ChatGPT·Claude·Gemini가 틀리는 구조적 원인 완전 해부
생성형 AI(ChatGPT, Claude, Gemini, Llama 등)가 빠르게 발전하고 있지만
여전히 할루시네이션(Hallucination) 문제는 끊이지 않는다.
사용자는 다음과 같은 의문을 갖는다.
“왜 AI는 틀린 정보를 자신 있게 말할까?”
“할루시네이션은 기술이 발전하면 언젠가 해결되지 않을까?”
“AI가 사실을 이해하지 못하는 이유가 뭘까?”
이 글에서는 생성형 AI 할루시네이션이 사라지지 않는 구조적 원인을 자세하게 분석한다.
AI 관련 블로그 운영자, IT 분석가, 마케터, 연구자 모두에게 가치 있는 심층 글이다.
1. 생성형 AI 할루시네이션(Hallucination)란?
할루시네이션(Hallucination)이란 AI가 존재하지 않는 정보,
사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상이다.
예를 들어,
• 없는 논문을 만들어냄
• 존재하지 않는 인물 설명
• 실제와 다른 수치·통계 생성
• 잘못된 법 조항이나 연도 작성
• 가짜 뉴스 기반 추론
이런 문제는 생성형 AI의 핵심 동작 방식에서 비롯된다.
2. 생성형 AI는 ‘사실’을 다루지 않는다.
대부분의 사람들은 AI가 “정답을 알고 있다”라고 생각한다.
하지만 생성형 AI는 진짜 사실(Fact)을 처리하지 않는다.
AI는 단지 “이어서 나올 확률이 높은 단어”를 예측하는 모델이다.
즉,
• 객관적 사실을 판단하지 못하고
• 문장의 논리적 진실성을 이해하지 못하고
• 실제 지식을 저장하고 있는 것도 아니다
그저 확률적 언어 모델로 작동한다.
그래서 AI는 자연스럽고 논리적인 문장을 잘 만들지만, 사실 여부는 판단하지 못한다.
이것이 할루시네이션의 1차 원인이다.
3. 학습 데이터 자체가 불완전하다.
AI는 인터넷·블로그·뉴스·SNS·논문 등 수많은 데이터로 학습한다.
당연히 그 안에는 오래된 정보, 잘못된 정보, 개인 의견, 루머, 편향된 서술이 섞여 있다.
인간은 읽으면서 걸러내지만, AI는 ‘대량의 텍스트 패턴’으로만 이해한다.
결국 데이터의 오류는 그대로 모델의 오류가 된다.
이 부분은 검색 사용자들이 가장 많이 궁금해하는 ‘AI 오류 원인’에 대한 핵심 요소다.
4. AI는 ‘새로운 질문’에 답할 때 필연적으로 추측한다.
AI가 가장 취약한 영역이 바로 세상에 존재하지 않는 질문, 미래 정보, 전례 없는 상황이다.
예:
“2029년 한국에서 가장 많이 사용된 AI 앱은?”
“5년 뒤 애플 신제품 스펙은?”
이 질문에 대한 정답은 존재하지 않는다.
그 순간 AI는 기존 데이터를 조합해 ‘그럴듯한 답’을 생성한다.
이 ‘추측 기반 생성’이 바로 할루시네이션의 핵심 메커니즘이다.
5. 생성형 AI는 “모른다”고 말하기 어렵다.
AI의 설계 목적은 답변을 생성하는 것이다.
따라서 ‘모르겠습니다’라고 말하면 모델의 목표와 충돌한다.
• 답변 없음 = 생성 실패
• 틀리더라도 답변 = 생성 성공
이런 구조적 이유 때문에 AI는 모르는 상황에서도 답변을 만들어낸다.
그래서 할루시네이션은 완전히 제거할 수 없다.
6. 최신 AI 기술도 할루시네이션을 ‘완전히’ 해결하지 못한다.
AI 기업들은 할루시네이션을 줄이기 위해 다양한 기술을 사용하고 있다.
1) RAG (검색 결합 AI)
검색엔진 결과를 불러와 AI가 요약하는 방식.
정확도 향상 효과가 크지만 검색 결과가 없으면 여전히 추측해야 한다.
2) 인간 피드백(RLHF)
사람이 정답과 오답을 알려줘서 모델을 교정하는 방식.
하지만 모든 질문을 학습시키는 것은 불가능하다.
3) 특화 모델(의료 AI, 법률 AI 등)
특정 영역에서는 오류가 줄어들지만,
범용 모델에서는 여전히 할루시네이션이 발생한다.
즉, 기술적으로 개선은 가능하지만 본질적 구조는 바뀌지 않는다.
7. 실제 할루시네이션 사례
1) 존재하지 않는 논문 생성
학술지 형태까지 완벽하게 꾸며내지만 실제로는 존재하지 않음.
2) 가짜 법 조항 생성
실제 법률에 없는 조항을 정확한 조문 번호까지 붙여서 설명
3) 가상의 인물 정보 생산
비슷한 두 인물을 합쳐서 새로운 ‘가짜 인물’이 탄생하는 오류
4) 허구의 통계나 재무 데이터 생성
기업 실적이 공개되어 있지 않으면 AI가 수치를 추정해 말하는 경우
이런 사례는 AI가 얼마나 자연스럽게 틀릴 수 있는지 보여주는 핵심 지표다.
8. 할루시네이션을 줄이는 현실적인 방법
1) 검색 기반 AI(RAG) 사용
ChatGPT의 ‘검색 기능’ 같은 도구 활용은 오류 확률을 크게 줄인다.
2) 전문 분야는 전문 모델 사용
예: 의료·법률은 범용 모델보다 특화 모델이 훨씬 정확하다.
3) 인간 검증이 필수
기업 AI 사용 가이드라인에서 가장 많이 적힌 문장이 있다:
“AI 출력 결과는 반드시 검토 후 사용하십시오.”
AI가 ‘정답 기계’가 아니라 ‘보조 도구’라는 점을 명확히 알 필요가 있다.
생성형 AI 할루시네이션은 ‘영원히 0%가 될 수 없다’
검색 사용자 관점에서 이 글의 핵심 요약은 다음과 같다.
1) 생성형 AI는 사실을 이해하지 않는다
→ 확률 기반 생성이기 때문에 틀릴 수밖에 없다.
✔ 학습 데이터가 불완전하다
→ 데이터의 오류는 곧 모델의 오류다.
✔ 새로운 질문에는 추측을 해야 한다
→ 할루시네이션이 가장 많이 발생하는 영역.
✔ “모른다”고 말하는 것이 구조적으로 어렵다
→ 모든 상황에서 답을 만들어내도록 설계되었다.
즉, 할루시네이션은 버그가 아닌 AI의 특성이다.
따라서 AI는 뛰어난 도구이지만,
사용자는 사실 검증 능력과 비판적 사고를 반드시 가져야 한다.