할루시네이션(Hallucination)이란?

할루시네이션(Hallucination)은 원래 심리학에서 환각을 의미하는 용어지만, 소프트웨어 개발과 AI(인공지능) 분야에서도 유사한 개념으로 사용된다. 주로 AI 모델이나 소프트웨어 시스템이 잘못된 정보나 존재하지 않는 데이터를 생성하는 현상을 가리킨다.

스타크래프트 아비터 유닛에는 할루시네이션 스킬이 있다(전설의 강민 할루시 리콜)

 

 

ㅇ할루시네이션(Hallucination): AI 또는 알고리즘이 신뢰할 수 없는 정보, 존재하지 않는 데이터 또는 논리적으로 틀린 출력을 생성하는 현상
주로 AI 기반 시스템, 검색 알고리즘, 자동 생성 모델에서 발생한다

<할루시네이션이 발생하는 주요 사례>

AI 및 머신러닝 분야

• 자연어 처리(NLP) 모델 (예: ChatGPT, Bard, Claude 등)
  • AI가 존재하지 않는 정보를 만들어내거나, 근거 없이 새로운 사실을 생성하는 경우
  • e.g. “A라는 사람이 2022년 노벨 물리학상을 받았다” 라고 말하지만 실제로는 수상하지 않은 경우
• 추천 시스템
  • 사용자의 과거 행동을 기반으로 추천하지만 비논리적인 추천이 포함될 경우
  • e.g. 사용자에게 필요 없는 제품이나 무관한 콘텐츠를 추천하는 경우

검색 엔진 및 데이터베이스 분야

• 잘못된 데이터 매칭
  • 검색 엔진이 존재하지 않는 문서를 보여주거나, 질문과 관련 없는 결과를 반환하는 경우
  • e.g. 논문 검색에서 존재하지 않는 저자의 연구 결과를 보여주는 현상
• SQL 및 데이터베이스 시스템
  • 쿼리 최적화 과정에서 비논리적인 데이터 조합이 반환될 때
  • e.g. 고객 주문 기록을 조회했는데 존재하지 않는 주문이 출력되는 경우

소프트웨어 개발 및 코딩 보조 AI

• 코드 자동 완성 및 생성 AI (예: GitHub Copilot, ChatGPT 코딩 기능)
  • AI가 논리적으로 오류가 있는 코드를 생성하거나, 존재하지 않는 API를 추천하는 경우
  • e.g. "Java에서 getUserById() 메서드를 사용하세요"라고 추천하지만 실제로 존재하지 않는 메서드인 경우
• 테스트 자동화 시스템
  • AI가 자동 생성한 테스트 케이스가 존재하지 않는 함수나 데이터를 기반으로 작성될 경우
  • e.g. 실제 코드에 없는 함수 호출을 포함한 단위 테스트 생성

 

[할루시네이션의 원인]
1. AI 모델의 한계

AI는 학습 데이터에 기반하여 확률적으로 출력을 생성하므로, 존재하지 않는 정보를 생성할 가능성이 있다.
특히 사전 학습 데이터에 없는 정보를 생성해야 할 때 오류가 발생하기 쉽다.

2. 데이터 품질 문제
AI가 학습한 데이터셋이 부정확하거나 불완전할 경우, 모델이 잘못된 출력을 생성할 가능성이 높다.
예: 최신 정보를 반영하지 못한 AI가 오래된 데이터를 기반으로 잘못된 답변을 생성하는 경우

3. 비정형 데이터 처리 문제
검색 시스템이나 자연어 처리 모델이 문맥을 정확히 이해하지 못하고 연관성이 낮은 데이터를 반환할 때 발생한다.
예: 비슷한 단어를 포함한 문장을 검색했을 때, 문맥이 전혀 다른 결과를 보여주는 경우

 

[할루시네이션을 방지하는 방법]
1. AI 모델 개선
- 사후 검증(Post-Verification) 시스템 도입 : AI가 생성한 정보를 사람이 검토하거나 추가 검증 알고리즘을 적용
- 사실 검증 모델(Fact-Checking AI) 활용 : AI가 생성한 내용이 신뢰할 수 있는 출처와 일치하는지 비교

2. 데이터 품질 향상
최신 데이터를 지속적으로 업데이트하여 모델의 정보 정확도를 높인다.
학습 데이터에서 잘못된 정보나 편향된 데이터를 제거하는 작업을 수행한다.

3. 소프트웨어 개발에서 코드 검증 강화
- AI 생성 코드 리뷰 강화 : AI가 추천한 코드를 바로 사용하지 않고, 반드시 검증 후 적용
- 테스트 자동화 : AI가 생성한 코드의 테스트 케이스를 수동으로 검토하여 논리적 오류를 제거

 

 

 

 

할루시네이션은 AI 기반 시스템이 발전하면서 점점 중요한 문제로 부각되고 있다. 특히 소프트웨어 개발에서는 자동 완성, 코드 생성, 검색 엔진, 데이터베이스 시스템 등에서 발생할 가능성이 높다. 이를 방지하기 위해서는 AI 모델 개선, 데이터 품질 향상, 코드 검증 강화 등의 방법을 적용해야 한다.
할루시네이션을 완전히 제거하는 것은 어렵지만, 이를 최소화함으로써 더 신뢰할 수 있는 AI 시스템과 소프트웨어 개발 환경을 구축할 수가 있다!