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AI의 Emergent Ability와 환각 현상: 현실과 신화

일일 보고서 2024년 09월 11일
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목차

  1. 요약
  2. AI의 emergent ability와 환각 현상
  3. AI 환각 현상의 원인
  4. AI를 둘러싼 다양한 신화
  5. AI 환각 현상의 실제 사례
  6. AI 기술의 한계와 신중한 접근 필요성
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 AI의 emergent ability와 환각 현상을 중심으로 AI 기술의 현재 상태와 관련 신화들을 분석하고 있습니다. AI의 emergent ability는 특정 조건에서 예상하지 못한 새로운 능력이 나타나는 현상으로, 이러한 과정에서 환각 현상(hallucination)이 발생할 수 있습니다. 환각 현상은 AI가 잘못된 정보를 생성하는 현상으로, 특히 대형 언어 모델(LLM)에서 자주 발생합니다. 리포트는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 이 문제를 완화하려는 시도와, 통제 신화(Control Myth) 및 지능 신화(Intelligence Myths)와 같은 AI를 둘러싼 잘못된 인식들을 논의합니다. 또한, 음성 인식 AI와 같은 실제 사례를 통해 환각 현상의 심각성을 강조하고 있습니다.

2. AI의 emergent ability와 환각 현상

  • 2-1. emergent ability의 정의와 의미

  • AI의 emergent ability는 특정한 조건이나 환경에서 인공지능 시스템이 의도하지 않은 방식으로 새로운 능력이나 성능을 나타내는 현상을 의미합니다. 이는 AI 모델이 대량의 데이터에서 학습하면서 생겨나는 자발적인 능력을 포함합니다.

  • 2-2. 환각 현상의 정의와 사례

  • AI 환각(hallucination)은 인공지능이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 생성하는 현상입니다. 사용자가 질문한 내용에 대해 AI가 그럴듯한 답변을 생성하더라도, 그 내용이 사실이 아닐 수 있다는 점에서 문제가 됩니다. 예를 들어, AI가 특정 인물에 대한 정보를 요청받았을 때, 실제로 존재하지 않는 사실을 답변할 수 있습니다. 이러한 현상은 AI가 질문을 제대로 이해하지 않거나, 학습된 데이터를 바탕으로 정답을 추정할 수 없을 때 발생합니다.

  • 2-3. 대형 언어 모델(LLM)에서의 환각 현상

  • 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리에 강력한 성능을 보이지만, 환각 현상에 취약합니다. 생성형 AI는 학습된 텍스트에서 가장 그럴듯한 답변을 예측하여 출력하는 방식으로 작동하며, 이 과정에서 비논리적이거나 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 멀티모달 인공지능 모델인 제미나이는 심각한 환각 현상에 직면하여, 그 기능을 비공식적으로 중단한 사례가 있습니다. LLM의 환각 현상이 발생하는 주된 원인은 입력된 데이터의 품질과 AI가 이를 해석하는 방식에 있습니다.

3. AI 환각 현상의 원인

  • 3-1. 생성형 AI의 작동 원리와 데이터 기반 문제

  • 인공지능 기술의 발전과 함께 생성형 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)은 데이터를 기반으로 작동하며, 사용자가 요청한 정보에 대해 가장 그럴듯한 답변을 제공하는 방식으로 구성됩니다. 그러나 이 과정에서 AI는 질문의 진위를 이해하지 못할 수 있으며, 이에 따라 비정확한 답변을 생성할 가능성이 존재합니다. 이러한 현상을 'AI 환각(hallucination)'이라고 하며, AI의 신뢰성을 떨어뜨리는 주된 이유 중 하나로 지목되고 있습니다.

  • 3-2. 무작위 출력과 통제 신화

  • AI 기술에 대한 오해 중 하나는 '통제 신화(Control Myth)'입니다. 이는 생성 AI의 출력이 무작위적이라는 사실을 간과하고, 사용자가 원하는 대로 AI를 정확히 통제할 수 있다는 믿음이 잘못된 것임을 의미합니다. 동일한 입력값을 제공해도 매번 다르게 출력되며, 이러한 무작위성은 AI의 신뢰성을 저하시킵니다. 따라서 이를 해결하기 위한 메시지가 포함되어야 하며, AI가 사용자에게 만족스러운 결과를 제공할 것이라는 일반적인 인식은 잘못된 것입니다.

  • 3-3. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술

  • AI의 환각 현상을 해결하기 위한 기술 중 하나로 RAG(Retrieval-Augmented Generation; 검색 증강 생성) 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 AI가 대규모 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 정보를 생성하는 방식으로 작동하며, 이러한 방식을 통해 환각 현상을 줄이려는 노력이 이루어지고 있습니다. RAG 기술의 도입이 AI의 신뢰성을 높이고 환각 현상을 감소시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

4. AI를 둘러싼 다양한 신화

  • 4-1. 통제 신화와 생산성 신화

  • 통제 신화(Control Myth)는 AI의 생성 결과가 무작위적이라는 점을 강조합니다. 같은 프롬프트를 입력했을 때 항상 동일한 결과가 나오는 것이 아님을 의미합니다. 이러한 무작위성은 AI 기술의 신뢰를 저하시킬 수 있기 때문에, 기술을 보급하려는 노력에서는 AI가 우리가 원하는 대로 작동한다고 강조하려는 경향이 있습니다. 또한, 생산성 신화는 AI가 생산성에 기여한다고 주장하며, 이는 인간이 AI를 의도적으로 통제할 수 있다는 인식을 강화합니다.

  • 4-2. 지능 신화와 학습 신화

  • 지능 신화(Intelligence Myths)는 AI가 단순한 기계인 반면, 마치 지능을 지닌 존재처럼 보일 수 있다는 점을 강조합니다. 또한, 학습 신화는 AI가 학습한다고 표현되는 점에서 발생하며, 이는 AI가 인간의 창의성에 도움을 줄 수 있다는 주장을 포함합니다. 이러한 신화들은 AI의 실제 능력에 대한 오해를 초래할 수 있습니다.

  • 4-3. 미래주의적 신화와 스케일링 신화

  • 미래주의 신화(Futurist Myths)는 AI가 앞으로 더 좋아질 것이라는 기대를 내포하고 있으며, 이는 AI 기술의 지속적인 발전에 대한 신뢰를 바탕으로 합니다. 스케일링 신화는 더 많은 데이터와 시간을 투자함으로써 AI 성능이 좋아질 것이라는 믿음을 포함하고 있습니다. 이러한 신화들은 AI가 언젠가는 인간에 버금가는 인공 일반 지능(AGI)을 가질 것이라는 출현 신화와 연결되어 AI 기술 발전에 대한 비현실적인 기대를 부추길 수 있습니다.

5. AI 환각 현상의 실제 사례

  • 5-1. 대형 언어 모델(LLM)에서 발생한 환각 사례

  • AI 환각 현상은 대형 언어 모델, 즉 LLM에서 매우 흔하게 발생합니다. 특히, 생성형 AI가 텍스트 기반의 답변을 생성하면서 사용자가 요청하는 정보의 진위를 확인하지 않으면 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. AI가 질문을 제대로 이해하지 못하거나, 학습된 데이터로 답변할 수 없는 경우에는 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 제시하게 되며, 이는 AI의 신뢰성을 저하시킵니다. 이러한 현상은 AI 기술이 진정한 '지능'이라고 보기에 부족한 부분으로 지적되고 있으며, 사용자의 주의가 필요합니다.

  • 5-2. 구글 제미나이 AI의 환각 문제

  • 구글 제미나이는 2024년 2월에 멀티모달 인공지능 기능을 추가하였으나, 출시된 지 3주 만에 심각한 환각 문제로 인해 해당 기능을 오프라인 처리하게 되었습니다. 이는 AI의 환각 현상이 얼마나 큰 문제인지를 잘 보여주는 사례입니다. 환각 현상은 개발된 AI 모델의 신뢰성을 떨어뜨리며, 이러한 문제를 해결하기 위한 기술적 연구가 진행되고 있음을 알려주고 있습니다.

  • 5-3. 음성 인식 AI의 환각 현상

  • 음성을 텍스트로 변환하는 AI 모델에서도 환각 현상이 관찰되고 있다는 연구 결과가 발표되었습니다. 과거 대형 언어 모델에서 나타나는 환각 현상은 생성형 AI에서 주로 발생하던 문제지만, 최근의 연구에서는 음성 인식 AI도 비슷한 증상을 보이는 것으로 나타났습니다. 일반적으로 음성 인식 AI의 환각 발생 비율은 약 1%에 불과하지만, 최대 16.2%에 이르는 경우가 보고된 바 있습니다. 이는 AI 기술의 발전과 함께 사용자에게 제공되는 정보의 신뢰성을 높여야 한다는 점에서 시사하는 바가 큽니다.

6. AI 기술의 한계와 신중한 접근 필요성

  • 6-1. AI 기술의 진정한 성능 평가 문제

  • AI 기술이 발전하면서 AI의 실제 성능에 대한 정확한 평가가 필요하게 되었습니다. 사용자가 AI의 답변의 진위를 확신하지 못할 경우, 이는 AI의 신뢰성을 떨어뜨리고 실질적으로 도움이 되지 않는 기술이 됩니다. Generative AI, 예를 들어 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델은 정보 제공 측면에서 많은 편리함을 제공합니다. 그러나 이들 AI는 데이터에 기초해 가장 그럴듯한 답을 내놓는 방식으로 작동하다 보니, 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다.

  • 6-2. 오해와 잘못된 기대의 발생 가능성

  • AI 기술이나 생성형 AI에 대한 오해와 잘못된 기대가 발생할 수 있습니다. 대니얼 스톤 케임브리지대학교 연구원은 AI 용어의 선택이 기술 이해에 영향을 미치며, 이로 인해 '신화'가 형성된다고 주장합니다. 예를 들어, AI의 출력이 무작위적이라는 사실은 사용자가 AI의 예측 가능성에 대한 잘못된 신뢰를 가지게 만들 수 있으며, 이는 기술의 신뢰성을 저하시킵니다.

  • 6-3. 미래 AI 발전 방향에 대한 신중한 접근

  • 앞으로 AI 기술이 어떻게 발전할 것인지에 대한 신중한 접근이 필요합니다. '출현 신화'와 같은 잘못된 믿음이 AI에 대한 불안감을 부추기고 있으며, 이는 지속적인 기술 개발과 연구의 필요성을 강조합니다. AI 기술은 발전 가능성이 있겠지만, 이를 위해서는 AI의 실질적인 성능과 한계를 이해하고, 그러한 이해를 바탕으로 기술을 접근하고 활용해야 할 것입니다.

7. 결론

  • AI의 emergent ability와 환각 현상은 AI 기술의 신뢰성과 정확성에 큰 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)에서는 환각 현상이 자주 발생하며, 이는 AI의 신뢰성을 저하시킵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RAG 기술이 주목받고 있지만, 여전히 제한적입니다. AI를 둘러싼 통제 신화나 지능 신화와 같은 잘못된 인식은 기술의 올바른 이해를 가로막고 있습니다. 이러한 한계를 인식하고, AI 기술의 실제 성능과 문제점을 명확히 이해하며, 이를 바탕으로 신중하게 접근할 필요가 있습니다. 향후 연구와 기술 발전을 통해 AI의 실제 성능을 평가하고, 사회에 긍정적 영향을 미칠 수 있도록 지속적인 노력이 요구됩니다. AI 기술의 미래는 다양한 한계와 도전에 직면해 있지만, 올바른 이해와 접근법을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. AI 환각 현상 [기술적 현상]

  • AI가 실제와 다른 정보를 생성하거나 잘못된 답변을 제공하는 현상. 이는 AI가 학습한 데이터의 품질과 구성에 의해 영향을 받으며, AI 기술의 신뢰성을 저해하는 주요 요인 중 하나로 꼽힌다.

  • 8-2. emergent ability [기술적 개념]

  • AI 시스템에서 나타나는 새롭게 발생하는 능력. 데이터와 알고리즘이 복잡해지면서 예상치 못한 방식으로 유용한 결과를 도출하지만, 이는 종종 환각 현상과 혼동될 수 있다.

  • 8-3. 대형 언어 모델(LLM) [기술]

  • 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 학습된 언어 모델. 높은 수준의 자연어 처리 능력을 가지고 있으나, 종종 환각 현상을 일으킬 수 있다.

  • 8-4. RAG(Retrieval-Augmented Generation) [기술]

  • 생성형 AI의 환각 현상을 줄이기 위한 기술. 검색 증강 방식을 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 특징을 가진다.

  • 8-5. 통제 신화(Control Myth) [개념]

  • AI가 사용자의 통제 하에 완전히 작동한다고 믿는 잘못된 인식. 이는 AI의 무작위적인 출력 때문에 발생하는 오해와 직접적으로 관련이 있다.

9. 출처 문서