할루시네이션은 AI 언어 모델이 실제로는 존재하지 않는 정보, 통계, 논문, 인용구를 마치 사실인 것처럼 매우 그럴듯하게 지어내는 현상으로, 모델이 확신에 찬 어조로 답하기 때문에 사용자가 오류를 알아차리기 어렵다는 점이 특히 위험하다. 이는 LLM이 사실 검증 시스템이 아니라 확률적으로 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 통계 모델이라는 근본적 특성에서 비롯되는 한계다. RAG로 실제 문서를 근거로 삼게 하거나, 법률·의료처럼 정확성이 중요한 분야에서는 반드시 사람이 사실 확인을 거치는 프로세스를 두는 것이 현재까지 가장 확실한 대응책으로 여겨진다.
실무 적용 및 비즈니스 영향
- AI 생성 콘텐츠의 치명적 신뢰도 저하와 비즈니스 오류를 초래하는 최대 리스크
구현 가이드 및 주의사항
- 검증된 외부 지식을 주입하는 RAG 구축 및 철저한 사실 확인(Fact-check) 프로세스 필수