뜻] 할루시네이션(Hallucination) - Nomad Clue

 
할루시네이션(Hallucination)은 : 

인공지능(AI) 모델이 실제 데이터나 학습한 정보와 일치하지 않는 거짓 정보나 잘못된 결과를 사실처럼 생성하는 현상을 말합니다. 마치 인간의 환각 현상처럼, AI가 없는 것을 있는 것처럼 만들어내기 때문에 이런 이름이 붙었으며, 학습 데이터의 오류, 편향, 또는 과도한 일반화 등 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다. 

AI 창작, 화려한 기대와 냉정한 현실 사이

바야흐로 인공지능(AI) 시대입니다.
매일같이 쏟아지는 뉴스 기사와 소셜미디어의 피드는 AI가 곧 인간의 모든 지적 활동을 대체할 것처럼 떠들썩합니다.
저 또한 기술의 발전에 관심이 많은 '얼리어답터(Early Adopter)'로서, 새로운 AI 모델이 발표될 때마다 큰 기대감을 안고 직접 사용해 보았습니다.
프로그래밍부터 코딩, 글쓰기, 그림 그리기에 이르기까지, 그 가능성은 실로 놀라웠습니다.

하지만 솔직히 말해, 아직은 2% 부족하다는 느낌을 지울 수 없습니다.
인터넷과 각종 미디어에서는 마치 모든 것이 다 되는 것처럼 호도하고 있지만,
현재 AI가 내놓는 창작물의 퀄리티는 아직 인간의 그것과는 뚜렷한 격차가 느껴지는 것이 현실입니다.
AI는 방대한 데이터를 기반으로 놀라운 속도를 보여주지만, 결과물에는 인간 창작자 고유의 깊이 있는 통찰이나 섬세한 감정선, 예측 불가능한 독창성이 결여되어 있습니다.
무언가 그럴듯하게 흉내 낸 모사품일 뿐, 영혼이 담긴 '작품'이라고 부르기에는 망설여지는 순간이 많았습니다.

이러한 근본적인 한계의 중심에는 **'할루시네이션(Hallucination)'**이라는 치명적인 문제가 자리 잡고 있습니다.

할루시네이션이란,
인공지능(AI) 모델이 실제 데이터나 학습한 정보와 일치하지 않는 거짓 정보나 잘못된 결과를 사실처럼 생성하는 현상을 말합니다.
마치 인간의 환각 현상처럼, AI가 없는 것을 있는 것처럼 자신감 있게 만들어내기 때문에 이런 이름이 붙었습니다.
이는 AI가 데이터를 '이해'하는 것이 아니라, 그저 패턴을 '학습'하여 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 조합하기에 발생하는 문제입니다.
학습 데이터 자체의 오류나 편향(Bias), 또는 섣부른 일반화가 그 원인으로 지목됩니다.

예를 들어, AI에게 특정 역사적 사실에 대해 물었을 때, 실존하지 않았던 인물이나 사건을 마치 실제 있었던 일처럼 유창하게 설명하는 경우가 바로 할루시네이션입니다.
글쓰기에서는 맥락에 맞지 않는 엉뚱한 이야기를 지어내고, 코딩에서는 작동하지 않는 코드를 그럴듯하게 제시하기도 합니다.
이는 단순한 '오류'나 '실수'를 넘어, AI의 신뢰도를 근본적으로 위협하는 문제입니다.

그렇다고 AI의 가치를 폄하하려는 것은 아닙니다.
AI는 분명 우리에게 주어진 가장 강력한 '도구' 중 하나입니다. 인간의 창의력을 보조하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 새로운 아이디어의 시작점을 제공하는 훌륭한 파트너가 될 수 있습니다.
중요한 것은 우리의 자세입니다.
 소셜미디어의 과장된 홍보처럼 AI를 모든 것을 해결해 주는 '만능 해결사'로 여기는 시각을 경계해야 합니다.

AI의 현주소를 정확히 인식하고, 할루시네이션과 같은 명백한 한계를 이해할 때, 우리는 비로소 이 혁신적인 기술을 가장 지혜롭게 활용할 수 있을 것입니다.
AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라, 인간의 지성과 창의력을 더욱 확장시켜주는 조력자입니다.
그 고삐를 쥐고 올바른 방향으로 이끄는 것은 결국 우리 인간의 몫입니다.