[IT / AI] 할루시네이션이란 / chat gpt에게 할루시네이션에 대해 물어보면?

안녕하세요. 이번 글에서는 chat GPT와 같은 LLM 모델에서의 할루시네이션 현상에 대해 씁니다. 

 

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1. 할루시네이션

할루시네이션 예시

 

1년전 정도만 해도 Chat GPT의 결과가 이런 경우를 많이 보셨을겁니다. 

마치 없는 사실들도 사실인 것처럼 만들어내는 환각을 보는 듯한 모습인데 이것이 할루시네이션(Hallucination) 현상입니다. 

 

LLM(Large Language Model) 모델의 할루시네이션(Hallucination)은 모델이 틀린 정보를 마치 사실인 것처럼 생성해내는 현상을 말합니다. 즉, 모델이 실제 데이터나 학습된 지식에 기반하지 않고 없는 내용을 지어내거나 잘못된 정보를 제시하는 경우입니다. LLM 할루시네이션은 특히 사실 확인이 중요한 응용 분야, 예를 들어 의학, 법률, 금융 분야 등에서 큰 문제로 인식됩니다.

 

 

 

할루시네이션의 원인과 특징

1. 훈련 데이터의 한계:
   • AI 모델은 대규모 텍스트 데이터로 훈련됩니다. 훈련 데이터에 없는 정보나 정확하지 않은 정보에 대해 질문을 받으면, 모델은 있는 정보를 기반으로 합리적일 것 같은 답변을 생성하지만, 실제로는 부정확하거나 완전히 허구의 정보를 만들어내기도 합니다.
2. 맥락에 대한 과도한 일반화:
   • 모델은 언어 패턴을 예측하도록 훈련되기 때문에, 질문에 대해 구체적인 정보가 없을 경우 일반화된 패턴을 바탕으로 답변을 구성합니다. 이 과정에서 모델이 문맥을 잘못 이해하거나 지나치게 일반화해 엉뚱한 답변을 제시할 수 있습니다.
3. 정확성 검증 기능 부족:
   • 현재의 언어 모델은 사실 확인 기능이 없기 때문에, 문장이 그럴듯하게 들리더라도 그것이 실제로 정확한지 검증할 방법이 없습니다. 따라서 AI는 자신 있게 허구의 정보를 답변으로 제시할 수 있습니다.
4. 언어 모델의 비결정적 특성:
   • AI 모델은 매 응답마다 여러 가능성 중에서 가장 그럴듯한 응답을 생성합니다. 이 과정에서 같은 질문이라도 매번 조금씩 다른 응답을 생성할 수 있으며, 때로는 그중에서도 엉뚱한 내용이 포함될 가능성이 있습니다.

할루시네이션의 주요 유형

• 허구적 사실 생성: 예를 들어, 실제로 존재하지 않는 역사적 사건, 인물, 또는 제품에 대해 구체적으로 설명하는 경우입니다.
• 잘못된 인과 관계: 잘못된 원인과 결과를 연결하거나, 특정 상황에서 사용되지 않는 예시를 드는 등 비논리적이거나 비과학적인 설명을 할 수 있습니다.
• 문맥 오류: 주어진 질문과 관련이 없거나, 문맥을 잘못 해석하여 틀린 답변을 제시하는 경우입니다.

할루시네이션을 줄이기 위한 접근법

1. 사실 검증 강화:
   • AI가 생성한 답변이 실제로 정확한지 검증하는 프로세스를 도입하거나, 사용자가 정보를 검증할 수 있는 출처를 제공하는 방식이 연구되고 있습니다.
2. 사용자 피드백 수집:
   • 사용자의 피드백을 통해 잘못된 답변이 반복되지 않도록 개선하며, AI 모델의 학습에 반영하여 더 정확한 정보를 제공할 수 있도록 합니다.
3. 외부 데이터베이스 활용:
   • AI 모델이 특정 주제에 대해 권위 있는 출처의 정보를 실시간으로 참고하도록 하여, 특정한 질문에 대해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
4. 사전 경고:
   • AI가 생성한 정보가 완전한 정답이 아님을 사용자에게 미리 고지하여, 사용자가 정보의 정확성을 스스로 판단할 수 있도록 유도하는 방법도 할루시네이션의 문제를 완화할 수 있습니다.

AI의 할루시네이션 문제는 언어 모델의 유용성과 신뢰성에 큰 영향을 미치기 때문에, 연구자들은 이 문제를 해결하기 위한 다양한 기법을 개발하고 있습니다.

 

 

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2. Chat GPT에게 직접 할루시네이션에 

 

ChatGPT의 할루시네이션(hallucination) 현상은 AI 모델이 없는 사실을 마치 진짜인 것처럼 생성하거나, 정확하지 않은 정보를 자신 있게 제시하는 현상을 말합니다. AI 모델의 할루시네이션 문제는 대화형 AI의 주요 과제 중 하나로, 다음과 같은 방식으로 나타납니다.

할루시네이션의 원인과 특징

1. 훈련 데이터의 한계:
   • AI 모델은 대규모 텍스트 데이터로 훈련됩니다. 훈련 데이터에 없는 정보나 정확하지 않은 정보에 대해 질문을 받으면, 모델은 있는 정보를 기반으로 합리적일 것 같은 답변을 생성하지만, 실제로는 부정확하거나 완전히 허구의 정보를 만들어내기도 합니다.
2. 맥락에 대한 과도한 일반화:
   • 모델은 언어 패턴을 예측하도록 훈련되기 때문에, 질문에 대해 구체적인 정보가 없을 경우 일반화된 패턴을 바탕으로 답변을 구성합니다. 이 과정에서 모델이 문맥을 잘못 이해하거나 지나치게 일반화해 엉뚱한 답변을 제시할 수 있습니다.
3. 정확성 검증 기능 부족:
   • 현재의 언어 모델은 사실 확인 기능이 없기 때문에, 문장이 그럴듯하게 들리더라도 그것이 실제로 정확한지 검증할 방법이 없습니다. 따라서 AI는 자신 있게 허구의 정보를 답변으로 제시할 수 있습니다.
4. 언어 모델의 비결정적 특성:
   • AI 모델은 매 응답마다 여러 가능성 중에서 가장 그럴듯한 응답을 생성합니다. 이 과정에서 같은 질문이라도 매번 조금씩 다른 응답을 생성할 수 있으며, 때로는 그중에서도 엉뚱한 내용이 포함될 가능성이 있습니다.

할루시네이션의 주요 유형

• 허구적 사실 생성: 예를 들어, 실제로 존재하지 않는 역사적 사건, 인물, 또는 제품에 대해 구체적으로 설명하는 경우입니다.
• 잘못된 인과 관계: 잘못된 원인과 결과를 연결하거나, 특정 상황에서 사용되지 않는 예시를 드는 등 비논리적이거나 비과학적인 설명을 할 수 있습니다.
• 문맥 오류: 주어진 질문과 관련이 없거나, 문맥을 잘못 해석하여 틀린 답변을 제시하는 경우입니다.

할루시네이션을 줄이기 위한 접근법

1. 사실 검증 강화:
   • AI가 생성한 답변이 실제로 정확한지 검증하는 프로세스를 도입하거나, 사용자가 정보를 검증할 수 있는 출처를 제공하는 방식이 연구되고 있습니다.
2. 사용자 피드백 수집:
   • 사용자의 피드백을 통해 잘못된 답변이 반복되지 않도록 개선하며, AI 모델의 학습에 반영하여 더 정확한 정보를 제공할 수 있도록 합니다.
3. 외부 데이터베이스 활용:
   • AI 모델이 특정 주제에 대해 권위 있는 출처의 정보를 실시간으로 참고하도록 하여, 특정한 질문에 대해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
4. 사전 경고:
   • AI가 생성한 정보가 완전한 정답이 아님을 사용자에게 미리 고지하여, 사용자가 정보의 정확성을 스스로 판단할 수 있도록 유도하는 방법도 할루시네이션의 문제를 완화할 수 있습니다.

AI의 할루시네이션 문제는 언어 모델의 유용성과 신뢰성에 큰 영향을 미치기 때문에, 연구자들은 이 문제를 해결하기 위한 다양한 기법을 개발하고 있습니다.

 

 

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2. Chat GPT에게 직접 할루시네이션에 대해 묻는다면??

GPT-4-turbo에게 할루시네이션에 대해 묻는다면?

 

Chat GPT에게 직접 할루시네이션 현상을 해결하고 있는지에 대해 물어보았습니다. 

역시나 LLM 모델 자체에 할루시네이션이 있따는 것을 인정하고 있고 개선하기 위해 노력한다는 것을 알려주지만

잘못 된 정보를 제공할 수도 있다는 말로 어느정도 회피를 하네요. 

 

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