일상생활, 학교공부, 업무 등 대규모 언어 모델은 다양한 분야에 활용하기 좋은 도구입니다.

하지만 이러한 대규모 언어 모델에는 사실에 부합하지 않는 내용을 제공하는 할루시네이션(Hallucination) 현상이 있어서 사용할 때 유의해야합니다. 

1. 할루시네이션이란?

할루시네이션 (Hallucination)은 대규모 언어 모델이 주어진 맥락에서 사실이 아닌, 가상의 정보나 결과를 생성하는 현상을 나타냅니다. 이는 대규모 언어 모델이 모호한 정보를 기반으로 가정을 함으로써 발생할 수 있습니다.

2. 할루시네이션은 왜 발생하는가?

할루시네이션은 다양한 이유로 발생할 수 있습니다:

• 훈련 데이터의 한계: 대규모 언어 모델이 학습한 데이터 내에 충분한 사실적인 정보가 없는 경우, 대규모 언어 모델은 가정을 하거나 관련 없는 정보를 생성할 수 있습니다.

• 모호성: 대규모 언어 모델은 주어진 정보나 요청이 모호하거나 부족한 경우, 이를 해석하기 위해 가정을 하거나 유추를 할 수 있습니다.

• 데이터 편향: 대규모 언어 모델이 특정 유형의 데이터에 노출되어 특정한 패턴을 학습했을 때, 다른 유형의 정보에 대해 혼동을 일으킬 수 있습니다.

3. 할루시네이션에 대한 대응방법

• 의심과 검증: AI튜터가 생성한 정보에 대해 항상 비판적으로 검토해야 합니다. 혹은 해당 정보의 출처를 검증하고 확인하는 것이 중요합니다.

• 더 명확한 질문: 대규모 언어 모델에게 명확하고 구체적인 질문을 하여 대규모 언어 모델의 답변을 개선하고, 할루시네이션을 최소화할 수 있습니다.

할루시네이션은 대규모 언어 모델의 한계 중 하나이며, 대규모 언어 모델의 답변을 해석하고 검증하는 능력은 중요합니다. AI튜터가 생성한 정보를 받아들일 때 항상 비판적 사고를 유지하고, 신중하게 검토하는 습관을 갖는 것이 필요합니다.