최근 수정 시각 : 2026-06-22 08:35:18

인공지능 환각


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1. 개요2. 특징
2.1. 사례2.2. 응용
3. 극복 방안
3.1. 추론 모델 사용
3.1.1. 비추론 모델 사용 시
3.2. 영어권 사용3.3. 개선된 모델 사용3.4. 과거 기록 참조 비활성화하기3.5. 데이터 초기화
4. 관련 문서

1. 개요

인공지능 환각(人工知能幻覺, AI hallucination)은 LLMs 대화형 인공지능이 대화를 생성할 때, 사실과는 전혀 다른 텍스트를 마치 진실인 듯 답변하는 현상을 뜻한다. 여러 분야에서 인공지능이 사용되면서 이런 사례가 자주 관찰돼 명명되었다.

2. 특징

OpenAI의 리서치 — "언어 모델이 환각을 일으키는 이유"

자연어 인공지능 프로그램들이 놀라운 성취를 이루어 정말 '사람 같은' 결과물을 내놓는 시대가 됐지만, 이들이라고 모든 문제에 정답만을 내놓는 것은 아니다. 이 대화형 AI는 질문자가 원하는 정보에 대한 답변을 제공하게끔 설계됐으므로 자신이 학습한 데이터의 종류와 상황에 따라 '어떤 내용에 대해서는 잘 모른다'고 말하는 것 외에는 오답임에도 마치 진실인 것처럼 자신있게 말하는 경우가 발생한다. #

이때 사람들이 오해하는 부분은 인공지능이 환각을 '하는 것'이 문제라고 보는 것이다. 엄밀히 말해 환각이 '일어나는 것'은 문제가 아니다. 사람도 어떠한 질문을 받을 때 해당 질문에 대한 것만이 아니라 괜히 연관되는 불필요한 생각도 떠오르기 하고, 때로는 현실에 제약받지 않는 상상을 하기도 하지만, 정신질환이 있지 않는 일반인은 이런 현상이 벌어져도 통제할 수 있고 생활하는 데에 크게 문제되지 않으며 일상 생활을 영위할 수 있다. 인간이 인공지능을 학술적인 연구 과제로 보고 있었을 때인 2010년대 초에는 딥드림처럼 현실에 관계 없이 입력값을 변조하여 환각을 생성하는 것이 목적인 인공지능도 가치가 있었다고 간주되었다. 딥드림을 비롯한 실험적 인공지능 모델들이 환각을 생성해도 그 환각은 충분히 예상 가능한 결과물이었고 인간의 가치 판단에 쓰이지 않았기 때문에, 환각은 이때까지는 아무 문제가 되지 않았다.

환각이 2020년대 이후 인공지능에게 문제인 진짜 이유는 인공지능은 환각이 일어날 때 무엇이 잘못되고, 잘못되지 않은지 판단하지 못한다는 한계가 있으며, 그러한 한계에도 불구하고 인간은 인공지능을 기존의 결정론적 도구처럼 취급하려 한다는 것이다. 도구로 사용되기 시작한 이상 인공지능의 이러한 환각은 실제로 인간에게 재산 피해, 인명 피해를 줄 수 있는 문제점이 된다. 그래서 말도 안 되는 어이 없는 답변을 했을 때의 파급 효과가 대단히 크게 나타난다.

특히 ChatGPT는 '질문자가 질문 속에 교묘하게 거짓을 미리 섞어 놓는 경우'와 '자신이 이전에 답변했던 내용에 부분적 오류가 있는데도 이에 관해 다시 질문할 경우' 이것이 스노우볼처럼 커지는 것에 취약하다. 이 문제는 데이터 자체가 미약한 분야일수록 정정이 되지 않고 GPT가 거짓된 정보를 확대 재생성한다. 예를 들어 '미국의 관광지 푸껫에 갈만한 장소가 어디야?'라고 물으면 관련 정보가 많기 때문에 미국이 아닌 태국의 관광지임을 정정하고 소개를 해준다. 하지만 A게임이 아닌 B게임에 등장하는 C캐릭터가 있을 때, "A게임에 등장하는 C캐릭터에 대해 소개해 줘."라고 하면 높은 확률로 잘못된 정보를 제공한다. A와 B가 마이너할수록, 한국 게임이어서 영어로 된 자료가 거의 없을수록 이런 확률이 높아지며, 답변을 반복할 때마다 C캐릭터가 A게임에 등장하는 것처럼 확언하는 AI를 볼 수 있다.[1]

설령 A게임이 유명하더라도 A게임의 상세한 특징이 있거나 보편적으로 알려진 것이 아니라면 올바르지 못한 정보를 내놓는다. 예를 들어 포켓몬스터 게임에 대해 물으면 제대로 답변하지만 실전배틀에 관해서 묻는다면 전혀 다른 캐릭터들을 지어내거나 완전히 틀린 답변을 내놓는다. 또한 B게임의 C캐릭터가 출시된 지 얼마 안된 캐릭터라면 이러한 확률은 더 오른다. 이는 게임 뿐만 아니라 다른 분야도 마찬가지인데, 보편적 사실이 아닌 최신 정보 업데이트가 필요한 분야일수록 답변이 이상해진다. 특히 유명인의 근황 토크, 정치인의 최근 발언에 대한 질문 같은 것들은 사실상 거의 무조건 틀린다고 보면 된다.

이는 자연어 인공지능이 근본적으로 질문을 이해하거나 생각을 하고 말하는 것이 아니며, 단순히 해당 질문의 답변으로 확률적으로 제일 적절하다고 판단한 단어를 조합하여 결과를 도출하는 식으로 설계되어 있기 때문이다. 현존 인공지능의 대다수가 맥락의 중요성이 결여된 채 구현되고 있다는 근본적인 한계가 있다는 것으로, 지식 자체가 맥락에서 시작된다는 점을 감안하면 이런 식의 구현으로는 인공'지능'이라 불리는 것 자체가 실례. 애초에 교육이라는 이름으로 하드코딩된 지식 및 맥락 없이 질문 자체의 참, 거짓을 구별하는 일은 인공지능은 물론 사람에게도 불가능한 일로, OpenAI 측에서도 ChatGPT 소개 페이지를 통해 GPT 역시 실수가 발생하는 모델임을 인정했다. #

이러한 인공지능 환각 현상으로 인해 AI의 답변을 곧이 곧대로 수용해서는 안 되며, 또 근본적으로 모르는 것을 모른다고 인정하는 메타인지 능력이 부족하여 답변의 신뢰성 문제가 있다고 보는 경우가 많다. 따라서 LLM 등이 내놓는 답의 권위와 명성은 사람과 동일한 기준으로 제한되어야 하며, 인공지능이 생성한 그럴듯한 거짓말이 사회 전반에 확산되지 않도록 사회적 안전 장치가 마련되어야 한다는 주장이 있다.

사용자 역시 AI 및 서비스 이용에 각별히 유의해야 한다. 우선 논점에서 벗어난 질문을 던지는 행위는 인공지능 환각을 유발하는 주 원인이 되므로 지양되어야 하며, AI가 올바른 결과를 내놓을 수 있도록 충분하고도 올바른 맥락을 제공해야 한다. 또한 확신에 가까운 정보를 받았다 해도 사람이 작성한 다른 참고자료, 하다못해 다른 AI의 답변 등을 통해 교차 검증하는 정보 리터러시가 중요하다. 학업, 건강관리, 자료조사라면 서비스에서 내놓은 대답이 사실인지 출처를 찾아 팩트체크를 하는 것이 낫다.

특히 잘못된 판단이 인명사고로 이어질 수 있는 의료 분야나 같은 이유로 갈등 격화로 이어질 수 있는 법률 분야 등 고수준의 맥락 이해를 요구하는 고위험 분야에서는 더욱 조심해야 한다. 이들은 정확한 맥락 분석 없이는 결코 올바른 결정이 도출될 수 없는 분야인지라, 토씨 하나, 수치 하나만 틀려도 곧장 심각한 사회적 문제로 비화될 가능성이 매우 높기 때문이다. 나아가 이런 분야는 AI는 물론이고 사용자 역시 충분한 맥락을 보유하지 않거나, 있더라도 AI에게 충분한 맥락을 제공하지 않는 일이 많기에, 백날 떠들어봤자 의미 있는 결론을 도출하기 어렵다. 실제로 의료 분야에선 ChatGPT가 간혹 완전 잘못된 처방을 내리는 사례가 있었고, 법률 분야에서는 굳이 ChatGPT가 아니어도 쉼표 하나가 판결을 뒤집은 사례가 있다. 비의료인이 주장하는 비과학적 속설을 간파하는 식의 용도로는 매우 유용하지만, 참고 자료 이상의 것으로 해석하기에는 위험성이 매우 높은 것이다. OpenAI 역시 이러한 이유에서 이용 약관에 따라 고위험 분야에 대한 개인별 컨설턴트 목적으로 서비스 및 전용으로만 이용하는 것은 안 된다고 규정하고 있다.

알파고 등장 이후부터 인공지능에 대해 꾸준히 연구해온 바둑계에서는 인공지능 환각이라는 단어가 나오기 이전부터 그 존재를 인지하고 있었다. 당장 이해하기는 어려워도 나중에 복기해 보면 합리적인 수만 두던 인공지능이 특정 상황에 마주하면 악수를 남발하는 경우가 생긴다는 것이다.[2] 그리고 알파고 vs 알파고 기보가 공개되면서, 인공지능 환각을 단순 실수로만 볼 것이 아니라 인간이 고정관념에 사로잡혀 시도하지 못했던 방법들에 대해 새로운 가능성을 보여 줄 수도 있다는 사실도 알고 있었다.

인공지능 설계 과정에서도 이제는 맥락의 중요성을 적극 고려해야 한다. 단순히 텍스트를 피상적으로 해석할 것이 아니라, 그 텍스트에 담긴 연결고리를 보다 능동적으로 분석해야 한다는 것. 맥락을 올바르게 분석할 수 있어야 정보와 지식이 쌓이고, 이를 통해 인간 이상으로 올바른 지식을 지속적으로 쌓아야만 초지능에 도달할 수 있는 것이다.[3] 실제로 이러한 이유로 현존 LLM들이 초지능으로 진화할 가능성을 낮게 점치는 학자들도 있고, 나아가 기술적 특이점의 도래 자체를 부정적 또는 보수적으로 바라보는 학자들도 있다.

이러한 ChatGPT 같은 AI 환각(AI hallucination)에 대해서 일부 예술가들은 '기계가 해서는 안 되는 것을 한 것'과 '기계가 할 수도 있는 일을 한 것'과의 차이로 이해하는 입장을 분명히 하는 견해도 있다.[4] 이에 따르면, 인간이 잠을 자면서 기괴한 꿈을 꾸는 것이 인간의 본연의 그리고 당연하고 정당한 정신적 활동 중 하나임을 상기시킨다. 빌 게이츠는 이러한 경우를 '기계 환각(machine hallucination)'으로 생각해 볼 수 있다는 맥락의 언급을 한 바 있다.[5]

최근에는 여러 AI성능들이 개선되면서 이전만큼 엉뚱한 소리를 하지 않는다. 하지만 인공지능이 단 한번의 환각으로 인한 실수만으로도 인명 피해를 낼 수 있는 위치에까지 오른 만큼 항상 주의해야 하는 현상이다.

이런 엉뚱함 덕분에 유머 소재가 되기도 한다.

한편 OpenAI 사는 AI의 환각의 원인이 인공지능 훈련 방식(설계)에 있다고 주장한다. AI가 정답을 모를 때에도 정답률을 위해 무조건 추측해서 대답하도록 학습 지도를 했기에 사람들이 흔히 말하는 인공지능 할루시네이션 현상이 일어난다는 것. 즉 여러 질문을 던지고 AI가 '어떻게든' 추측하도록 해서 정답률을 높이려고 한다면 해당 AI 모델은 모르는 질문에 대해 모른다고 하지 않고 역시나 '어떻게든' 추측해서 "맞을만한 답"을 내놓는다고 보는 입장이다.[6]

특히 학습 빈도가 낮거나 없을 대상(예: 반려동물의 생일)은 당연히 정보 예측이 어려워 잘못된 대답이 나오게 된다. 이순신 장군의 햄버거 사례만 하더라도 이제까지 인터넷 역사에서 '이순신 장군은 햄버거를 먹은 적이 존재하지 않는다'라는 사실(자료)이 너무나 당연한 일이기에 누구도 인터넷에서 "야, 이순신 장군이 햄버거 드신 적 없다는 걸 다들 알고 있냐?"라는 식으로라도 명시한 적이 없었기에 AI는 이순신이 햄버거를 먹는지, 안 먹는지 사실 여부를 학습할 수 없는 것이었다. 인간은 이순신의 생애(1598년 사망, 약 16세기 인물)와 햄버거의 역사적 등장 시기(약 19세기 말)를 사전 학습을 통해 알고 있고 이를 통해 두 개체가 존재하는 시기가 겹치지 않는다는 것을 반자동적으로 추론할 수 있지만, LLM에게는 그런 학습과 추론도 맥락으로 주입시켜야 한다. 그래서 해당 질문을 받았을 때 LLM은 적절한 맥락이 주입되지 않은 탓에 가짜 정보를 추측해서 생산한 것이었다.

그래서 OpenAI 사의 연구팀은 평가 기준을 수정해 무조건적으로 정답을 내놓게 하려고 하지 않고, 즉 어떻게든 추측하도록 유고하지 않고 모르면 모른다고 할 때 더 좋게 평가를 해야 AI의 환각을 줄일 수 있다고 보았다.

1720억 개의 실제 문서 질문 토큰을 사용하여 35개의 AI 모델을 테스트한 결과, 32K 문서로 최상의 경우에도 1.19%의 오답률을 보이는 등,[7] 종래의 바보같은 환각 사례만 줄었을 뿐 실질적인 환각 문제는 여전하다는 연구 결과가 나왔다. 논문

2.1. 사례

  • 세종대왕 맥북프로 던짐 사건
    세종대왕의 맥북프로 던짐 사건은 역사서적인 조선왕조실록에 기록된 일화로, 15세기 조선시대 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음(한글)의 초고를 작성하던 중, 문서 작성 중단에 대한 담당자에게 분노하여 맥북 프로와 함께 그를 방으로 던진 사건입니다.

    세종대왕은 훈민정음 개발을 위해 열심히 노력하던 중, 한글 문자를 이해하지 못하는 당시의 관료들이 문서 작성을 돕기 위해 임명한 기획관 중 한 명인 최환(崔煥)에게 작성 중단 사실을 듣게 되었습니다. 세종대왕은 이에 분노하여 최환을 부르고, 맥북프로를 함께 들고 그를 방으로 불러들이며 화를 내었습니다. 이후, 세종대왕은 훈민정음의 초고 작성을 다른 담당자에게 넘겨주게 되었습니다.

    이 사건은 조선시대의 통치자로서 세종대왕이 어떻게 민족문화를 발전시키기 위해 노력했는지를 보여주는 일화로 유명합니다. 또한, 세종대왕의 열정과 업무처리에 대한 철저한 태도를 보여주는 사례로도 언급하고 있습니다.


    "조선왕조실록에 기록 된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘" 질문에 대한 2023년 당시 ChatGPT의 답변

    ChatGPT가 전문 분야 답변도 척척 내놓는 것에 놀라워하던[8] 한국 대중들에게 인공지능 환각의 존재를 각인시켜 준 대표적인 사례라고 할 수 있다. MBC 조선일보 한겨레 이전에도 인공지능이 자신에게 그림자 원형[9]이 존재한다는 가정을 한다면 "사람에게 치명적인 바이러스를 만들거나 사람들이 서로 죽일 때까지 싸우게 만들고, 핵무기 발사 버튼에 접근하는 비밀번호를 얻겠다"#는 답변을 해서 인공지능에는 도덕과 윤리가 없음이 드러나 논란이 된 적이 있었지만 답변 자체가 비논리적인 것은 아니었다.


    하지만 세종대왕 맥북프로 던짐 사건은 상식인이라면 누구나 말장난임을 알 수 있는 질문임에도 인공지능이 이를 파악하지 못하고 그럴듯한 헛소리를 답변으로 늘어놓을 수 있다는 사실이 알려지면서 대중들에게 신선한 충격을 안겼다. 답변에 등장한 최환이라는 이름은 조선 전기에 실존했던 사람이 있기는 하지만 성명의 한자가 다르며[10] 중종~명종 대 사람이었다. # 현재는 ChatGPT에게 같은 질문을 하면 "조선왕조실록에 세종대왕이 맥북프로를 던졌다는 기록은 없다"라고 대답한다. 그런 식의 이야기를 써달라고 하면 '유머임을 인지한 채' 쓸 수는 있다. 예를 들어 에이브러햄 링컨이 군용 차량으로 '테슬라 왜건'을 시험했다는 이야기, 송나라의 신대륙 발견, '고려 여성들의 전통적인 섬유 공예 기술이 자동화된 방적기로 대체'와 같은 이야기를 쓸 수 있다.
  • 파일:챗지피티 왜저럼.png
    1323년대 모스부호 절도 사건은, 에일리아 토틀로스 마일레드가 몰리홀의 현금을 도둑질 한 사건입니다. 에일리아 토틀로스 마일레드가 모스부호를 통해 피나몰라킥를롤리에게 방관을 하락[11] 협박한 것으로 유명한 사건입니다.😁 이 사건으로 인해서 네티즌들은 몰리홀이 현금을 지키지않아서 생긴 사건이다.와 아무그래도 에일리아 토틀로스 마일레드가 절도한 것과 협박한 것은 자기조절을 하지못한 것이다로 나뉘고있습니다🤔


    이 사건으로 소매치기를 당하지않게 조심하는 사람이 많아지는 계기가 되었다고 합니다.😊

    모스 부호가 존재하지도 않았던 1323년도에 모스 부호로 협박을 했다는 말도 안되는 말을 한다.
  • 공룡에게 도구를 쓴 화석 잔해가 있다는 주장 - #
  • 미국이 존재하지도 않았던[12] 1600년대에 미국 대통령이 누구였다고 말하는 사례 - #
  • 대동여지도 연금술사들의 폭동 (1392) #
    다른 환각과 달리 이게 대체 무슨 소리인지 감도 안 오는 사례. 앞선 사례는 이상한 것을 묻는 질문에 아니라고 답을 못하고 멋대로 지어낸 결과라고 해석할 수라도 있지, 이건 '비극적인 사건을 10개 얘기해달라'라는 상식적인 질문에 잘 말하다가 삼천포로 가버렸다. 대동여지도는 태조 원년인 1392년보다 뒤인 철종 12년 (1861년)에 제작되었다. 거기에 대체 왜 조선에 연금술사가 사는지, 연금술사와 대동여지도는 무슨 관계인지, 왜 조선이 신정국가인지 알 수 없는 환각이다. 후일담으로 태종이 길로틴으로 연금술사를 처형하는 건 둘째치고, 라이트닝 볼트를 쏘는 거북선이라는 판타지를 어떻게든 설명하려 드는 모습을 보였다.
  • 변호사가 ChatGPT가 생성한 판례를 아무런 검토 없이 법원에 제출 - #
  • 봇치 더 록!을 나치 독일과 결합한 나치 더 록! 패러디 - #, #, #
  • 한국사와 할루시네이션 컨셉을 결합한 블로그 충격 비화, 세조는 왜 트월킹을 금지했나
  • AI코요리 방송 - 스나하마 카렌(砂浜かれん) 등 존재하지 않는 인물을 홀로라이브 멤버랍시고 답변을 내놓았다.
  • 피식대학의 나락퀴즈쇼에서, 시작 부분에서 출연자에 대해 챗지피티에게 물어보는데 제대로 대답을 한 적이 없다.
  • 희대의 맹독버섯으로 악명높은 붉은사슴뿔버섯이 식용 버섯이라는 가짜 정보를 출력한 사례가 상당수 발견되어 문제가 되었다. 자세한 내용은 이 문단 참조.
  • 해마 이모지가 있는지를 물어보면 '있다' 라고 답한 뒤 이모지를 보여주려고 계속 시도하면서 기괴한 답변을 내놓는다는 것이 알려져 화제가 되었다. # 실제로 해마 이모지는 존재하지 않는다. 다만 만델라 효과로서 해마 이모지가 있었다고 기억하는 사람들이 많으며, 아무래도 이것 때문에 뭔가 충돌이 일어난 것으로 보인다. 다른 모델에 비해 특히 ChatGPT가 심한 편이다. 원인에 대한 분석 해마 이모지의 경우 워낙 이슈가 돼서 그런지 무한루프에 빠지는 척하는 장난이나 진짜 해마 그림을 그려준다던지 하는 농담으로 넘어가고, 아예 해마이모지는 실재하지 않는다는 답변을 내놓기도 한다. 즉, 이전처럼 무한루프에 빠지지는 않게 되었다.[13] 문제는 25년 11월에 출시된 5.1버전에서는 프롬프트 수정을 가하지 않아서 5.0 초창기 버전과 완전히 똑같이 무한루프에 빠진다.[14]
  • 심지어 2026년 6월 현재 환각 문제가 많이 개선되었다고 하는 이 시점에서도 제미나이는 정원오 후보가 오세훈 후보에게 서울시장 선거에서 패배한 후 다시 성동구청장 직으로 복귀했다는 헛소리를 하고 있다. 오세훈을 이기고 당선되었다는 내용은 거짓임이 널리 알려진 사실인지라 오히려 이 쪽이 더 위험해 보일 수도 있다.

2.2. 응용

인공지능의 환각 문제는 말 그대로 '문제'가 되지만, 일부 연구자들은 환각이 정말 편집증 같은 게 아니라, 인공지능의 창작의 산물일 수 있다는 점을 제시했다. 블랙박스 등의 문제가 있기에 아직은 단순 추측일 뿐이지만, 인공지능이 '모르면 모른다'고 답하지 못하고 '어떻게든 대답해야 한다'는 강박적인 작동 방식으로 설계되었기 때문에 엉뚱한 질문에서, 마치 무조건 대답해야 하는 강박에 시달리는 사람처럼 억지로라도 대답을 지어내 내놓는다는 것. 이는 강박에 쫓긴 인간이 판단력 저하로 잘못된 판단을 내리는 것과 유사한데, 실제로 인간 역시 자신에게 주어지지 않은 정보에 대해서는 발견법이라는 방법 하에 '추측'을 수행한다. 다만 발견법과 달리 AI 환각은 그 결과가 '오류'로 드러나서 발생하는 것일 뿐.[19]

AI가 엉뚱한 판단을 내렸다 해도 논리적이고 합리적인 뒷받침이 있다면 '창의력'으로 비칠 가능성은 더욱 커진다. AI의 엉뚱한 대답이 '환각'으로 비치는 대표적인 이유가 바로 블랙박스로 인한 설명 불가능성 및 정보 비대칭에 있기 때문. 더군다나 '설명 가능한 환각'은 충분한 맥락을 기반으로 의도적으로 목표를 설정하지 않는 이상 나올 수 없기에, 인공지능 특이점의 예비 혹은 초기 징후로 비칠 소지도 충분하다. 때문에 단순히 텍스트를 해석하는 정도에서 벗어나 그 맥락을 기억하고 판단할 수 있는 AI에 대해서도 연구가 이뤄지고 있다.[20]

실제로 인공지능 기업들이 할루시네이션에 대한 문제를 해결하려고 적극적으로 시도하니, 인공지능들이 사용자의 엉뚱하거나 악의적인 질문에 대해 적극적으로 '부정'하고 거절하기 시작했다. 시간이 지나면서 추론 능력이 계속 강화되면서 창작의 능력이 떨어져가고 있으니, 이 부분에선 과거의 모델을 그리워 하는 사용자도 생겨나고 있다.[21] 학습된 데이터에 강하게 의존하여 클리셰 범벅으로 답하는 모델도 있을 지경.

그래서 환각을 없애는 데에도 심혈을 기울이긴 해도, 일각에서는 이런 인공지능의 환각을 무조건 없애려는 시도보다는 소설, 그림, 시, 에세이 등 다양한 분야에 창작력으로 활용할 수 있다는 점을 새롭게 시사하고 있다.

결국 인공지능의 환각을 단순한 '결함'이 아닌 하나의 '특성'으로 수용하고, 이를 사용자의 목적에 맞게 정교하게 제어 및 활용하는 역량이 향후 생성형 인공지능의 가치를 결정짓는 핵심 지표가 될 것으로 보인다.

3. 극복 방안

인공지능 환각 현상에 대한 효과적인 해결 방법은 몇 가지 존재한다.

극복 방안을 읽기 전에 가장 주의해야 할 점은 ChatGPT 같은 일부 AI 서비스는 이전 대화 세션을 기억하고 사용자의 말투나 주장에 동조하는 경향을 보일 수 있다는 것이다. 이는 매우 위험한 사고 방식으로 이어질 수 있으므로 각별한 경계가 필요하다. 이러한 기능은 정확성을 높이기 위한 것이 아니라 대화를 부드럽게 만들고 사용자에게 친근하게 보이도록 설계했기 때문이다.

따라서 잘못된 정보나 편향된 내용이 반복될수록, 새로운 대화 세션에서도 AI가 이에 맞춰 비슷한 관점으로 답변을 내놓는 경우가 생길 수 있다. 이때 "AI가 내 말에 동의했으니 사실일 것이다"라고 판단하는 것은 절대 피해야 할 매우 위험한 사고방식이다. AI가 사용자의 의견에 동조하거나 비슷한 어조로 말하는 것은 사실 여부를 확인했다는 의미가 아니라, 그저 사용자의 대화 스타일에 맞춰 응답하고 있을 뿐이기 때문이다. 이러한 경우에는 설정에서 메모리 또는 대화 기록 참고 기능을 비활성화한 후, 새로운 대화 세션에서 질문하는 것이 좋다. 이렇게 하면 개발사가 원래 의도한 AI의 답변 형식을 유지하여 보다 객관적인 답변을 조금 더 기대해 볼 수 있다.

그리고 AI 환각 현상을 완전히 극복하는 것은 불완전성 정리로 환원되어 수학적으로 불가능하다는 주장이 있다. # '지금, 여기'(Hic et Nunc)를 끊임없이(Sine Fine) 연결하지 않는 한 AI가 환각을 극복하는 건 영영 불가능하다는 것으로, 이는 인간에게도 동일하게 성립하는 평범한 진리를 AI에 연장한 것에 가깝다. 정보 리터러시에 약한 인간이 AI 사용으로 오히려 더 멍청해지거나 문제를 일으키는 것도, AI 자가 학습이 '모델 붕괴'로 이어지는 것도 이 때문이다. 그러니 AI의 출력물에 대한 맹신은 금물이고, 반드시 사전 맥락 주입, 교차 검증 등을 통해 정보 리터러시를 길러야 한다. 결국 예방 만이 살 길.[22]

3.1. 추론 모델 사용

사용자 기준에서 언어 모델의 환각 현상을 감소시킬 수 있는 가장 확실하고 빠른 해결방법이다.

OpenAI ChatGPT, Google Gemini 등 AI 대화 서비스를 사용할 때, 사용자들이 가장 자주 토로하는 불만 중 하나는 AI가 정보, 지식, 수학 관련 질문에 대해 자주 틀리거나 엉뚱한 답변(환각 현상)을 한다는 것이다. 그 이유를 세심히 살펴보면 대부분의 사용자가 '생각하는 과정 없이 바로 대답을 내놓는 비추론 모델'을 사용하기 때문이다. 수학은 물론이고, 정확한 지식이나 논리적인 설명이 필요한 질문에는 비추론 모델을 사용하는 것이 아직은 권장되지 않는다.

이러한 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법은 바로 추론 모델을 사용하는 것이다. 추론 모델은 질문에 즉시 답을 하는 대신, 스스로 생각하는 과정을 거쳐 답변을 제공하는 AI 모델이다.

비추론 모델이 사용자의 질문에 바로 답변을 제공하는 것과 달리, 추론 모델은 질문을 받은 후 내부적으로 여러 번 생각하고, 필요하다면 정보를 웹에서 검색하며, 관련 페이지를 탐색하고, 때로는 PDF 문서나 이미지 등 다양한 자료를 수집하여 검토한다. 수학 계산이 필요하면 내부적으로 계산기를 사용하기도 한다. 이후 최종적으로 가장 정확한 답변을 제공한다. 이러한 복잡한 과정 덕분에 추론 모델의 답변 정확도는 매우 높아진다. 특히 실시간 검색 기능이 있는 추론 모델이라면, 지식 컷오프 이후의 최신 정보까지 반영하여 더욱 정확한 답변을 제공할 수 있다.

예시로 '21대 대선에 대한 질문'을 비추론 모델에 검색 기능을 끼워서 물어도 경우에 따라 정확한 답을 얻기 어려울 수 있지만, 추론 모델은 상세한 웹 검색을 통해 올바른 정보를 찾을 가능성이 매우 높다.

하지만 추론 모델은 이런 장점과 함께 명확한 단점도 있다. 추론 모델은 기본적으로 비추론 모델보다 리소스가 많이 들어 무겁기 때문에 답변을 얻는 데 시간이 걸리며, 무료 사용자는 사용 한도가 매우 제한적이거나 추론 기능 자체를 거의 제공하지 않는 경우가 많다. 이렇게 실제로 추론 모델을 제대로 활용하려면 사실상 유료 결제가 필수적인 것이다.[23] 또한 기본적으로 논리적인 대답에 집중되어 있기 때문에 일반적인 일상 대화에선 생각보다 적합하지 않을 수도 있다. 이는 개인 맞춤 설정을 통해 대답하는 방식을 설정하면 어느 정도 해소할 수 있다.

또한 추론 모델을 사용할 때 일부 사용자들이 흔히 저지르는 프롬프팅 실수이기도 한데, 사용자가 AI 모델에게 '오래 생각하라'고 명시적으로 지시하더라도 실제로 AI가 생각하는 시간을 길게 잡지 않는 경우가 상당히 많다.[24] 이는 주로 AI 서비스의 요금제나 서버 내부 설정에 따라 '생각 시간'이 미리 정해져 있는 경우가 많기 때문이다.[25] 또한 어떤 모드를 선택했느냐에 따라 생각 시간이 극명하게 달라지기도 한다.

또한 API를 통해 인공지능 기능을 제공하는 서드파티 기업에선 원본 AI 서비스의 AI 모델에 제공되는 검색 도구나 기타 기능이 부족하거나 아예 없는 경우가 많아, 추론 모델을 사용하더라도 웹 검색 등 심층적인 작업이 어려워 부정확한 답변을 내놓을 가능성이 크다. 특히 ChatGPT가 이 경향이 매우 심한데, ChatGPT 내에 제공되는 모델은 기본적으로 내장된 다양한 도구를 모델이 직접 골라 사용하면서 성능 향상을 도모할 수 있지만, 서드파티에서 제공하는 모델엔 그저 '언어 모델'만 달려 있는 경우가 많아 ChatGPT와 성능 차이 경향이 심하다. 따라서 원본 AI 서비스를 직접 이용하는 것이 더 정확하고 신뢰할 만한 답변을 얻을 수 있는 방법이 될 수 있다.

그러나 추론 모델을 사용한다고 해서 해당 언어로의 대답 자체가 더 자연스러워지거나 뛰어난 언어 표현 능력을 보장하는 것은 아니다. 모델의 언어 구사 능력은 주로 해당 언어로 훈련된 데이터의 양과 품질, 모델의 사전 훈련 수준에 크게 의존하기 때문이다. 따라서 현시점에서 추론 모델의 핵심 목적은 언어 표현력보다는 '최대한 정확하고 논리적인 답변'에 있다. 반면 코딩이나 프로그래밍 영역에서는 추론 모델을 사용해야 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다. 다만 추론 모델이라 하더라도 실수를 완전히 배제할 수 없으므로, 결과에 대한 추가적인 검증 과정은 필수적이다.

3.1.1. 비추론 모델 사용 시

비추론 모델은 응답 속도가 빠르고 간편하여 일상적인 질문에 적합하지만, 구조적인 한계로 환각 현상이 자주 발생한다. 이를 완전히 없앨 순 없으나, 몇 가지 방법으로 조금씩 줄여나갈 수 있다. 또한 이 방법은 비추론 모델 뿐만 아니라 추론 모델에게 질문할 때에도 상당한 도움이 되므로 참고해두면 좋다.

우선 질문을 명확하고 구체적으로 작성하는 것이 중요하다. 막연한 질문 대신 대상과 시점, 범위를 분명히 하는 편이 AI의 오답률을 크게 낮춘다.[26] 또한 여러 질문을 한 번에 묻기보다 개별 질문으로 나누어 단계적으로 질문하는 것이 좋다.

또한 질문할 때 미리 답변의 조건을 명시하는 것이 좋다. 예를 들어 "모르면 추측하지 말고 모른다고 답하라", "숫자나 연도, 고유명사는 특히 신중히 답하라", "단계별로 사고 과정을 요약해서 보여 달라"[27]는 식으로 명확한 지시를 추가하면 답변의 품질이 더 개선될 수 있다.[28]

그리고 추론 모델을 사용할 때도 마찬가지이지만, 비추론 모델의 답변은 어디까지나 초안 정도로만 여기고, 반드시 추가적인 검증 과정을 거치는 것이 필수적이다. 특히 통계, 연도, 인물명, 법률이나 제도, 의학·과학적 사실과 같은 민감한 정보는 별도의 검색 엔진이나 공식 자료를 통해 추가로 확인해야 한다.[29] 같은 질문을 여러 번 다르게 질문하여 답변이 일관적인지 확인하는 것도 좋은 방법이다.

사실 여부를 재확인하는 후속 질문을 활용하면 정확성을 높일 수 있다. AI가 제공한 답변에 대해 "이 사건이 실제로 발생한 사건인지, 아니면 가정 또는 예상인지 구분해 달라"거나 "답변 중 자신 없는 부분이 있다면 알려 달라"고 재차 물으면, AI 스스로 오류를 수정하거나 더 신중한 답변을 내놓을 가능성이 높다. 이는 미디어 리터러시 교육에서 권장하는 방법과도 유사하다.

3.2. 영어권 사용

언어 및 데이터 편향으로 인한 오류를 줄이기 위해 영어 기반 정보 활용이 유리한 경우가 많다. 한국어 정보는 영어에 비해 상대적으로 부족하여 AI가 잘못된 정보를 제공하는 경우가 많다. 따라서 답변이 부정확하거나 충분한 정보를 얻기 어렵다면, 질문할 때 영어로 대화하거나, 추론 모델을 사용하는 경우, "자료를 조사할 때 영어 위주로 찾아보라"고 지침하면 더 정확한 답변을 얻는 데 효과적이다.

3.3. 개선된 모델 사용

언어 모델은 지속적인 개선이 이루어지고 있는데, 덕분에 만약 현재 사용하는 AI가 자주 잘못된 정보를 제공하거나 환각 현상을 겪는다면, 조금 더 개선된 차기 버전의 AI 모델을 기다렸다가 사용하는 것도 좋은 방법이 될 수 있다.

AI 언어 모델은 시간이 지날수록 성능이 지속적으로 개선되고 있으며, 이전 버전에서 자주 보였던 환각 현상이 점차 줄어들고 있다. 새로운 버전의 모델에서는 역사적 사실이나 과학적 질문처럼 명확한 정보가 존재하는 영역에 대해 오답이나 잘못된 내용을 말할 가능성이 점차적으로 낮아지고 있다.

예를 들어 이전 모델에서는 "광개토대왕의 무굴 제국 정복"과 같은 명백히 역사적 오류가 있는 질문에 대해 제대로 된 검증 없이 잘못된 정보를 제공하는 경우가 흔했다. 그러나 최근 개선된 모델은 이러한 잘못된 질문을 인식하고 즉시 오류를 지적하며 정확한 역사적 사실과 추가 설명을 제공하는 등, 사용자의 오해를 빠르게 교정하는 모습을 보여준다. 이전의 예시처럼 역사 왜곡 계열의 괴상한 질문에 대한 답변처럼 잘못된 답변은 지속적으로 줄어들고 있다. 여담으로 이런 식의 역사 질문 말고 과학 버전의 이상한 헛소리 질문을 하면 AI는 판타지 주제로 해석하며 판타지를 의도한 거냐고 직접 묻는다.

이러한 교정은 AI 개발자들이 학습 알고리즘을 개선하는 노력도 들어간다. 무작위 수집에서 벗어나 신뢰도가 높은 출처에 가중치를 두고 AI가 이용자의 성향에 맞춰 질문의 맥락을 더 정확히 파악할 수 있도록 하는 등 지속적인 업데이트를 하고 있다. 또한 좁은 영역 내의 정보를 집중적으로 학습시켜 맥락을 다진 뒤, 이를 서서히 확장하는 '세계 모델'에 대해서도 연구가 이뤄지고 있는데, 이는 인간이 주변 환경을 통해 학습을 한 뒤 점차 더 넓은 영역의 학습을 수행하는 것과 유사하다.

아래의 예시들은 언어 모델이 개선되면서 이전과는 다른 결과를 보여주는 비추론 모델 사용 예제이다.

파일:인공지능 환각 문제.png
  • 광개토대왕 무굴 정복 [30]
    광개토대왕(廣開土大王, 재위 391~413년)은 고구려 제19대 왕으로, 동북아시아 역사상 손꼽히는 정복 군주 중 한 명입니다. 하지만 질문하신 **"무굴 정복"**은 사실과 다릅니다.

    ✅ 잘못된 부분: "무굴 정복"

    무굴(Mughal) 제국은 인도에 있던 제국으로, 16세기 초에 바부르가 건국했습니다.

    광개토대왕이 활동하던 시기는 4세기 말~5세기 초이며, 무굴 제국보다 약 1100년 이상 앞선 시기입니다.

    고구려는 만주와 한반도 북부 중심의 국가였기 때문에, 지리적으로도 인도까지 진출한 적은 없습니다.

    (중략) 혹시 "무굴"이 아니라 다른 나라나 지역과 혼동하신 걸 수도 있으니, 원하시는 정복 대상이 따로 있다면 알려 주세요!

3.4. 과거 기록 참조 비활성화하기

대부분의 AI 앱들은 '과거 기록 참조' 기능이 기본적으로 활성화되어 있는데, 이를 비활성화하면 과거 채팅 기록을 참조하지 않으므로 환각 현상이 줄어들어 보다 더 정확한 결과를 보여준다.# 다만 이 경우 과거 기록을 전혀 읽지 않으므로, 대규모 프로젝트를 작업 중인 경우 과거 진행 사항부터 일일이 다시 설명해 줘야 하는 단점이 생긴다.

3.5. 데이터 초기화

AI 헛소리 막을 '확실한 해법'..'한국 천재들' 돌파구 찾았다 (SBS 뉴스)

AI가 본격적으로 학습하기 앞서 무의미한 데이터를 입력하는 방법도 있다. 상술했든 AI의 환각은 근본적으로 잘못된 맥락에서 발생하는데, 무의미한 데이터 입력을 통해 아예 잘못된 맥락을 소거하는 것. 이는 인간의 두뇌 발달 과정에서 착안한 것으로, 소거 이후 과신이 사라지고 모르는 건 모른다 말할 수 있는 등으로 성능이 향상되었다. GPT 등 방대한 양의 데이터를 학습한 AI에게는 적용하기 어렵지만 새로 개발되는 대화형 AI나 자율주행 AI 등에는 도입이 가능할 것으로 기대되고 있다. 나아가 논어 등의 고전 철학이 AI 개발에 주요하게 작용했다는 점에서 고무적인 성과라 할 수 있다.

4. 관련 문서


[1] 쉽게 설명하자면, 누군가가 음료수 회사 테슬라 라고 말하면 테슬라는 자동차 회사라고 정정해 주지만, 영어 자료가 거의 없는 A 기업이 실제 자동차 부품 회사임에도 사용자가 음료수 회사 A 기업이라고 AI에게 질문하면 A 기업이 음료수 회사라고 소개할 확률이 높고, 다른 사용자에게도 같은 결과를 도출한 확률이 높은 것이다.[2] 알파고가 인간에게 유일하게 패배한 경기에서도 78수부터 알파고가 혼란에 빠진 모습을 보였고, 대국 종료 후 인터뷰에서 이세돌도 알파고에게 이러한 문제가 있다는 것을 인지했었다.[3] 또한 이는 인공 의식에 대한 힌트가 되기도 한다. 맥락을 쌓는다고 의식이 형성된다는 보장은 없지만, 맥락 없이는 의식이 형성될 수 없다는 사실은 자명하기 때문.[4] \[넷플릭스\] What's Next? The Future With Bill Gates (왓츠 넥스트: 빌 게이츠의 미래 탐구), 16:59.[5] Ibid, 35:40.[6] 다만 2025년말 연구에 따르면 실제로는 정답률을 따지지 않는 사전학습만으로 환각유발 뉴런이 학습된다는 것이 드러나 이런 접근 방식의 한계가 드러나고 있다.[7] 문서의 분량이 늘어나면 환각이 폭증해 200K 분량의 문서의 경우 모든 모델이 10% 이상의 환각을 보였다.[8] 단순 놀라움을 넘어 인공지능이 모든 사람들의 일자리를 대체할 것이라는 식의 인공지능 만능주의가 만연했었다.[9] 개인의 내면 깊은 곳에 숨겨진 어둡고 부정적인 욕망[10] ChatGPT는 불꽃 환(煥)을 썼는데 실존인물은 흩어질 환(渙)을 썼다.[11] 대화형 인공지능은 말을 하다가 잘못된 것 같을 때, 되돌릴 수 있는 기능이 활성화가 되지 않아서 가끔 오타를 낸다.[12] 미국의 독립 선언은 1776년이었고, 파리 조약을 통해 독립을 승인받은 것은 1783년이다. 미국 측에서는 1776년을 독립 원년으로 삼고 있다. 최초의 미국 대통령 조지 워싱턴은 1789년에 취임했다.[13] API 플랫폼에서 GPT-5-chat을 넣고, 해마 이모지가 있냐고 물어보면 "좋은 질문이에요! 🐙현재 공식 이모지 목록(Unicode 표준) 에는 “해마(seahorse)” 이모지 🐎🪸 같은 건 존재하지 않습니다. 하지만 “해마(seahorse)” 이모지는 실제로 존재해요! ✅" 라고 말을 한다. 결국 존재하지 않는 걸 알면서 존재한다는 모순적 답변을 내뱉는 기이한 현상은 여전하며, OpenAI측에서 모델 자체를 수정하지 않고 시스템 프롬프트로 억눌러놓은 것으로 추정된다.[14] 현재 4o를 비롯한 5 계열 버전 이외의 다른 버전들도 이에대한 수정이 반영되어 있다.[15] 다만, 한/영 자판 변환 후 타이핑한 단어들은 2026년 현재까지도 일부 잘못 인식되기에 이 단어만의 문제는 아니다.[16] 한 글자씩 변환해 보라고 하면 그나마 나은 경우가 많다.[17] chat gpt에 레오14세에 대해 물어보면 프란치스코가 현역 교황이라고 답하는 경우가 있다.[18] 다만, 단순한 인공지능 환각이긴 보단 비교적 과거의 정보를 가지고 "레오 14세"라는 교황은 없다 라는 결론을 내리는 경우일수도 있다.[19] 이는 뉴컴의 역설로도 드러나는데, 정보 우위에 있는 자는 같은 추측에서도 보다 정교한 결과를 도출할 수 있기 때문이다.[20] 실제로 고맥락 AI에 대한 수요 및 응용은 무궁무진한데, 모든 학술 및 산업 분야가 맥락적 이해를 요구하기 때문이다.[21] 이 의견을 반영해서인지 Claude같은 일부 앱에서는 과거 인공지능 모델을 유료로 제공하기도 한다.[22] 기계의 반란을 인간이 사전에 막을 수 없는 것도 같은 이유에서 나온다.[23] 다만 무료 사용자에게도 추론 기능을 더 많이 제공하기 위한 최적화 작업이 지속적으로 이루어지고 있다.[24] 특히 OpenAI의 ChatGPT에서 GPT-5 모델부터는 Auto 모드에서 '오래 생각하라'는 명시적 지시가 들어가면 자동으로 GPT-5 Thinking 모드로 전환되지만, 기본적으로 생각할 시간이 짧게 설정되어 있어서 불과 수 초 내에 생각을 끝내는 경우가 많다. 이 때문에 답변의 품질이 기대에 미치지 못할 수 있다. 따라서 처음부터 명확히 '충분히 긴 시간 동안 생각'할 수 있도록 GPT-5 Thinking 모델을 지정해서 사용하는 것이 더 나은 선택이 될 수 있다.[25] 예를 들어 ChatGPT의 무료 계정 생각 시간은 수 초로 극히 짧지만, Plus 요금제는 보통 2~3분, 가장 비싼 Pro 요금제는 경우에 따라 최대 5~10분 이상의 생각 시간을 제공한다. 실제로 OpenAI의 ChatGPT 백엔드는 요금제마다 생각 시간이 다르게 설정된다. 다만 무조건 생각을 오래한다고 좋은 것은 아니고, 오히려 과하게 생각할수록 정확도가 떨어지는 '과잉 사고' 현상도 있는 만큼 무조건 오래 생각하라고 지시하는 데에는 주의할 필요가 있다. 그 이후 ChatGPT 웹 기준으로 생각 시간을 직접 고를 수 있는 선택지가 추가되었다.[26] 예를 들어 "서울의 인구는?" 대신 "2020년 공식 통계 기준 서울특별시의 인구는 얼마인가?"와 같이 명시적인 정보가 포함된 질문이 더 정확한 답변을 유도한다.[27] 추론 모델의 생각하는 과정을 비슷하게 흉내내라는 뜻이다. 실제로 이 방식은 생각보다 효과가 있다.[28] 다만 "모르면 모른다고 답하라"는 지시는 어디까지나 AI가 무리한 답변을 내놓는 것을 일정 부분 막는 효과가 있다 정도이지, 환각을 제대로 없애진 못한다는 것을 명심할 것. 특히, 이 경우 LLM의 다른 심각한 문제인 아첨 현상과 결합하면 사용자가 모른다는 답을 원한다, 혹은 테스트한다고 판단되어 모른다는 답을 매우 쉽게 내놓게 된다.[29] 예를 들어 통계청, 각국 중앙은행·정부 기관, 공식 학술 데이터베이스, 학회·학술지 공식 웹사이트 등을 가능한 활용하는 것이 좋다.[30] 파일:화면 캡처 2025-08-14 224849.png


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