인공지능 모델은 항상 '환각'을 경험할까?

대형 언어 모델(LLMs)은 종종 틀린 정보나 혼란스러운 내용을 생성하는데, 이러한 현상은 '환각'이라고 불린다. 이는 모델이 통계적으로 데이터를 학습하는 방식 때문에 발생한다.

환각 문제를 완전히 해결할 수 있는지에 대한 의견은 분분하다. 일부 연구자는 데이터 기반과 보상 모델을 통한 강화 학습을 통해 환각을 줄일 수 있다고 주장한다.

환각은 반드시 나쁜 것만은 아니다. 창의적인 작업에서는 예상치 못한 출력이 새로운 아이디어를 촉발할 수 있다. 하지만, 모델의 출력에 대한 비판적인 시각을 가지는 것이 중요하다.