[기자의 눈]그림에 시까지 만능 '챗GPT', 반만 믿어야 하는 이유 작성일 05-30 100 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">오픈AI "수년내 환각없을 것"…실제론 최신모델일수록 환각늘어<br>'창의적 헛소리vs정확한 기계' 딜레마…AI 답변 맹신 경계필요</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yS05nmFOp0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf34729683c89076d4d5dece674204796f12988cb32f91cd96edcf1c61d8dcc6" dmcf-pid="Wvp1Ls3IF3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT에 이미지 제작 주문 결과물(생성형 AI 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/30/NEWS1/20250530053004143jvui.jpg" data-org-width="860" dmcf-mid="xtK7kTBWUp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/30/NEWS1/20250530053004143jvui.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT에 이미지 제작 주문 결과물(생성형 AI 이미지) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5df1a43b0638f1223441769c49ef1959aafde2ab01368003bd906c928a804c44" dmcf-pid="YTUtoO0C7F" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 김민석 기자</p> <blockquote class="quote_frm" contents-hash="bd4de8f4b26b4a093d00fd102825db017b346372ef55274c0a70d8a3b67a7c5e" dmcf-pid="GyuFgIph7t" dmcf-ptype="blockquote1"> "챗GPT 최신 모델 답변의 33%~48%는 할루시네이션." </blockquote> <div contents-hash="5681fdf2fbe225fbb96c56050f9632f9d85a8c349a930230402d205160c6ceed" dmcf-pid="HW73aCUl01" dmcf-ptype="general"> 오픈AI가 올해 4월 발표한 보고서에서 최신 추론형 모델 'o3'와 'o4 미니'가 이전 추론 모델보다 더 높은 환각률을 보인다고 인정했다. o3는 33%의 질문에서, o4 미니는 48% 질문에 환각을 일으켰다. 16%·14.8%를 기록한 이전 모델(o1·o3 미니)보다 2배 이상 높은 수치다. </div> <p contents-hash="490683727ec426fceef8715730a9a115cab15b3c5a774479946b4d2252e0d554" dmcf-pid="XYz0NhuSu5" dmcf-ptype="general">이는 AI 성능이 향상할수록 환각이 줄어들 것이라는 기존 예상을 뒤집는다. 미라 무라티 오픈AI CTO는 2023년 한 콘퍼런스에서 "GPT-5는 아마도 환각이 없을 것"이라고 말했지만, 실제론 최신 모델일수록 환각률이 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="2b075a7dcad153ca7dc262c794e8bff3b8a54e91c8f56093d97100b41ef06a26" dmcf-pid="ZGqpjl7v7Z" dmcf-ptype="general">문제의 원인은 LLM의 작동 원리에 있다. LLM은 트랜스포머 아키텍처의 자기회귀모델을 기반으로 이전 입력들로부터 다음 입력·답변 등을 확률적으로 예측하는 구조다. 과거 구글 연구원들이 "LLM은 의미를 되새길 필요 없는 확률론적 앵무새"라고 지적한 이유다.</p> <p contents-hash="de6f610022486af34e5854c54f2bb516353dadef39a81c7c58b53280d07c7470" dmcf-pid="5HBUASzT7X" dmcf-ptype="general">하난네 하지시르지 워싱턴대 교수도 최근 "우리는 여전히 LLM 기반 생성형 AI가 정확히 어떻게 작동하는지 모른다"고 우려했다.</p> <p contents-hash="e0fc9760b8f530a36ac8db64abc1842a47232621c27cd09b21eecc62ec46f64d" dmcf-pid="1ZK7kTBWuH" dmcf-ptype="general">다양한 AI 모델 중 챗GPT는 이용자의 단기적 피드백에 민감하게 반응하게 하고 긍정적 답변에 보상을 주는 방식으로 훈련해 환각 현상이 심화했다는 분석도 있다.</p> <p contents-hash="798e17322d54921560a7343ab0046b1a9b190a9abb3f998803dd6cfcb6fc68a7" dmcf-pid="t59zEybYpG" dmcf-ptype="general">GPT-4o 경우 이달초 업데이트 직후 지나치게 아첨하는 문제를 일으켜 이틀 만에 철회)다. '변이 묻은 막대기 판매'와 같은 터무니없는 사업 제안에 "천재적인 아이디어" "3만 달러 투자를 권장한다"라고 답해 충격을 줬다.</p> <p contents-hash="407bd7375b4da488d75ecd66c10ded72630014ecc3a9c90bbe47edd1e2e4ce31" dmcf-pid="F12qDWKGpY" dmcf-ptype="general">물론 "근거가 없는 건 답하지 말라" 등의 명령어를 넣으면 환각을 줄일 수 있다. 다만 시를 쓰거나 그림을 그릴 수 없게 되고 창의적인 답도 기대하지 말아야 한다.</p> <p contents-hash="d4e48e86ddbf53d36c8b086b1024b48a3208f2f3e9c22d0d6d306e88e2aa1b0b" dmcf-pid="3kyh4ovaUW" dmcf-ptype="general">창의성과 정확성 중 택일해야 하는 딜레마 해소는 앞으로의 숙제다.</p> <p contents-hash="5a9578fa4fbb49f88abfed5fd96c66a9e541c4f3c33a7a92132ff7f12aa46097" dmcf-pid="0EWl8gTNUy" dmcf-ptype="general">인간의 지능을 뛰어넘는 '초인공지능'(ASI) 시대가 올 것이라지만, 아직 AI 챗봇은 기술적 도구에 가까워 보인다. 다른 사람들의 말을 모두 믿지 않듯 AI도 맹신하기보단 다시 검증하는 습관이 필요하다.</p> <p contents-hash="80855ab6003dd3caf96a582e1dacbc04428aa90296e0adc293f8769850c22e13" dmcf-pid="pDYS6ayjUT" dmcf-ptype="general">ideaed@news1.kr<br><br><strong><용어설명></strong><br><br>■ 환각<br>환각(할루시네이션·Hallucination)은 생성형 인공지능(AI)이 실제로 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말한다. 대규모언어모델(LLM)이 존재하지 않는 패턴이나 객체를 인식해 부정확한 답변을 내놓는 현상이다.<br><br>■ 자기회귀모델<br>자기회귀모델(Autoregressive Model·AR)은 시계열 데이터의 현재 값을 과거 값들의 선형 조합과 오차항(백색 잡음)으로 설명하는 통계적 모델이다. 현재는 과거에 의존한다는 직관에 기반해 과거 데이터로부터 미래 값을 예측하는 데 주로 사용된다.<br><br>■ 트랜스포머 아키텍처<br>트랜스포머 아키텍처(Transformer Architecture)는 구글이 2017년발표한 Attention is All You Need 논문에서 처음 제안한 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP) 모델이다.<br><br> </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 “톰 형, 예전같지 않네”…‘미임파8’, 더딘 韓흥행세 이유는 [IS포커스] 05-30 다음 '악천후에도 웃으며 2연패' 우상혁 "나는 정말 행복한 사람" 05-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
