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인간이 쉽게 이해하기 어렵습니다. 이러한 불투명성은 수백만에서 수십억 개에 이르는 매개변수를 포함한 복잡한 알고리즘 구조에서 비롯됩니다. 예를 들어, 이미지 인식을 위한 딥 뉴럴 네트워크는 여러 개의 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층은 입력 데이터에서 서로 다른 특징을 추출합니다. 이들 계층 간의 상호작용은 수학적으로 매우 복잡하며, 전문가조차도 특정 결과가 도출된 정확한 경로를 추적하기가 어렵습니다. 또한, AI 모델은 방대한 양의 학습 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 이때 모델이 식별하는 관계성과 상관관계는 지나치게 복잡하여 이를 인간의 시각으로 단순하게 해석하기 어렵습니다. 그 결과, 이해관계자들은 강력한 기능을 가진 도구를 보유하고 있음에도 불구하고, 그 의사결정 과정은 여전히 불투명한 상태로 남게 됩니다. AI의 블랙박스 특성은 기업과 이해관계자들이 해당 기술에 대해 신뢰를 갖는 데 큰 영향을 미칩니다. AI의 의사결정 과정을 투명하게 들여다볼 수 없다면, 학습 데이터에 내재된 편향이 그대로 반영되는 문제를 사전에 방지하거나 조기에 발견하기가 어렵습니다. 예를 들어, 금융기관이 AI 를 활용해 대출 신청을 심사할 경우, 그 과정에서 명확한 사유 없이 대출이 거절된다면 신청자는 불만을 갖게 되고, 기관은 차별 가능성에 대한 규제 당국의 조사를 받을 수 있습니다. 실제로 한 글로벌 IT 기업은 채용 과정에서 AI를 활용했으나, 이 AI는 남성 지원자에게 유리하게 작동했습니다. 이는 과거 남성 중심의 채용 데이터에 기반해 학습했기 때문입니다. 3 문제는, 이러한 편향이 오랜 기간 드러나지 않았다는 점입니다. 투명성이 부족했던 탓에 오류의 발견이 지연되었고, 결과적으로 기업의 평판이 훼손되었으며 윤리적 문제까지 제기되었습니다. 이와 같은 사례는 AI 의 불투명성이 신뢰를 떨어뜨리고 기술 도입을 주저하게 만드는 원인이 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 AI의 잠재력을 충분히 활용하는 데 큰 장벽이 될 뿐 아니라, 인간과 AI 간의 협업 관계 형성에도 부정적인 영향을 미칩니다. AI 환각 현상에 대응하기 위한 과제 AI 환각(hallucination)이란, AI 시스템이 실제와 다른 잘못된 정보나 의미 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 문제는 주로 대규모 언어 모델이나 생성형 AI에서 발생하며, 이들은 학습된 데이터 패턴을 기반으로 예측과 응답을 생성하는 과정에서 오류를 일으킵니다. 예를 들어, AI 챗봇이 존재하지 않는 사건에 대해 구체적인 날짜와 수치까지 포함한 상세한 설명을 제시할 수 있으며, 사용자는 외부의 검증 없이는 그 정보의 진위를 가리기 어렵습니다. 2023년에는 실제로 한 변호사가 AI 언어 모델이 제공한 정보를 바탕으로 법률 문서를 작성하면서 존재하지 않는 판례를 인용하는 일이 발생했습니다. 4 해당 AI 는 판례명과 인용 문구, 요약 내용까지 매우 그럴듯하게 만들어냈고, 변호사는 이를 그대로 공식 서류에 포함시켰습니다. 이후 법원이 해당 사례들이 허구임을 밝혀내면서, 이 변호사는 직업적 신뢰에 큰 타격을 입고 징계를 받았습니다. 이처럼 AI 환각은 정보가 실제처럼 보이기 때문에 더욱 심각한 문제를 야기합니다. 특히 사용자가 해당 분야의 전문 지식이 없을 경우, 잘못된 정보를 의심하거나 검증하기 어렵다는 점에서 큰 위험 요소로 작용할 수 있습니다. AI 환각 현상이 초래하는 위험은 특히 AI 시스템이 중요한 의사결정 과정에 통합될 경우 매우 심각해질 수 있습니다. 부정확한 출력 결과는 잘못된 비즈니스 전략 수립이나 정책 결정으로 이어질 수 있으며, 대중에게 허위 정보를 전달하는 결과를 초래할 수도 있습니다. 앞서 언급한 법률 사례에서는, 변호사가 AI가 생성한 잘못된 정보를 신뢰함으로써 소송에 악영향을 미쳤고, 윤리적인 문제까지 제기되었습니다. 더 나아가, 이러한 위험은 시간이 지날수록 더욱 증폭됩니다. AI가 생성한 콘텐츠가 향후 모델 학습을 위한 데이터셋에 재사용될 경우, 환각 정보가 검출되지 않고 포함되면 오류가 차세대 AI 시스템에도 고스란히 전달됩니다. 이는 잘못된 학습의 반복을 초래하며, AI 기술의 전반적인 품질과 신뢰성을 훼손하는 악순환으로 이어질 수 있습니다. AI 환각의 악순환을 방지하기 위한 대응 전략 AI 환각이 확산되는 것을 방지하기 위해 기업은 콘텐츠 생성 및 데이터 구성 과정에서 강력한 인간의 감독 체계를 유지해야 합니다. 이를 위해서는 AI의 출력 결과에 대한 정기적인 감사를 수행하고, 정보가 실제로 사용되거나 공개되기 전에 신뢰성을 검증하는 절차를 마련해야 합니다. 지속적인 모니터링 AI 시스템에 대한 지속적인 평가와 관찰은 필수입니다. 성능을 꾸준히 모니터링함으로써 오류나 부정확한 결과가 반복되는 패턴을 식별할 수 있으며, 이는 AI 모델 자체 또는 학습 데이터에 문제가 있다는 신호일 수 | 14