AI가 사실처럼 보이는 틀린 정보를 말할 때, 이를 흔히 ‘환각(할루시네이션)’이라고 부릅니다.
흥미로운 점은 이 현상이 AI의 고장이나 오류라기보다, AI가 작동하는 방식 그 자체에서 자연스럽게 발생한다는 점입니다. 이 글에서는 AI 모델이 왜 환각을 만들어낼 수밖에 없는지를 구조적으로 살펴봅니다.
AI는 ‘정답’을 찾지 않습니다
사람은 질문을 받으면, 기억 속의 사실이나 근거를 떠올려 답하려고 합니다.
하지만 AI 모델은 질문에 대해 정답을 조회하거나 검증하지 않습니다.
AI가 하는 일은 단순합니다.
지금까지의 문맥을 기준으로, 다음에 나올 가능성이 높은 문장을 생성하는 것입니다.
이 과정에서 AI는 “이 말이 사실인가?”보다는
“이 말이 지금 맥락에서 자연스러운가?”를 우선적으로 판단합니다.
환각은 ‘지어내려는 의도’가 아닙니다
AI가 없는 정보를 만들어낼 때, 마치 거짓말을 하는 것처럼 느껴질 수 있습니다.
그러나 AI는 의도를 가지지 않습니다.
AI는 질문이 주어지면,
그 질문에 가장 그럴듯하게 이어질 문장을 확률적으로 선택합니다.
문맥상 자연스러운 답변이 실제 사실과 다를 경우,
그 결과가 환각으로 인식됩니다.
즉, 환각은 거짓을 말하려는 행동이 아니라, 빈칸을 채우는 방식의 결과에 가깝습니다.
학습 데이터의 한계가 환각을 만듭니다
AI 모델은 과거의 데이터를 기반으로 학습합니다.
하지만 학습 데이터는 항상 완전하지 않습니다.
- 최신 정보가 반영되지 않았거나
- 특정 분야의 자료가 부족하거나
- 상반된 정보가 섞여 있을 수 있습니다
이런 상태에서 질문이 들어오면,
AI는 가장 가능성 높은 조합을 만들어 답변을 생성합니다.
그 결과가 실제와 다를 경우, 환각으로 보이게 됩니다.
질문이 모호할수록 환각 가능성은 커집니다
AI는 질문의 범위와 조건이 명확할수록 안정적인 답변을 생성합니다.
반대로 질문이 추상적이거나 전제가 불분명하면,
AI는 여러 가능성을 동시에 고려하게 됩니다.
이때 AI는 하나의 답을 선택해 문장을 완성해야 하므로,
근거가 부족한 내용을 자연스럽게 연결해 만들어낼 수 있습니다.
환각은 종종 질문이 열려 있는 상태에서 발생합니다.
AI는 스스로 검증하지 않습니다
AI 모델은 자신이 만든 답변을 다시 점검하거나,
외부 기준과 대조해 사실 여부를 확인하지 않습니다.
한 번 선택된 문장은 그대로 출력되며,
그 문장이 사실인지 아닌지는 별도의 검증 과정이 없습니다.
이 점에서 AI는 “생각하는 존재”라기보다,
언어를 생성하는 시스템에 가깝습니다.
환각은 AI의 한계이자 특징입니다
환각은 AI가 불완전해서 생기는 예외적인 현상이 아닙니다.
오히려 확률 기반 언어 생성 모델이 가질 수밖에 없는 구조적 특징입니다.
AI는 침묵하거나 “모르겠다”고 판단하기보다는,
가능한 답을 만들어내는 방향으로 설계되어 있습니다.
이 설계 선택이 바로 환각의 근본 원인입니다.
정리
AI 모델의 환각은 오류라기보다,
다음 문장을 예측해 생성하는 구조에서 자연스럽게 발생하는 결과입니다.
AI는 사실을 검증하지 않고,
문맥상 자연스러운 답변을 선택합니다.
이 과정에서 정보의 공백이나 모호함이 존재하면,
그럴듯하지만 틀린 답이 만들어질 수 있습니다.
이 구조를 이해하면,
AI의 답변을 어떻게 받아들여야 하는지도 보다 분명해집니다.