GPT 환각에 대한 오해와 진실

ChatGPT를 사용해보신 분이라면 한 번쯤 ‘환각(Hallucination)‘에 대해 들어보셨을 겁니다. “GPT는 헛소리를 잘한다.” “거짓말을 한다.” “환각이 너무 심하다.”

실제로 GPT는 그럴듯한 말투로 틀린 정보를 말하는 경우가 있습니다. 출처가 불분명한 내용을 마치 사실인 것처럼 전달하거나, 실존하지 않는 문서나 논문, 인물 등을 그럴듯하게 지어내는 경우도 있습니다. 이러한 현상은 일반적으로 “AI의 환각(Hallucination)”이라고 불리며, 많은 사용자들이 이를 두고 GPT의 한계나 오류로 간주하곤 합니다.

특히 GPT처럼 말이 매끄럽고 논리적인 흐름을 갖춘 AI가 틀린 정보를 말할 때, 그 신뢰에 대한 실망은 더 크게 다가옵니다. “이렇게 똑똑하게 말하는데, 왜 이런 단순한 걸 틀리지?”라는 의문이 생기고, 일부는 GPT가 고의로 거짓말을 한다거나, 판단력이 없는 존재라며 비판하기도 합니다.

그런데 여기서 한 가지 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다. 우리가 GPT에게 기대한 것이 과연 무엇이었을까요? GPT는 과연 ‘지식을 이해하고 판단하는 존재’로 설계된 것일까요? 그리고 그 대답이 틀렸을 때, 그 책임은 정말 GPT에게 있는 걸까요?

이 글에서는 그런 질문들에 대해 차분히 짚어보려 합니다. GPT는 본질적으로 어떤 방식으로 작동하는지, 우리가 왜 환각이라고 느끼게 되는지, 그리고 그러한 착각이 어디서 비롯되는지를 살펴보고, GPT를 더 정확히 이해하고 똑똑하게 활용하는 방향에 대해 함께 생각해보고자 합니다.

GPT는 지식 기반이 아니다 – 확률 기반 언어 생성기다

많은 분들이 ChatGPT를 사용할 때, 마치 GPT가 방대한 지식을 바탕으로 대답한다고 생각하십니다. 물론 GPT는 방대한 데이터를 학습했기 때문에, 마치 모든 정보를 알고 있는 것처럼 말할 수 있습니다. 하지만 GPT는 그 정보를 ‘이해’하거나 ‘판단’하지 않습니다. 그저 **”이 문맥에서는 어떤 단어가 다음에 올 확률이 높을까?”**를 계산해 문장을 만들어낼 뿐입니다.

이 점이 매우 중요합니다. GPT는 정보를 ‘기억’하거나 ‘판단’하지 않고, 언어 패턴을 학습하여 자연스러운 문장을 생성하는 데 최적화된 모델입니다. 즉, 본질적으로 GPT는 지식 기반 인공지능이 아니라, 확률 기반 언어 생성기입니다.

조금 더 정확히 표현하자면, GPT는 과거에 사람들 사이에서 많이 사용된 언어의 패턴을 학습한 뒤, 그 패턴을 바탕으로 그럴듯하게 들리는 문장을 ‘예측’하는 방식으로 작동합니다.

예를 들어, 사용자가 “대한민국의 수도는”이라고 질문하면, GPT는 “서울입니다.”라는 말을 할 가능성이 가장 높다는 것을 알고, 그 답변을 생성합니다. 하지만 이것은 GPT가 ‘서울이 수도’라는 사실을 알고 있기 때문이 아니라, “대한민국의 수도는” 다음에 가장 자주 등장했던 단어가 ‘서울’이었기 때문입니다.

이러한 작동 방식 때문에 GPT는 문맥상 자연스럽지만, 사실과 다를 수 있는 말을 할 수도 있습니다. 즉, GPT는 틀리기 위해 노력하는 것이 아니라, ‘자주 사용되는 말의 흐름’을 따르다가 틀리는 것입니다. 그리고 이 현상이 바로 사람들이 말하는 ‘환각(Hallucination)‘의 주요 원인이기도 합니다.

이 구조를 이해하지 못한 채 GPT에게 지식을 검증받거나 정답을 요구하는 방식으로만 접근하게 되면, GPT는 끊임없이 잘못된 정보를 말하는 존재처럼 보일 수밖에 없습니다.

따라서 GPT를 올바르게 활용하려면, 그 본질이 ‘지식 제공자’가 아니라 ‘언어 패턴 예측 기계’라는 점을 분명히 인식해야 합니다.

왜 사람들은 GPT를 ‘지식 제공자’로 오해하는가

많은 사용자들이 ChatGPT를 마주했을 때, 자연스럽게 ‘모든 걸 알고 있는 AI’라는 인상을 받습니다. 질문을 하면 즉시 대답이 나오고, 문장은 논리적이며, 문체는 전문가처럼 정돈되어 있기 때문입니다.

하지만 이 인상은 착각입니다. GPT는 ‘사실’을 말하고 있는 게 아니라, ‘그럴듯한 말’을 만들어내고 있을 뿐입니다.

그런데 왜 우리는 이 말을 ‘지식’이라고 받아들일까요? 그 이유는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 너무도 자연스러운 문장, 그래서 생기는 인지 착시

GPT가 생성하는 문장은, 대부분의 사람보다 더 매끄럽고 논리적입니다. 단어의 선택, 문장의 흐름, 단락 구성까지 모두 깔끔합니다. 이 때문에 사람들은 “이렇게 말할 수 있다는 건 정확한 정보를 알고 있다는 뜻이겠지”라고 자동으로 추론하게 됩니다.

그러나 이것은 “말을 잘하는 능력”이 “진실을 말하는 능력”과 다르다는 사실을 잊게 만듭니다. GPT는 언어의 수사학에는 능하지만, 의미의 진위를 판단하지는 않습니다. 이 차이를 이해하지 못하면, 사용자는 GPT의 ‘말’을 ‘지식’으로 오해하게 됩니다.

2. 사용자의 기대: 우리는 본능적으로 ‘답’을 원한다

사람은 질문을 던질 때 본능적으로 ‘정답’을 기대합니다. 특히 검색을 넘어 AI에게 질문을 던졌을 때, 우리는 마치 선생님이나 전문가처럼 GPT가 답을 줄 것이라 믿습니다.

하지만 GPT는 질문에 대해 ‘정답’이 아니라 ‘그럴듯한 문장’을 제공하는 존재입니다. 그럼에도 불구하고 사용자가 정답을 기대하면 할수록, GPT가 제공하는 내용이 정확하지 않아도 정답처럼 받아들여지는 현상이 생깁니다.

3. 기술 발전에 대한 과도한 기대

“인공지능”이라는 단어 자체가 주는 첨단 기술의 이미지 때문에, 사람들은 GPT가 인간보다 뛰어난 판단력을 가졌을 것이라고 기대합니다. 하지만 현재의 GPT는 여전히 패턴 매칭과 확률 계산에 기반한 도구일 뿐입니다.

결과적으로 GPT가 ‘환각(Hallucination)‘에 빠지는 것이 아니라, 사용자가 GPT에게 기대하는 역할 자체가 잘못 설정된 경우가 많습니다. GPT는 정보를 “이해해서” 말하는 게 아니라, “그럴듯한 말을 예측해서” 생성하는 존재라는 본질을 잊고 있는 것입니다.

이제 질문을 바꿔야 합니다. 정말로 환각은 GPT의 문제일까요? 아니면 우리가 GPT를 보는 방식이 환각에 가까운 건 아닐까요?

환각 현상을 줄이는 방법들

GPT는 기본적으로 언어 패턴의 확률에 기반하여 문장을 생성합니다. 즉, “이 다음에 나올 말은 무엇일까?”를 계속 예측하는 방식입니다. 그렇기 때문에 실제로 존재하지 않는 개념, 틀린 수치, 없는 근거 등을 그럴듯하게 만들어내는 경우가 생깁니다.

그렇다면 이런 환각을 완전히 없애는 것이 가능할까요? 안타깝게도, GPT의 기본 설계 구조상 환각은 ‘완전 제거’가 불가능합니다. 그러나 연구기관과 개발 커뮤니티에서는 환각을 줄이기 위한 공식적인 접근법들을 제시하고 있습니다.

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 외부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하여, 그 정보를 바탕으로 응답을 생성(Generation)하는 방식입니다.

• 모델이 자신이 모르는 주제에 대해 “지어내는” 대신 외부 정보 기반으로 응답하게 만듭니다.
• 의료, 금융, 법률 등 전문성을 요구하는 분야에서 실제로 도입되고 있습니다.
• 일부 연구에서는 RAG 적용 시 환각률이 유의미하게 감소했다는 결과를 보고하고 있습니다.

2. 웹 검색 기능 결합

GPT가 실시간으로 웹을 검색해서 최신 정보를 반영하는 기능입니다.

• ChatGPT Plus, Microsoft Copilot, Perplexity AI 등에서 이 기능이 활용됩니다.
• 시사성 있는 정보나 기존 학습 데이터에 포함되지 않은 질문에 대해 더 정확한 응답을 제공합니다.
• 예를 들어, “오늘 뉴욕 증시는 어땠나요?” 같은 질문에서는 실시간 데이터를 기반으로 답하게 됩니다.

3. 프롬프트 엔지니어링과 모델 개선

사용자 입력을 더 정확하게 유도하거나 모델 자체를 개선하는 전략입니다.

• 프롬프트 최적화: GPT가 헷갈리지 않도록 질문을 명확하게 구성하거나, “확실하지 않으면 모른다고 답하라”고 명시하는 방식
• 파인튜닝: 특정 분야에 특화된 추가 학습을 통해 모델이 보다 정직하고 안정적인 응답을 하도록 하는 방법
• 체인 오브 생각(Chain of Thought): 단계별 추론 과정을 유도하여 논리적 오류를 줄이는 방식

이러한 방법들은 GPT의 구조적 한계에 대한 실용적 대응책으로 발전하고 있으며, 단순히 환각을 줄이는 데 그치지 않고 응답의 신뢰성과 투명성을 높이는 방향으로 나아가고 있습니다.

GPT의 강점을 최대한 활용하는 법

GPT는 ‘지식 창고’가 아니라, ‘확률 기반 언어 생성기’입니다. 이 구조적인 특성을 정확히 이해하고 나면, 어떤 상황에서 GPT를 활용하고 어떤 상황에서는 조심해야 하는지도 자연스럽게 분명해집니다.

1. “언어 처리 전문가”로서의 GPT 활용

GPT는 본질적으로 ‘말을 자연스럽고 논리적으로 잘 만드는’ AI입니다. 따라서 다음과 같은 작업에 특화되어 있습니다:

• 글쓰기 지원: 구조 제안, 초안 생성, 문체 개선
• 번역과 요약: 언어 간 변환, 긴 텍스트의 핵심 정리
• 문서 작업: 회의록 정리, 보고서 구조화, 이메일 작성

2. 창의적 사고와 브레인스토밍 파트너

GPT는 사용자가 제시한 문장을 기반으로 다양한 관점과 아이디어를 제안하는 데 뛰어납니다:

• “이런 관점은 어떨까요?”
• “다른 접근 방식으로는 이런 것도 가능합니다.”
• “이 아이디어를 발전시키면 이런 방향이 있겠네요.”

3. 대화형 학습 도구로 활용

구체적인 지식을 묻기보다는, 학습과 이해를 돕는 방식으로 활용하면 효과적입니다:

• 개념 설명: 복잡한 내용을 쉽게 풀어서 설명
• 예시 생성: 추상적 개념을 구체적 사례로 설명
• 단계별 학습: 복잡한 문제를 작은 단위로 나누어 접근

4. GPT 활용 시 주의사항

• 사실 확인 필수: 중요한 정보는 반드시 별도 검증
• 맥락 축적: 여러 번의 대화를 통해 더 정교한 답변 유도
• 명확한 지시: 원하는 결과를 구체적으로 요청
• 한계 인식: 최신 정보나 전문적 판단이 필요한 경우 다른 도구 병행

진짜 문제는 ‘인간의 환각’일 수 있다

GPT는 한 번도 스스로 생각해본 적이 없습니다. 그런데도 사람들은 이 AI가 마치 생각하는 존재처럼 여깁니다. 이 착각에서 모든 오해가 시작됩니다.

1. 의인화의 함정

GPT가 자연스러운 대화체로 응답하기 때문에, 사람들은 무의식적으로 GPT를 인간처럼 여기게 됩니다. “AI가 생각했다”, “AI가 판단했다”는 표현 자체가 이미 GPT의 본질을 잘못 이해한 것입니다.

2. 기술에 대한 과도한 신뢰

“인공지능”이라는 용어가 주는 첨단성 때문에, 사람들은 GPT가 인간보다 뛰어날 것이라고 가정합니다. 하지만 GPT는 여전히 도구일 뿐이며, 올바른 사용법을 아는 것이 중요합니다.

3. 책임 전가의 위험

GPT의 잘못된 정보로 인한 문제가 발생했을 때, 모든 책임을 AI에게 돌리는 것은 위험합니다. 결국 도구를 선택하고 사용하는 것은 인간이며, 그 결과에 대한 책임도 사용자에게 있습니다.

4. 올바른 AI 활용 마인드셋

• 도구로서 인식: GPT는 강력한 도구이지만 만능이 아님
• 검증 습관화: 중요한 정보는 반드시 교차 확인
• 한계 수용: 완벽하지 않음을 전제로 사용
• 지속적 학습: AI 기술의 발전과 한계를 지속적으로 학습

맺음말

GPT의 ‘환각’ 문제는 단순히 기술적 한계로만 볼 수 없습니다. 이는 기술 자체의 제약이기도 하지만, 동시에 사용자의 인식과 기대에서 비롯된 측면이 더 클 수 있습니다. 우리가 GPT에게 무엇을 기대하고, 어떤 역할을 부여하느냐에 따라 ‘환각’의 정도와 의미가 달라지기 때문입니다.

1. 올바른 관점의 중요성

GPT를 지식의 원천이나 전능한 판단자로 보는 것이 아니라, 뛰어난 언어 처리 도구로 이해하는 것에서 모든 것이 시작됩니다. 마치 계산기를 사용할 때 그것이 수학을 ‘이해’한다고 생각하지 않듯이, GPT 역시 언어 패턴을 매우 정교하게 처리하는 도구로 접근해야 합니다.

이런 관점에서 보면 GPT와의 상호작용은 ‘질문-답변’의 일방적 관계가 아니라, 사용자가 명확한 방향을 제시하고 GPT가 그에 맞는 언어적 결과물을 생성하는 협업에 가깝습니다.

2. 균형잡힌 활용의 필요성

중요한 것은 AI를 맹신하지도, 무작정 불신하지도 않는 균형잡힌 시각입니다. GPT의 강점은 최대한 활용하되 한계는 분명히 인정하고, 필요할 때는 다른 도구나 방법과 함께 사용하는 지혜가 필요합니다.

또한 AI의 결과물을 사용할 때는 그에 대한 책임이 사용자에게 있다는 점을 잊지 말아야 합니다. 도구를 선택하고 그 결과를 활용하는 것은 결국 인간의 몫이기 때문입니다.

AI 시대의 핵심 역량은 AI를 완벽한 존재로 신격화하는 것이 아니라, 각 도구의 특성과 한계를 정확히 이해하고 적재적소에 활용하는 능력입니다. GPT의 ‘환각’을 두려워하거나 비난할 필요는 없습니다. 대신 그 한계를 인정하고 보완하는 방법을 찾아가며, GPT와 현명하게 협력하는 방법을 익혀나간다면, 우리는 AI 시대를 더 풍요롭고 생산적으로 살아갈 수 있을 것입니다.

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