ChatGPT 생성형 인공지능 오류 할루시네이션(hallucination)이란? | 발생 원인과 영향

ChatGPT 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 정의와 발생원인 그 영향에 대해서 알아봅니다.

할루시네이션 이미지

 

인공지능의 발전은 현대 산업과 사회에 많은 기회와 도전을 제공하고 있다. 하지만 이렇게 진화된 기술로 올바르지 않은 정보나 오해를 만들어내는 시점에 도달했다. 이러한 현상을 '인공지능 할루시네이션'이라고 한다. 인공지능이 시뮬레이션을 통해 생성한 신호나 패턴, 물체를 현실에서 실제로 존재하지 않는데도 실제로 있는 것처럼 인식하는 현상이다.

 

 

반응형

 

글목차

- 서론
1. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 정의
2. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 원인
3. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 영향
4. 참고 영상
- 결론

 

1. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 정의

인공지능 할루시네이션은 인공지능이 만들어낸 정보나 패턴등이 현실 세계에서 실제로 존재하지 않는데도 불구하고, 사용자들이 이를 실제로 있는 것으로 인식하는 현상이다. 이 현상은 인공지능의 학습 과정에서 일부 데이터가 왜곡되거나 누락됨으로써 발생한다.

한 줄로 요약하면 "트레이닝 데이터를 통해 판단하지 않는 것처럼 비쳐지는 AI에 의한 확신적 답변"이라고 볼 수 있다.

 

 

2. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 원인

인공지능의 학습 과정에서 오류가 발생할 수 있는 요인은 다양하다. 가장 흔한 원인은 편향된 데이터셋 사용으로, 인공지능 모델이 과연 올바른 결과를 도출할 수 있도록 합리적인 데이터를 습득하지 못한 경우이다.

또한, 모델의 복잡성, 초매개변수 설정의 오류 등 인공지능 모델 개발과정에서의 오류가 원인이 될 수 있다.

 

인공지능_아카이브

 

3. 인공지능 할루시네이션(hallucination)의 영향

인공지능 할루시네이션은 사회와 산업에 많은 부작용을 초래한다. 가장 큰 문제는 결함있는 정보나 제공되지 않아야 할 정보가 사용자들에게 전달될 가능성이 있다는 것이다.

이는 사용자들이 실수를 범하거나 원하지 않는 결과를 얻게 될 수 있다. 또한, 시스템만의 착각 결과가 입력되서 신뢰도가 떨어지는 경우, 도움이 되지 않는 정보만 찾게 될 수 있다. 결국, 인공지능 시스템의 신뢰성과 투명성이 훼손된다.

 

 

4. 참고 영상

https://youtu.be/jB_2RZEqQ5w

 

 

인공지능 할루시네이션은 인공지능의 발전에 따른 부작용 중 하나이다. 이 현상이 발생하게 되면 사용자가 왜곡된 정보나 패턴을 실제로 있는 것으로 착각하게 될 위험이 있다.

이러한 문제를 해결하려면, 인공지능 연구의 초기 단계부터 올바른 데이터셋과 모델을 사용할 필요가 있으며, 이를 투명하게 관리하고 선별할 수 있는 기술 개발이 중요하다.

앞으로 인공지능 연구에서는 이러한 인식 오류를 줄이기 위한 노력이 요구되며, 바람직한 발전을 초래할 것으로 기대한다.

 

 

 

※ 자료 출처 : 딴지방송국 다스뵈이다, ChatGPT4, 뤼튼