치명적인 결과를 낳을 수 있다.

 

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AI 할루시네이션의 원인

1. AI 모델이 학습하는 데이터에 내재된 편향 : 학습 데이터가 부정확하거나 편향된 정보를 포함할 경우, 잘못된 예측을 하거나 비현실적인 결과를 생성할 수 있다.
2. 알고리즘 설계 문제 : 딥러닝 모델은 입력 데이터의 패턴을 일반화하려는 경향이 있다. 이 과정에서 과도한 일반화가 발생해 잘못된 결론에 도달할 수 있다.
3. 모델의 과적합 : AI 모델이 학습 데이터에 과도하게 적응했을 때 발생하는 문제로, 과적합된 모델은 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨이진다. 이로 인해 허구적인 결과가 나타날 수 있다.

AI 할루시네이션을 줄이고, 더 강력한 AI 모델을 만들기 위한 방안

1. 높은 품질의 학습 데이터 활용 : 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있도록 믿을 수 있는 다양한 출처의 데이터를 기반으로 학습시켜야 한다. 데이터 전처리 및 라벨링 과정에 대한 철저한 관리도 빼놓을 수 없다.
2. 지속적이고 체계적인 검증 필요 : AI 모델의 답변을 지속적으로 검증하고 개선해야 한다. 이를 위해 모델의 성능을 지속적으로 평가하고 새로운 데이터를 학습시켜, 모델이 최신 상태와 정확성을 유지하도록 지속적으로 모델을 개선하는 절차를 도입해야 한다.
3. 다양한 기술 활용 : 학습 데이터의 품질을 높이고 동적 검증도 가능한 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검생 증강 생성), 언어의 맥락/의미/뉘앙스 등 문맥 이해를 개선시킬 수 있는 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리), 데이터 양과 다양성을 늘리는 데이터 증강 기술(Data Augmentation) 등을 이용하는 것도 중요하다.

*데이터 전처리 : 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정

*데이터 라벨링 : 사람이 만든 사진, 문서 등의 데이터를 인공지능이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 것

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본 게시글은 아래의 링크 속 콘텐츠를 기반으로 작성.

https://www.ahnlab.com/ko/contents/content-center/35771

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