AI 할루시네이션(Hallucination)이란?

Ⅰ. 개념과 특징

할루시네이션은 단순한 실수가 아니라, 모델이 입력·지식·문맥에 기반해 가장 그럴듯한 출력을 생성하는 과정에서 실제 사실과 다른 내용을 확신에 찬 문장으로 생성하는 문제를 의미한다. 특히 LLM의 “언어적 그럴듯함”이 오류를 더 자연스럽게 포장한다는 점이 특징이다.

Ⅱ. 왜 발생하는가?

• ① 확률 기반 생성 구조 — LLM은 사실이 아니라 “다음 토큰의 확률”을 기준으로 답변 생성
• ② 학습 데이터의 한계 — 부족한 데이터, 오래된 정보, 편향된 샘플로 인해 오류 발생
• ③ 지식의 비고정성 — 모델 내부에 구조화된 지식베이스가 존재하지 않기 때문
• ④ 질문 압박 — 답변이 불가능한 질문에도 무조건 답하려는 경향

Ⅲ. 대표 사례

• 허구의 인물·논문·법률 생성
• 사실과 다른 역사·수치·통계 제시
• 이미지 생성에서 존재하지 않는 패턴을 삽입
• 출처·근거가 없는 정보에 확신을 담아 응답

Ⅳ. 트랜스포머·LLM 구조와의 관계

할루시네이션은 트랜스포머 구조 특성상 “문맥적 확률 조합”으로 다음 단어를 결정하기 때문에 자연스럽게 발생하는 현상이다. 모델은 사실 여부를 판단하는 별도의 검증 모듈을 갖지 않으며, 주어진 질문에 대해 가장 자연스러운 문장을 구성하는 데 최적화되어 있다.

Ⅴ. 해결 또는 완화 방법

• RAG(검색 증강 생성) — 외부 문서 기반 검증으로 사실성 보완
• 지식 그래프·DB 연동 — 구조적 정보로 사실 기반 강화
• 출력 검증 모델 — 메타 모델을 통해 오류 탐지
• 프롬프트 설계 — “모르면 모른다” 암시하는 방식 사용

Ⅵ. 생성형 AI 발전에서의 의미

할루시네이션 문제는 LLM·이미지 생성·멀티모달 모델 등 모든 생성형 AI의 신뢰성을 결정하는 핵심 도전 과제다. 최신 대형 모델들은 이 문제를 완화하기 위해 외부 지식 결합, 자기 검증(Self-Consistency), RAG 등 다양한 기술을 적용하고 있다.

Ⅶ. 요약

AI 할루시네이션(Hallucination)은 생성형 모델이 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상이다. 이는 확률 기반 생성 구조와 지식의 비고정성 때문에 발생하며, 생성형 AI 신뢰성을 높이기 위해 반드시 해결해야 할 핵심 연구 과제다.