생성형 AI는 오늘날의 다양한 방법으로 사람들이 활용하고 있습니다. 하지만, AI도 문제점이 있으며, 기술 발전에 따른 문제점들을 바로 잡아야 합니다. 따라서 오늘은 예시로 AI 큰 문제점인 오늘은 할루시네이션 뜻, 원인, 예시, 문제점, 해결 방법에 알아보는 시간을 가져보겠습니다.
할루시네이션 뜻
할루시네이션(Hallucination)은 환각을 의미하며, AI 할루시네이션 현상은 LLM(대형 언어 모델)이 포함된 생성형 AI 대표적으로 Chat Gpt, Bard 등에서 나타나는 현상으로. LLM이 정교해짐에 따라 인공지능 모델이 정확하지 않은 오해의 소지가 커질 수 있는 정보를 제공하는 것을 의미하는 것입니다. 간단하게 설명하면 실제로 존재하지 않는 내용과 사실을 다른 정보로 만들어내는 것을 말하며, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.
할루시네이션 원인
①기본 원인
1) 데이터 편향
데이터 편향은 AI 할루시네이션의 가장 근본적인 원인 중 하나이며, AI 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향을 그대로 반영하여 거짓 정보를 생성할 수 있습니다. 대표적으로 특정 성별, 인종, 정치적 성향에 대한 편향이 포함된 데이터들로 학습된 모델은 해당 편향을 반영하는 정보를 만들어낼 가능성이 높습니다. 이렇게 편향에 따른 데이터 수집 과정, 데이터 전처리 과정, 데이터 레이블링 과정 등에서 발생할 수 있습니다.
2) 모델 복잡성
지나치게 복잡한 모델은 학습 데이터의 패턴을 과도하게 일반화하여 실제 데이터에는 존재하지 않는 새로운 패턴을 만들어낼 수 있으며, 이러한 과정이 AI에게 환각을 일으킬 수 있습니다. 모델 복잡성은 모델의 매개변수 수, 모델 구조, 학습 알고리즘 등에 의해 영향을 받습니다.
3) 불완전한 학습
학습데이터가 충분하지 않거나 학습 과정이 불완전한 경우의 AI 모델은 데이터의 패턴을 정확하게 파악하지 못하고 임의의 정보를 생성할 가능성이 높아집니다. 이러한 현상은 학습 데이터 부족, 학습 시간 부족, 학습 과정 오류 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
4) 알고리즘 한계
현재 사용되는 대부분의 AI 모델은 확률적 접근 방식을 기반으로 작동하고 있습니다. 모델들은 항상 정확한 결과를 예측하지 못하고, 일부 경우에는 실제 데이터와 다른 예측 결과를 만들어낼 수 있다는 것을 뜻합니다. 확률적 접근 방식은 모델의 불확실성을 증가시켜, 거짓 정보를 생성시킬 가능성을 높일 수 있습니다.
②추가 원인
1) 데이터의 품질
학습 데이터의 정확성, 신뢰성, 일관성이 떨어지는 경우는 AI 모델이 착각하여 잘못된 거짓 정보를 생성할 수 있습니다. 데이터 품질 문제는 데이터 오류, 데이터 누락, 데이터 불일치 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
2) 모델 설계
모델 구조, 학습 알고리즘, 평가 지표 등 모델 설계 요소들이 환각을 발생시킬 수 있으며, 모델 설계 문제는 모델 구조 설계 오류, 학습 알고리즘 선택 오류, 평가 지표 설정 오류 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
3) 학습 환경
학습 환경에 존재하는 잡음이나 오류는 AI 모델이 환각을 생성하게 만들 수 있으며, 학습 환경 문제는 훈련 데이터 오염, 훈련 환경 불안정, 훈련 과정 오류 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
4) 사람의 개입
인간이 학습 데이터에 편향을 주입시키거나 모델을 악의적으로 조작하는 경우 할루시네이션 현상이 발생할 수 있으며, 사람이 개입하면 데이터 편향 의도적 주입, 모델 악의적 조작, 모델 오용 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
할루시네이션 사례
할루시네이션 사례에 대해서 대표적인 예를 바드에 검색한 결과 아래와 같이 2023년 3월 15일 ChatCPT 인공지능 모델에서 발생한 허위 정보 사건을 보여주고 있습니다.
할루시네이션 문제점 5가지
1) 허위 정보 확산
AI 모델이 할루시네이션 현상이 발생하여 거짓 정보를 제공하면, 실제 정보로 오인되어 확산될 수 있으며, 이를 통해 사회적 혼란을 야기하거나 개인에게 피해를 입힐 수 있습니다.
2) 신뢰도 저하
AI 모델이 거짓 정보를 제공하므로, 사용자의 불암감을 증가시킬 수 있으며, 이는 AI 기술의 신뢰도 저하 요인이 될 수 있습니다.
3) 윤리적 문제
AI 모델이 생성한 환각이 편향적이거나 공격적인 내용을 포함할 경우에는 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다. 대표적으로 인종 차별적이거나 성차별적인 내용을 만들어내는 경우 사회적 논쟁을 불러일으킬 수 있습니다.
4) 모델 활용 제약
할루시네이션의 가능성은 모델 활용 범위를 제한할 수 있으며, 법률이나 의료 분야와 같이 정확성이 중요한 분야에서는 AI 모델의 활용에 더욱 신중해져 규제가 강화될 수 있습니다.
5) 책임 소재 불분명
AI 모델이 생성한 거짓 정보에 대한 책임 소재가 불분명할 수 있으며, 모델 개발자, 모델 사용자, 또는 모델 학습 데이터 제공자 중 누가 책임을 져야 하는지에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않습니다.
할루시네이션 해결방법
AI 할루시네이션 현상을 완벽하게 해결할 수 있는 방법은 아직까지는 없으나 오류를 최소화시킬 수는 있습니다. 할루시네이션을 최소화시킬 수 있는 방법들은 다음과 같습니다.
1) 데이터 품질 개선
데이터를 입력 시 학습 데이터의 정확성, 신뢰성, 일관성을 높이는 것이 가장 근본적인 원인입니다. 데이터 수집 단계에서 오류 및 편향을 최소화하고, 데이터 전처리 및 레이블링 과정을 관리해줘야 합니다. 또한, 데이터 출처를 활용하여 데이터 다양성을 확보하고, 데이터 편향을 줄이는 노력이 필요합니다.
2) 모델 설계 개선
모델 복잡성을 적절하게 조절하고 학습 과정을 개선하여 할루시네이션 발생 가능성을 낮출 수 있으며, 모델 구조 설계, 학습 알고리즘 선택, 평가 지표 설정 등을 최적화하여 모델 정확성을 높여야 합니다. 또한, 환각 감지 및 제거 알고리즘을 모델 설계 단계에 포함하여 모델 안전성을 강화해야 합니다.
3) 사용자 교육
사용자는 AI 모델의 한계점을 이해하고 교육을 받아야 하며, AI 모델이 생성한 정보를 비판적으로 검토하는 방법을 교육해야 합니다. 또한 AI 모델의 작동 방식, 오류 가능성, 윤리적 문제 등에 대한 교육을 통해 사용자의 인식을 개선해야만 합니다.
마치며
AI의 할루시네이션 현상은 AI 기술 발전 및 사용자들에게 중요한 문제점입니다. AI 모델의 신뢰도를 높이고 AI 기술을 보다 안전하게 활용하기 위해서는 할루시네이션 현상을 해결하기 위한 지속적인 연구와 노력이 필요합니다. 하지만, 생성형 AI는 발전 가능성이 매우 크며, 이러한 문제점이 바로잡히면서 인간과 AI의 상호작용에 중요한 변화를 가져올 것을 예상합니다. 읽어주셔서 감사합니다.