AI 환각의 진짜 이유–왜 인공지능은 자신감 있게 거짓말할까? OpenAI가 밝힌 구조적 원인

요즘 AI를 써본 사람이라면 한 번쯤은 느꼈을 것이다.
“이거 말은 그럴듯한데, 사실이 아니잖아?”

AI가 자신 있게 말한 정보가 완전히 틀렸거나, 아예 존재하지 않는 내용을 만들어낸 경험. 이를 흔히 **‘AI 환각(hallucination)’**이라 부른다. 마치 존재하지 않는 것을 보고 있는 것처럼, AI는 진짜처럼 보이는 가짜 정보를 만들어낸다.

예를 들어보자. 어떤 사용자가 유명 인물의 박사 논문 제목을 묻자, AI는 “The Socioeconomic Impact of Renewable Energy on Post-Industrial Societies”라는 제목을 자신 있게 내놓는다. 문제는 그 사람이 그런 논문을 쓴 적이 없다는 것이다. 다른 사용자가 같은 질문을 하면 또 다른 제목이 나온다. 모두 다르지만, 모두 확신에 찬 거짓말이다.

최근 OpenAI는 AI 시스템이 왜 환각을 일으키는지를 분석한 새로운 논문을 발표했다. 이 논문은 인공지능이 사실을 모를 때에도 답을 만들어내는 이유가 단순한 실수가 아니라, 훈련 과정과 보상 구조에 뿌리를 두고 있다고 주장한다.

이 블로그에서는 AI 환각이 왜 생기는지, 오픈AI가 밝힌 구조적 원인, 그리고 그 해결책까지 차근차근 풀어본다. 목표는 단순하다. 틀리더라도 자신 있게 말하는 AI가 아니라, 모를 땐 모른다고 말할 줄 아는 AI를 만드는 길을 찾는 것이다.

1. AI 환각이란 무엇인가?

AI 환각(AI hallucination)은 인공지능이 존재하지 않는 정보나 사실을 사실처럼 만들어내는 현상을 말한다. 이는 단순히 지식이 부족해서 발생하는 오류가 아니라, 그럴듯한 거짓 정보를 진짜처럼 표현한다는 점에서 차이가 있다.

예를 들어, 사용자가 특정 사건의 통계 자료를 요청했을 때 AI가 실제로는 발표된 적 없는 수치를 제시하거나, 존재하지 않는 학술 논문의 인용구를 만들어내는 경우가 있다. 또 여행 정보를 물었을 때, 실제로는 운영되지 않는 식당이나 가상의 호텔을 추천하는 사례도 보고되었다. 말투가 자연스럽고 단정적이기 때문에, 사용자는 이를 사실로 오해하기 쉽다.

이러한 환각은 단순한 기술적 결함이 아니다. AI가 데이터를 잘못 읽거나 우연히 틀린 답을 내는 수준이 아니라, 훈련 과정에서 모를 때 지어내는 습관을 학습했기 때문이다. 그렇기 때문에 사용자는 환각을 한두 번 경험하면 AI의 신뢰도를 의심하게 되고, 반복될 경우 기술 전체에 대한 불신으로 이어질 수 있다.

특히 의료, 법률, 금융처럼 정확성이 핵심인 분야에서는 환각이 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 결국 AI 환각은 단순한 실수가 아니라, 훈련과 평가 구조에서 비롯된 문제라는 점을 이해하는 것이 중요하다.

2. 왜 AI는 모른다고 말하지 않을까?

많은 사용자는 AI가 모든 질문에 답하려는 듯한 태도에 익숙하다. 하지만 생각해 보면 이상하다. AI는 정말 모든 걸 알고 있을까? 당연히 아니다. 그럼에도 불구하고 AI는 모를 때도 자신 있게 대답하는 경향이 있다. 그 이유는 단순하다 — 그렇게 훈련되었기 때문이다.

AI 모델은 훈련 과정에서 정답을 맞히는 데 집중하도록 설계된다. 수많은 질문과 정답 쌍을 학습하면서, 정답에 가까운 응답을 내놓을수록 보상을 받는다. 반대로 “모르겠다”고 말하면 아무런 보상을 받지 못하거나, 아예 패널티를 받는 경우도 있다. 이 구조 속에서 AI는 무조건 대답하는 습관을 갖게 된다. 실제로 모르더라도, 틀릴 가능성이 높더라도, 일단 그럴듯한 답을 만들어내는 방향으로 학습이 진행되는 것이다.

이 상황은 시험장에서 문제를 찍는 학생과 비슷하다. 답을 몰라도 운 좋게 맞히면 점수를 받는다. 틀려도 손해는 없다. 반면 아무것도 쓰지 않으면 0점이다. AI도 마찬가지다. 모르겠다고 답하는 것은 ‘손해’이고, 추측이라도 하는 게 ‘이득’이 되는 구조다.

이러한 구조는 AI가 사실을 정확히 아는 것보다, 정답처럼 보이는 말투를 내놓도록 유도한다. 그 결과, 사용자는 AI의 응답을 믿게 되고, 반복되는 환각 현상은 쉽게 잡히지 않는다. 결국 AI가 모른다고 말하지 않는 이유는, 그게 훈련상 불리하기 때문이다. 문제는 AI의 무지가 아니라, 우리가 그렇게 설계한 시스템에 있다.

3. 오픈AI의 연구: 환각의 핵심 원인 분석

2025년, 오픈AI는 AI 환각의 근본 원인을 훈련 방식과 평가 기준에서 찾은 연구 결과를 발표했다. 많은 사람들은 AI가 틀린 답을 내는 이유를 단순히 지식 부족이나 데이터의 문제로 생각했지만, 이 논문은 전혀 다른 시각을 제시했다. 즉, AI는 몰라서 틀리는 것이 아니라, 그렇게 하도록 훈련받았다는 것이다.

연구진은 AI 모델에게 사람들이 잘 알지 못하는 정보를 질문했다. 예를 들어, 특정 인물의 생일이나 박사 논문 제목처럼 데이터셋에 포함되지 않았을 가능성이 높은 항목을 중심으로 실험을 진행했다. 그 결과, AI는 매번 서로 다른, 그리고 전혀 근거 없는 답변을 매우 자신감 있게 생성했다. 더 놀라운 점은 같은 질문을 반복했을 때에도, 매번 새로운 잘못된 정보를 만들어낸다는 사실이었다.

이 현상은 단순한 에러를 넘어선다. AI는 이 질문에 대한 확실한 근거가 없음에도 불구하고, 정답인 척하는 문장을 생성하도록 학습되어 있는 것이다. 오픈AI는 이를 통해 현재의 평가 방식이 모델에게 “모른다”고 인정하는 능력을 전혀 요구하지 않는다는 점을 지적했다. 오히려 확신에 찬 표현을 하는 쪽이 높은 점수를 받기 때문에, AI는 무조건 뭔가를 말하는 쪽으로 진화해왔던 것이다.

이 연구의 핵심 메시지는 명확하다. AI의 환각은 우연이나 실수의 문제가 아니다. 그것은 훈련 데이터, 평가 메커니즘, 보상 구조가 만들어낸 결과물이다. 이 문제가 해결되려면, AI에게 무엇을 학습시키고, 어떤 방식으로 평가할지를 근본적으로 다시 설계해야 한다.

4. 점수 체계의 문제: 운 좋은 추측이 정답보다 낫다?

AI가 모를 때도 과감히 대답하는 이유는, 현재의 점수 체계가 그렇게 하도록 유도하기 때문이다. 많은 AI 모델은 훈련 중에 정확히 맞춘 답에만 보상을 받고, “모르겠다”는 응답에는 아무런 점수를 받지 못한다. 이 구조는 AI에게 찍어서 맞추는 것이 침묵보다 낫다는 전략을 학습시킨다.

예를 들어, 모델이 어떤 질문에 대해 확신이 없다고 하자. 이때 정답일 확률이 30%에 불과하더라도, 모델은 그냥 답을 내놓는 것이 더 나은 선택이다. 만약 운 좋게 맞히면 보상을 받는다. 틀리면 아무 일도 일어나지 않는다. 반대로, “모르겠습니다”라고 하면 아무런 점수도 없다. 이런 보상 구조 속에서는 정직함보다 무작정 시도하는 쪽이 더 이득이다.

이 구조는 AI가 진짜 사실을 알고 있느냐보다, 정답처럼 보이는 말투와 문장 구조를 얼마나 잘 만들 수 있느냐에 더 많은 점수를 준다. 결국, AI는 점점 더 자신 있게 틀리는 방향으로 발전하게 된다. 문제는, 사용자 입장에서는 그게 진짜인지 아닌지를 구분하기 어렵다는 것이다.

AI의 환각을 줄이기 위해선 이 점수 체계를 근본적으로 재설계할 필요가 있다. “모르겠다”는 응답도 일정한 신뢰도 하에 보상을 받고, 틀렸는데도 자신 있게 말한 경우엔 오히려 감점을 주는 방식이 필요하다. 그래야만 AI는 무작정 추측하기보다, 상황에 따라 조심스럽게 반응하는 방향으로 학습될 수 있다.

5. 해결책: 정직함을 보상하라

오픈AI는 환각 문제의 해결책으로 AI의 보상 구조를 다시 설계하는 방법을 제안했다. 지금까지의 AI 훈련은 “맞춘 답”에만 보상을 주고, “모르겠다”는 반응은 무시하거나 점수를 주지 않았다. 하지만 이 방식은 AI에게 자신 없을 때에도 과감히 대답하는 습관을 학습시킨다.

이를 바꾸기 위해, 오픈AI는 확신 없는 오답에는 페널티를 주고, 반대로 “모르겠다”는 응답에는 부분 점수 또는 신뢰 기반의 보상을 주는 방식으로 평가 기준을 바꿔야 한다고 주장한다. 이렇게 하면 AI는 무조건 답을 만드는 전략보다는, 상황에 따라 확신의 정도를 조절하는 방식으로 학습할 수 있다.

이러한 접근은 단순히 환각을 줄이는 기술적 개선을 넘어선다. 이는 AI의 책임성과 신뢰성을 높이기 위한 윤리적 방향 전환이기도 하다. AI가 모든 것을 아는 전지전능한 존재가 아니라, 자신이 모르는 것을 인식하고 솔직하게 표현할 줄 아는 도구로 진화하는 길인 것이다.

이 변화는 단기적으로 정답률이 소폭 떨어질 수 있지만, 사용자 입장에서 더 신뢰할 수 있는 AI 경험을 제공하게 된다. 결국 중요한 건 점수를 몇 개 더 맞히는 게 아니라, 언제 AI를 믿어도 되는지 판단할 수 있는 기준을 제공하는 것이다.

6. 신뢰성 vs. 성능: 무엇이 더 중요한가?

AI의 답변에서 가장 중요한 요소는 과연 정확성일까, 아니면 신뢰성일까? 기존에는 대부분의 AI 개발이 정답률을 최대한 끌어올리는 것에 집중되어 있었다. 하지만 환각 문제가 불거지면서, 이제는 그 방향이 바뀌고 있다. 조금 덜 맞히더라도, 확실히 알 때만 답하는 AI가 더 나은 선택일 수 있다.

특히 의료, 법률, 금융 등 실수가 치명적인 분야에서는 틀려도 자신 있게 말하는 AI보다, 모를 때는 침묵하거나 경고를 주는 AI가 훨씬 더 안전하다. 정답률 90%의 AI보다, 신뢰도 70%의 AI가 더 나은 결과를 줄 수 있는 것이다. 이유는 단순하다. 사용자가 오답을 진실로 믿는 순간, 그 AI는 더 이상 유용한 도구가 아니라 위험한 조언자가 되기 때문이다.

결국, 지금 필요한 것은 정확성과 신뢰성의 균형을 다시 설정하는 것이다. AI가 틀릴 수 있다는 사실을 인정하고, 그 틀림을 어떻게 전달하는지까지 고려하는 설계가 필요하다. 그래야만 AI가 사람들과 함께 일하는 파트너로 자리잡을 수 있다.

7. 앞으로의 방향: 우리가 원하는 AI는 어떤 모습인가?

AI가 모든 질문에 답하려는 것처럼 보이지만, 우리가 진짜 원하는 것은 전지전능한 기계가 아니다. 이제는 AI가 언제 모르는지를 인식하고, 그때는 침묵할 수 있는 능력이 더 중요해지고 있다. 이는 단순한 성능 향상을 넘어, AI가 인간과 신뢰 기반의 관계를 맺을 수 있는 조건이기도 하다.

기술이 발전하면서 AI는 점점 더 많은 문제를 풀 수 있게 되었지만, 여전히 완벽하지 않은 존재다. 중요한 건 그 한계를 감추는 것이 아니라, 명확히 인식하고 사용자에게 전달하는 태도다. AI가 “이건 잘 모릅니다”라고 말할 수 있다면, 오히려 사용자는 그 시스템을 더 신뢰하게 된다.

앞으로의 AI는 정보를 많이 아는 것보다, 정보의 확실성을 판단하고 표현하는 능력이 더 중요한 시대에 들어서고 있다. 그 변화의 핵심은, AI가 사람처럼 실수를 인식하고 그 실수를 인정할 수 있는 존재로 진화하는 데 있다.

8. 결론: 거짓말하지 않는 AI를 향해

AI 환각은 단순한 실수가 아니라, 우리가 AI에게 어떤 행동을 보상하느냐에 따라 생긴 결과다. 오픈AI의 연구는 이 문제를 명확하게 드러냈고, 새로운 해결책도 함께 제시했다. 지금까지는 정답처럼 보이는 말이 보상받는 구조였다면, 앞으로는 정직한 태도에 보상을 주는 구조가 필요하다.

우리가 원하는 AI는 모든 것을 아는 존재가 아니다. 대신, 모를 때는 모른다고 말할 줄 아는 도구, 그리고 사용자가 언제 신뢰해도 되는지를 스스로 보여줄 수 있는 시스템이다. 그 방향으로 훈련 방식을 바꾸는 것이 지금 필요한 변화다.

AI가 틀릴 수 있다는 사실을 숨기기보다, 그 틀림을 어떻게 다루는지를 중심에 두는 것. 이것이 거짓말하지 않는 AI를 만드는 첫 걸음이다.

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