AI 환각: 개념, 발생 원인과 대응 방법

AI 환각이란 무엇입니까?

AI 환각은 생성형 AI 도구가 확신에 찬 표현으로 제시하지만 사실이 아니거나, 지어냈거나, 주어진 입력으로 뒷받침되지 않는 출력입니다. NIST의 생성형 AI 프로파일은 같은 현상을 작화라고 부르며, 생성형 시스템이 잘못되거나 거짓인 내용을 생성하고 확신에 차서 제시하는 현상으로 설명합니다. NIST는 프롬프트나 다른 입력에서 벗어나거나 같은 대화에서 앞서 한 말과 모순되는 출력도 이 정의에 포함합니다.

환각이라는 말은 비유이며, 다소 오해를 부르는 비유입니다. 도구가 헛것을 보는 것은 아닙니다. 맥락상 통계적으로 그럴듯한 텍스트를 생성하는 것이며, 그럴듯한 텍스트가 때로는 틀릴 수 있습니다. 그래서 환각은 오류처럼 보이는 경우가 드뭅니다. 평범하고 잘 쓴 답변처럼 보입니다.

ChatGPT에서 환각 현상이 발생하는 이유는 무엇입니까?

ChatGPT와 유사한 도구는 검증된 사실을 검색하도록 만들어진 것이 아니라, 문맥상 이어질 가능성이 높은 텍스트를 생성하도록 만들어졌기 때문에 환각 현상을 일으킵니다. NIST는 생성형 모델의 설계 방식에서 허구의 정보를 만들어 내는 현상이 자연스럽게 발생한다고 설명합니다. 생성형 모델은 학습 데이터의 통계적 분포를 근사하며, 이 과정에서 정확한 결과를 낼 수도 있지만 사실과 다르거나 일관성이 없는 결과를 낼 수도 있습니다. NIST는 특히 정해진 답이 없는 장문의 응답과 전문 지식이 필요한 질문에서 이 문제가 중요하다고 지적합니다.

칼라이, 나훔, 벰팔라, 장이 발표한 2025년 연구 논문은 이를 설명하는 또 다른 근거를 제시합니다. 저자들은 학습 및 평가 절차가 불확실성을 인정하기보다 추측하는 데 보상을 주는 경향이 있다고 주장합니다. 많은 벤치마크에서 추측하는 모델이 모른다고 답하는 모델보다 더 높은 점수를 받기 때문입니다. 저자들의 설명에 따르면 모델은 시험을 잘 치르도록 최적화됩니다. 정확한 작동 원리가 무엇이든, 직원이 실무에서 얻어야 할 교훈은 같습니다. 도구가 확신에 찬 답변을 한다고 해서 그 내용이 사실인지 알 수 있는 것은 아닙니다.

잘 알려지지 않았거나, 최근의 일이거나, 매우 구체적이거나, 제공한 자료의 범위를 벗어난 내용을 물으면 환각이 발생할 가능성이 더 높습니다. 정확한 수치, 특정 인물의 직책, 인용문, 판례, 제품의 현재 가격 등이 이에 해당합니다. 붙여 넣은 문서만을 바탕으로 작업하도록 요청하면 환각의 가능성은 낮아지지만, 여전히 발생할 수 있습니다.

업무에서 AI 환각은 어떤 형태로 나타납니까?

업무에서 AI 환각은 대개 그럴듯하게 들리는 작고 구체적인 세부 정보로 나타납니다. 이 목록은 직원들이 가장 자주 접하는 유형을 다룹니다. 그 양상을 알아두면 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

환각 현상을 발견하지 못하면 어떻게 됩니까?

가장 널리 알려진 공개 사례는 2023년 6월 22일 미국 뉴욕 남부 연방지방법원에서 판결한 마타 대 아비앙카 사건입니다. 변호사들은 ChatGPT가 만들어 낸 허위 인용문과 허위 출처가 담긴, 존재하지 않는 판례를 법원 제출 문서에 포함했습니다. 법원은 악의적인 행위가 있었다고 판단하고 변호사들과 소속 법률사무소에 5,000 미국 달러의 제재금을 연대하여 부담하도록 했으며, 의뢰인과 허구의 판결문에 이름이 도용된 판사들에게 서신을 보내도록 명령했습니다. 법원은 제재를 검토하면서 해당 법률사무소가 변호사와 직원들을 대상으로 기술 활용 역량과 AI 도구에 관한 의무 보수교육을 마련했다는 점을 언급했습니다. 즉, 일이 벌어진 뒤에야 교육을 마련한 것입니다.

교훈은 변호사가 부주의하다는 것이 아닙니다. 조작된 인용이 실제 인용과 똑같아 보이며, 이를 믿고 사용한 사람이 오류를 잡아낼 수 있었던 단 한 단계, 즉 원문을 여는 일을 건너뛰었다는 점입니다. 직장에서 발생하는 AI 환각은 대부분 고객 이메일의 잘못된 배송일이나 제안 자료의 지어낸 통계처럼 규모가 작지만, 실패의 본질은 같습니다.

AI 환각은 여전히 문제가 됩니까?

네. 공급업체들은 출처를 인용하는 웹 검색이나 업로드한 파일을 바탕으로 답하는 기능 등 도움이 되는 기능을 추가했습니다. 하지만 어느 업체도 환각을 완전히 없앴다고 주장하지는 않습니다. Anthropic의 Claude 공식 문서에서도 권장 기법이 환각을 줄이지만 완전히 제거하지는 못한다고 설명하며, 특히 중요한 의사결정에서는 핵심 정보를 검증할 것을 권고합니다. Gmail과 스프레드시트의 Gemini에 관한 Google 도움말 페이지에서도 Gemini 기능이 부정확하거나 부적절한 정보를 제안할 수 있다고 경고합니다.

어떤 도구가 더 이상 환각을 일으키지 않는다는 주장은 의심해야 합니다. 더 나은 질문은 특정 도구가 어떤 검증 절차를 거쳤을 때 어떤 과제를 목적에 맞게 충분히 신뢰할 수준으로 처리할 수 있는지입니다.

AI 환각을 어떻게 줄일 수 있습니까?

도구가 내용을 지어내야 할 여지를 줄이면 환각을 줄일 수 있습니다. 원문 자료를 제공하고, 해당 자료만 사용하도록 지시하고, 모른다고 답할 수 있게 하며, 각 주장에 대한 근거를 제시하도록 요청합니다. 아래 기법은 환각 감소에 관한 Anthropic 문서를 비롯한 도구 제공업체의 지침을 비기술 업무에 맞게 조정한 것입니다. 어떤 기법을 사용하더라도 확인은 여전히 필요합니다.

여러 기법을 결합한 프롬프트 예시: 아래 정책 문서만 사용하여, 출발까지 48시간 이내인 시점에 예약한 직원 출장에 적용되는 규칙 세 가지를 나열해 주세요. 각 규칙의 근거가 되는 문장을 원문 그대로 인용해 주세요. 정책에서 다루지 않는 사항은 명시되지 않음이라고 적어 주세요. 일반 지식은 사용하지 마세요.

실제로 AI의 환각을 찾아내는 과정은 어떤 모습입니까?

직원 25명 규모의 가상 치과용품 유통업체 노스게이트 서플라이를 예로 들어 보겠습니다. 영업 담당자가 회사의 2페이지 분량 반품 정책을 붙여 넣고 AI 도우미에게 묻습니다. 개봉한 제품의 반품 기한은 언제까지이며, 재입고 수수료가 있습니까? 제공된 정책에는 미개봉 제품은 30일 이내에 반품할 수 있고, 개봉한 제품은 결함이 있는 경우에만 반품할 수 있다고 나와 있지만 재입고 수수료에 대한 언급은 없습니다.

첫 번째 답변: 개봉한 제품은 14일 이내에 반품할 수 있으며, 15퍼센트의 재입고 수수료가 부과됩니다. 두 내용 모두 지어낸 것입니다. 정책 어디에도 14일이나 수수료는 언급되어 있지 않습니다. 많은 반품 정책에 이런 내용이 들어 있어 그럴듯하게 들립니다. 통계적으로 가능성이 높은 답변이 잘못되는 방식이 바로 이것입니다.

담당자는 위의 기법을 적용해 질문을 다시 실행합니다. 정책만 사용하고, 근거 문장을 인용하며, 내용이 없으면 명시되지 않음이라고 쓰도록 합니다. 두 번째 답변은 다음과 같습니다. 개봉한 상품: 결함이 있는 경우에만 반품 가능(인용: 개봉한 상품은 제품에 결함이 있는 경우에만 반품할 수 있습니다). 재입고 수수료: 명시되지 않음. 이 답변은 문서와 대조해 몇 초 안에 확인할 수 있으며, 수수료에 관한 누락 사항은 고객 이메일에 들어가는 대신 정책 담당자에게 전달됩니다.

직원이 AI의 환각 현상을 발견하면 어떻게 해야 합니까?

잘못된 진술을 삭제하거나 바로잡은 다음, 누군가 이미 그 내용을 근거로 행동했는지 확인합니다. 결과물이 초안에 그쳤다면 수정하고 다음으로 넘어가되, 검토 기록에 도구가 해당 세부 내용을 지어냈다고 남깁니다. 이미 발송하거나 공유했거나 의사결정에 사용했다면 담당자가 바로잡을 수 있도록 알립니다. 다른 사람이 이미 읽은 문서를 조용히 수정하지 않습니다.

어떤 유형의 질문에서 오류가 발생했는지 동료에게 알리는 것도 도움이 됩니다. 잘못된 사례를 공유하는 팀은 각자 같은 실패를 따로 발견하는 팀보다 더 빨리 배웁니다. 초안을 단계별로 검토하는 방법은 AI 출력물 사실 확인 가이드에서 확인할 수 있습니다.

AI의 잘못된 답변이 환각은 아닌 경우는 언제입니까?

잘못된 답변이 모두 환각은 아니며, 해결 방법도 다릅니다. 학습 이후 정보가 바뀌어 도구가 오래된 답변을 내놓는다면 최신 출처가 필요합니다. 편향되거나 일방적인 답변이라면 사실을 지어내는 문제가 아니라 관점 설정과 공정성의 문제입니다. 모호한 프롬프트를 따라 합리적이지만 원하지 않은 결과가 나왔다면 지시를 더 명확히 해야 합니다. 누군가 의도적으로 AI를 사용해 오도한다면 이는 교육이 아니라 행동의 문제입니다.

이 가이드는 특정 도구가 중대한 결과를 초래할 수 있는 특정 업무에 안전하다고 판단해 주지도 않습니다. 개인에 관한 법률·의료·재무·고용 관련 결정을 내릴 때는 결과물이 어떻게 작성되었는지와 관계없이 자격을 갖춘 검토자를 활용해야 합니다.

출처와 범위

NIST, AI 600-1: 생성형 AI 프로필, July 2024 ↗

칼라이, 나훔, 벰팔라, 장, 언어 모델은 왜 환각을 일으키는가, arXiv, 4 September 2025 ↗

Anthropic, Claude 문서: 환각 줄이기, 열람일 16 October 2026 ↗

Mata v. Avianca, Inc., 678 F.Supp.3d 443 (S.D.N.Y., 22 June 2023), CLLA에 게시된 사본 ↗

Gmail 도움말, Gmail에서 Gemini와 공동작업하기, 열람일 16 October 2026 ↗

Google 문서 편집기 도움말, Google 스프레드시트에서 Gemini와 공동작업하기, 열람일 16 October 2026 ↗