2025년 11월 10일·8분
LLM 환각 완전 해설: 무엇이고 왜 발생하나
LLM 환각이 무엇인지, 왜 대형 언어 모델이 사실을 만들어내는지, 실제 예시와 위험, 환각을 탐지하고 줄이는 실용적 방법을 이해하세요.
LLM 환각이 무엇인지, 왜 대형 언어 모델이 사실을 만들어내는지, 실제 예시와 위험, 환각을 탐지하고 줄이는 실용적 방법을 이해하세요.
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 모음을 학습해 언어를 생성하고 변형하는 AI 시스템입니다. 질문에 답하고, 이메일 초안을 쓰고, 문서를 요약하고, 코드를 작성하는 등 다양한 작업을 수행합니다. 이제 이 모델들은 검색 엔진, 오피스 도구, 고객 지원 대화, 개발자 워크플로, 그리고 민감한 분야의 의사결정 지원 시스템에도 포함되어 있습니다.
모델이 일상 도구의 일부가 되면서, 그 신뢰성은 더 이상 이론적 우려가 아닙니다. LLM이 정밀하고 권위 있게 들리지만 실제로는 틀린 답변을 내놓을 때, 사람들은 특히 시간이 절약되거나 자신이 믿고 싶었던 것을 확인해 주는 것처럼 느껴질 때 그 답을 신뢰하는 경향이 있습니다.
AI 커뮤니티는 이러한 확신에 차 있고 구체적이지만 잘못된 응답을 종종 환각(hallucination) 이라고 부릅니다. 이 용어는 두 가지를 강조합니다:
이 착각이 바로 LLM 환각을 위험하게 만드는 요소입니다. 인용을 조작한 검색 스니펫, 존재하지 않는 API를 제안하는 코딩 보조 도구, 또는 가짜 복용량을 사실인 양 말하는 의료 챗봇은 사용자가 그에 따라 행동할 경우 심각한 피해를 초래할 수 있습니다.
LLM은 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:
하지만 현재의 어떤 모델도 완벽히 정확하거나 진실만을 말하지 않습니다. 최첨단 시스템도 때때로 간단한 질문에서 환각을 일으킵니다. 이는 드문 극단 케이스가 아니라 생성 모델의 근본적 동작 방식에서 비롯된 행동입니다.
이 한계를 이해하고, 프롬프트, 제품, 정책을 이에 맞춰 설계하는 것이 LLM을 안전하고 책임감 있게 사용하는 데 필수적입니다.
LLM 환각은 유창하고 확신 있어 보이지만 사실과 다르거나 완전히 만들어진 출력입니다.
좀 더 정확히 말하면: 환각은 대형 언어 모델이 현실이나 모델이 의존해야 할 출처에 근거하지 않은 내용을 생성하면서도 그것을 사실인 양 제시할 때 발생합니다. 모델은 인간식으로 "거짓말"을 하는 것이 아니라, 데이터의 패턴을 따르다가 때때로 만들어낸 세부사항을 출력하는 것입니다.
환각을 평범한 불확실성 또는 무지와 구분하는 것이 도움이 됩니다:
두 경우 모두 동일한 예측 과정에서 나오지만, 환각은 믿음직스럽게 들리기 때문에 더 해롭습니다.
환각은 단순한 텍스트 설명에만 국한되지 않습니다. 여러 형태로 나타납니다:
환각이 특히 까다로운 이유는 언어, 포맷, 구조가 종종 전문적인 고품질 출력과 똑같이 보이므로 꼼꼼히 검증하지 않으면 믿기 쉽다는 점입니다.
LLM은 "생각"하거나 사실을 조회하지 않습니다. 이들은 주로 텍스트를 자연스럽게 이어가도록 학습된 패턴 기계입니다.
훈련은 책, 기사, 코드, 웹사이트 등 방대한 텍스트로 시작합니다. 모델은 "이것이 사실이다/아니다" 같은 라벨을 받지 않습니다.
대신 모델은 일부분이 가려진 문장을 반복해서 보며 누락된 단어를 예측하도록 학습합니다. 예를 들어:
"파리는 ___의 수도다"
모델은 추측을 통해 내부 파라미터를 조정해 정답에 가까운 예측을 하도록 합니다. 이 과정은 수십억 번 다양한 문맥에서 반복되며, 모델은 언어와 세계의 통계적 규칙성을 내면화하게 됩니다.
기술적으로 모델은 대화의 이전 토큰들을 바탕으로 다음 토큰(어절의 일부, 전체 어절, 구두점 등)을 예측합니다.
매 단계마다 모델은 모든 가능한 다음 토큰에 대한 확률 분포를 출력합니다:
그런 다음 디코딩 알고리즘이 이 분포에서 샘플링하거나 가장 높은 확률 토큰을 선택해 실제 다음 토큰을 결정합니다. 이 과정을 반복하면 문장과 긴 답변이 생성됩니다.
핵심 목표는: 훈련 데이터에서 본 텍스트와 비슷하게 만드는 것입니다. 기본적으로 사실을 확인하거나 데이터베이스를 조회하거나 논리를 적용하는 별도 메커니즘은 없습니다.
따라서 모델은 그럴듯하게 들리는 문장 생성을 목표로 하고, 진위, 최신성, 검증 가능성을 보장하도록 설계되지 않았습니다. 훈련 데이터에 자주 잘못된 정보가 있다면, 그 오해가 재생산될 수 있습니다.
LLM이 방대한 데이터셋으로 학습되기 때문에 문법, 일반적인 추론 템플릿, 전형적인 답변, 개념 간 연관성 같은 일반적 패턴을 매우 잘 포착합니다.
하지만 모델은 사실의 정확한 색인(정밀한 데이터베이스)을 저장하지 않습니다. 모델의 "지식"은 내부 가중치 전반에 걸쳐 통계적 경향으로 퍼져 있습니다. 이 때문에 맥락에 맞는 유창한 텍스트는 생성할 수 있어도, 그럴듯하지만 틀린 세부사항을 만들어낼 수 있습니다.
환각은 무작위 결함이 아니라, LLM의 설계와 훈련 방식에서 직접적으로 따라오는 현상입니다.
모델은 웹 스크래핑, 책, 코드 등으로 수집한 방대한 텍스트 코퍼스에서 학습합니다. 이 데이터에는 여러 문제가 있습니다:
모델이 강한 데이터 영역 밖의 질문을 받으면, 그럼에도 불구하고 텍스트를 예측해야 하므로 유창한 추측을 생성합니다.
기본 훈련 목적은:
이전 토큰이 주어졌을 때, 훈련 분포에서 가장 가능성이 높은 다음 토큰을 예측하는 것
이는 언어적 그럴듯함을 최적화할 뿐 사실 정확성을 보장하지 않습니다. 훈련 데이터에서 가장 가능성이 높은 다음 문장이 확신에 찬 잘못된 표현이라면 모델은 그 표현을 생성한 것에 대해 보상을 받습니다.
결과적으로 모델은 사실에 근거하지 않아도 타당하게 들리는 텍스트를 내보내는 경향을 배웁니다.
생성 시 디코딩 알고리즘은 환각 발생률에 영향을 줍니다:
디코딩은 새로운 지식을 추가하지 않으며, 단지 기존 확률 분포를 탐색하는 방식을 바꿀 뿐입니다. 그 분포의 약점은 공격적인 샘플링에 의해 환각으로 증폭될 수 있습니다.
최신 모델은 RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습) 같은 기법으로 파인튜닝됩니다. 평가자들은 유용하고, 안전하며, 공손한 답변을 보상합니다.
이로 인해 새로운 압력이 생깁니다:
정렬 파인튜닝은 사용성·안전성 측면에서 많은 개선을 가져오지만, 확신에 찬 추측을 유도하는 부작용도 함께 만듭니다. 유용성과 불확실성을 조율하는 이 긴장은 환각의 핵심 기술적 원인입니다.
LLM의 환각은 보통 인지 가능한 패턴을 따릅니다. 이러한 패턴을 파악하면 출력에 의문을 제기하고 더 나은 추적 질문을 던지기 쉬워집니다.
가장 눈에 띄는 실패 모드 중 하나는 자신 있게 "발명"하는 것입니다:
이러한 응답은 권위적으로 들려 사용자가 검증하지 않으면 특히 위험합니다.
LLM은 종종 다음을 생성합니다:
모델은 인용과 링크가 보이는 방식을 패턴 매칭할 뿐, 데이터베이스나 라이브 웹을 확인하지 않습니다.
또 다른 패턴은 여러 출처를 혼합하는 것입니다:
훈련 데이터에 비슷한 이야기들이 많이 섞여 있을 때 이런 일이 자주 발생합니다.
LLM은 어떻게/왜 일이 일어났는지에 대해서도 환각을 만듭니다:
텍스트가 유창하고 내부적으로 일관되어 있기 때문에, 이러한 추론 환각은 단순한 사실 오류보다 발견하기 더 어렵습니다.
더 크고 더 나은 모델은 환각을 덜 일으키지만, 여전히 발생하며 때로는 더 설득력 있게 나타납니다. 그 이유들은 주로 LLM의 작동 방식에 내재되어 있습니다.
모델 규모, 데이터, 훈련을 확장하면 벤치마크 성능, 유창성, 사실 정확성이 보통 향상됩니다. 그러나 핵심 목표는 여전히 다음 토큰을 예측하는 것이지 세계에 대한 진실을 검증하는 것이 아닙니다.
따라서 더 큰 모델은:
이러한 강점은 잘못된 답변도 훨씬 전문가처럼 들리게 만듭니다. 모델은 옳게 들리는 능력이 향상될 뿐, 언제 틀렸는지를 알게 되는 것은 아닙니다.
LLM은 “위키피디아가 어떻게 쓰이는지”나 “연구 논문의 인용이 어떻게 보이는지” 같은 통계적 규칙을 내면화합니다. 새로운 질문이나 학습 경험에서 약간 벗어난 경우, 모델은 종종:
이러한 과잉 일반화는 초안 작성이나 브레인스토밍 같은 작업에서는 강력하지만, 실제 현실과 일치하지 않으면 환각을 야기합니다.
대부분의 기본 모델은 보정(calibration)이 잘 되어 있지 않아, 모델이 특정 답변에 부여한 확률이 그 답의 진위와 신뢰성 있게 연관되지 않습니다.
모델이 대화와 스타일에 맞는 높은 확률의 이어짐을 선택할 수는 있지만, 그것이 강한 증거를 의미하지는 않습니다. 명시적 메커니즘 없이 “모르겠다”라고 말하거나 도구와 데이터를 확인하는 절차가 없으면, 높은 확신은 종종 "패턴에 잘 맞는다"는 뜻일 뿐 "사실이다"는 뜻이 아닙니다.
모델은 방대하고 뒤죽박죽인 텍스트 혼합물로 학습됩니다. 사용자의 프롬프트가 모델이 실제로 학습한 분포와 다를 수 있습니다:
프롬프트가 익숙한 패턴에서 벗어나면 모델은 여전히 답변을 생성해야 합니다. 정확한 일치 항목이 없으면 가장 근접한 패턴에서 즉흥적으로 만들어내며, 그 즉흥성이 유창해 보일 수 있으나 완전히 허구일 수 있습니다.
요약하면, 모델이 개선될수록 환각은 사라지지 않으며—오히려 더 정제되어 나타나므로 감지하고 관리하는 일이 더 중요해집니다.
LLM 환각은 단순한 기술적 결함이 아니라 사람과 조직에 직접적인 결과를 초래합니다.
심지어 단순한, 낮은 위험의 질의도 사용자를 오도할 수 있습니다:
이 오류들은 침착하고 권위 있는 어조로 전달되므로, 비전문가가 교차검증하지 않으면 믿기 쉽습니다.
규제되거나 안전이 중요한 영역에서는 위험이 크게 증가합니다:
기업 입장에서는 환각이 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다:
LLM을 배포하는 조직은 환각을 단순한 버그가 아닌 핵심 위험으로 다뤄야 하며, 자신감 있는 상세 답변이 틀릴 수 있다는 가정하에 워크플로, 면책 고지, 감독, 모니터링을 설계해야 합니다.
모델이 자신감 있고 유창하게 들리는 동안 완전히 틀릴 수 있기 때문에 환각을 탐지하는 것은 생각보다 어렵습니다. 신뢰성 있게 대규모로 측정하는 것은 해결된 공학 문제가 아니라 여전히 연구 과제입니다.
환각은 문맥 의존적입니다: 같은 문장이 어떤 상황에서는 맞고 다른 상황에서는 틀릴 수 있습니다. 모델은 존재하지 않는 출처를 만들어내고, 참과 거짓을 섞고, 사실을 참조하는 방식을 바꾸어 만들어지기 때문에 기준과 비교하기가 까다롭습니다.
게다가:
이 때문에 완전한 자동 환각 탐지는 아직 불완전하며 보통 인간 검토와 결합됩니다.
벤치마크. 연구자들은 정답이 알려진 질의/응답 집합을 사용해 모델을 평가합니다. 벤치마크는 모델 비교에 유용하지만 실제 사용 사례와 완전히 일치하지 않는 경우가 많습니다.
인간 검토. 주제 전문가가 출력물을 옳음, 부분적으로 옳음, 틀림으로 라벨링합니다. 특히 의학·법률·재무 등에서는 여전히 금표준입니다.
표본 검사 및 샘플링. 팀들은 출력물의 일부를 무작위로 또는 고위험 프롬프트 중심으로 샘플링해 수동으로 검사합니다. 벤치마크가 놓치는 실패 모드를 드러냅니다.
단순한 "정답/오답"을 넘어서 사실성 점수—응답이 신뢰할 수 있는 증거와 얼마나 일치하는지에 대한 수치—를 사용하는 경우가 많습니다.
두 가지 접근 방식:
현대 툴링은 점점 외부 소스를 활용해 환각을 잡습니다:
운영 환경에서는 이러한 도구들을 비즈니스 규칙과 결합해 인용이 없거나 내부 기록과 모순되거나 자동 검사에 실패한 응답을 플래그하고, 고위험일 경우 인간으로 라우팅합니다.
모델을 바꾸지 않더라도 질문 방식과 답변을 다루는 방식에 따라 환각을 크게 줄일 수 있습니다.
모호한 프롬프트는 모델이 추측하도록 초대합니다. 더 신뢰할 수 있는 답변을 얻으려면:
모델에게 다듬어진 답변 대신 작업 과정을 보이게 하세요:
그런 다음 추론 과정을 비판적으로 읽으세요. 단계들이 허술하거나 자기모순적이면 결론을 신뢰하지 마세요.
중요한 사항에 대해서는:
독립적으로 검증할 수 없다면 그 주장은 사실이 아니라 가설로 간주하세요.
LLM은 브레인스토밍과 초안 작성에 적합하며, 최종 권위자로 삼지 않는 것이 안전합니다. 특히 다음과 같은 경우 LLM을 주요 결정자로 삼지 마세요:
이 분야에서는 모델을 질문 구성이나 옵션 생성에만 사용하고, 자격 있는 인간과 검증된 출처가 최종 결정을 해야 합니다.
개발자는 환각을 완전히 없앨 수는 없지만 발생 빈도와 심각도를 크게 줄일 수 있습니다. 가장 효과적인 전략은 신뢰할 수 있는 데이터로 모델을 근거시키고, 출력 범위를 제약하며, 학습 목표를 조정하고, 지속적으로 행동을 모니터링하는 네 가지 범주로 나뉩니다.
RAG는 언어 모델을 검색 또는 데이터베이스 레이어와 결합합니다. 모델이 내부 파라미터에만 의존하는 대신, 질의에 적절한 문서를 먼저 검색하고 그 증거를 바탕으로 답변을 생성합니다.
일반적인 RAG 파이프라인:
효과적인 RAG 설정:
RAG가 환각을 완전히 제거하진 않지만 오류의 범위를 좁히고 탐지하기 쉽게 만듭니다.
다른 주요 수단은 모델이 말하거나 할 수 있는 것을 제한하는 것입니다.
도구 및 API 호출. 모델이 사실을 발명하는 대신 다음과 같은 도구를 사용하게 합니다:
모델의 역할은 어떤 도구를 호출할지와 어떻게 호출할지를 결정하고 결과를 설명하는 것으로 바뀝니다. 이는 사실성 책임을 모델의 파라미터에서 외부 시스템으로 이동시킵니다.
스키마 기반 출력. 구조화된 작업에서는 다음을 통해 형식을 강제합니다:
모델은 스키마 검증을 통과해야 하므로 주제에서 벗어난 잡담이나 근거 없는 필드를 생성하기가 어려워집니다. 예를 들어 지원 봇이 다음 형식을 출력하도록 요구할 수 있습니다:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
검증 레이어는 잘못되었거나 명백히 모순되는 출력을 거부하고 모델에 재생성을 요구할 수 있습니다.
환각은 모델이 무엇으로 학습되었고 어떻게 지시되는지에 많이 의존합니다.
데이터 선별. 개발자는 환각을 줄이기 위해:
학습 목적 및 파인튜닝. 단순한 다음 토큰 예측을 넘어서, 정렬 및 지시어 튜닝 단계는:
시스템 프롬프트와 정책. 런타임의 시스템 메시지는 다음과 같은 가드레일을 설정합니다:
잘 설계된 시스템 프롬프트가 모델의 핵심 동작을 완전히 바꾸진 못하지만, 기본 성향을 상당히 이동시킵니다.
완화는 일회성 설정이 아니라 지속적 과정입니다.
모니터링. 팀은 프롬프트, 출력, 사용자 상호작용을 로깅해:
피드백 루프. 인간 검토자와 사용자가 잘못되었거나 위험한 답변을 플래그하면 이 예시들은:
가드레일 및 정책 레이어. 별도의 안전 레이어는:
근거 제공, 제약, 신중한 학습, 지속적 모니터링을 결합하면 환각이 덜 발생하고 불확실성을 더 잘 표명하며 실제 응용에 더 신뢰할 수 있게 됩니다.
LLM은 확률적 보조자라고 이해하는 것이 가장 적절합니다: 텍스트의 그럴듯한 연속을 생성할 뿐, 보장된 사실을 말하지는 않습니다. 미래의 진전은 환각을 줄이겠지만 완전히 없애지는 못할 것입니다. 이 한계에 대해 기대치를 설정하는 것이 안전하고 효과적인 사용에 중요합니다.
다음 기술적 방향들은 환각률을 꾸준히 낮출 것으로 보입니다:
이러한 진전은 환각을 더 드물고 탐지하기 쉬우며 해를 덜 끼치게 만들지만 완전히 불가능성을 제거하진 못합니다.
다음과 같은 문제들은 지속적으로 어렵게 남을 것입니다:
LLM은 통계적으로 작동하므로, 특히 학습 분포에서 벗어난 입력에 대해 비제로의 실패율을 항상 가집니다.
책임 있는 배포는 명확한 소통을 요구합니다:
미래에는 더 신뢰할 수 있는 모델과 더 나은 가드레일이 등장하겠지만, 회의적 태도, 감독, 신중한 통합은 계속해서 필수적일 것입니다.
LLM(대형 언어 모델) 환각은 유창하고 확신에 찬 답변처럼 들리지만 사실상 잘못되었거나 완전히 만들어진 응답입니다.
주요 특징은 다음과 같습니다:
모델이 고의로 거짓말을 한다기보다, 학습된 패턴을 따르다 보니 그럴듯한 세부사항을 만들어내는 것입니다.
환각은 LLM이 만들어지고 사용되는 방식에서 직접적으로 기인합니다:
이 모든 요소가 결합하여 확신에 찬 추측이 자연스러운 동작이 되게 합니다.
표현 방식에서 차이가 있습니다:
두 경우 모두 동일한 예측 과정에서 나오지만, 환각은 믿음직스럽게 들리기 때문에 더 위험합니다.
환각이 가장 위험한 상황은 다음과 같습니다:
이러한 분야에서는 환각이 실질적 피해, 법적 문제, 규정 위반으로 이어질 수 있습니다.
환각을 완전히 멈출 수는 없지만 위험을 줄일 수 있습니다:
개발자는 여러 전략을 결합할 수 있습니다:
아니요. RAG는 많은 유형의 환각을 크게 줄여주지만 완전히 제거하지는 못합니다.
RAG의 장점은:
그러나 모델은 여전히:
운영 환경에서의 탐지에는 자동 검증과 인간 검토의 결합이 필요합니다:
예. 더 크고 최신 모델은 일반적으로 환각이 덜 자주 발생하지만 여전히 발생하며, 대개는 더 정교한 방식으로 나타납니다.
규모가 커지면 모델은:
그 결과 실수가 발견하기 더 어려워질 수 있습니다. 개선은 빈도를 줄이지 완전한 가능성을 제거하지는 못합니다.
오류로 큰 피해가 발생할 수 있는 경우 LLM을 주된 의사결정 수단으로 쓰는 것을 피하세요. 특히 다음과 같은 분야에서는 단독 의존을 피해야 합니다:
이런 분야에서는 LLM을 아이디어 발상, 초안 작성, 질문 정리 용도로만 사용하고, 최종 결정과 검토는 적격한 전문가와 검증된 자료가 담당해야 합니다.
이런 조치들은 환각을 완전히 제거하진 못하지만 발생 빈도와 심각도를 줄이고 가시성을 높입니다.
따라서 RAG는 검증, 모니터링, 사용자에게 한계 고지를 병행해야 합니다.
단일 방법으로는 완벽하지 않으므로 계층화된 평가가 가장 효과적입니다.