환각은 대규모 언어 모델 (LLM) 과 같은 인공 지능 (AI) 시스템이 표면적으로는 사실적이고 진실해 보이지만 실제 기반이 없거나 AI 모델에 원래 제공된 컨텍스트와 일치하지 않는 정보를 생성할 때 발생할 수 있는 일에 관한 것입니다.이러한 허위 진술은 독자들에게 언뜻 보기에 꽤 설득력이 있어 보일 수 있으므로 이러한 AI 환각의 근본 원인에 대한 이해를 높이는 것이 중요합니다.사실관계 검증이 부족한 조작된 주장을 생성하는 AI 시스템으로 인한 위험을 해결하기 위한 효과적인 완화 전략을 모색하고 데이터 라벨링 서비스가 LLM 환각의 최악의 영향을 완화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보는 것이 중요합니다.
LLM 환각의 원인은 무엇입니까?
LLM이 진실한 사실과 세부 사항을 모방한 허위 정보를 환각하기 시작하는 데에는 몇 가지 주요 요인이 기여할 수 있습니다.한 가지 요소는 해당 주제에 대한 실제 지식이나 진정한 의미론적 이해가 없는데도 불구하고 일관된 텍스트를 계속 생성하는 모델의 능력에 대한 순수한 과신입니다.이 모델은 기본적으로 그럴듯하게 들리는 문장을 연속해서 계속 작성하지만, 제기된 주장의 객관적인 정확성을 전혀 검증하지 못합니다.
두 번째 요인은 핵심 주장이 검증 가능한 사실과 일치하는지 여부를 확인하지 않고 문장에서 문장으로 논리적으로 흐르는 합리적으로 들리는 내러티브를 조합하려는 모델의 끊임없는 시도입니다.여기서 모델은 사실적 무결성보다는 텍스트의 일관성에 지나치게 초점을 맞춥니다.다음으로, 초기 교육 과정에서 적용된 기술이 충분하지 않아 현실에 근거한 사실적 진술과 완전한 허구를 제대로 구분하지 못한다는 점도 무시할 수 없습니다.
적절한 교육을 받지 않으면 모델은 실제 사실적 지식과 조작된 허위 지식을 구별하는 데 어려움을 겪습니다.무엇보다도, 모델 사전 학습에 사용되는 데이터 세트에 상당한 편향이 있으면 생성 프로세스도 오염될 수 있습니다.학습 데이터에 내재되어 있는 왜곡과 사회적 편견은 모델에 흡수되어 결과물에 반영됩니다.
LLM 환각의 유형
자세히 살펴보면 LLM 환각의 결과로 흔히 볼 수 있는 허위 정보의 범주를 구분할 수 있습니다.한 가지 유형은 전적으로 설득력이 있지만 완전히 허구인 “허위 사실”을 생성하는 것입니다. 이 진술은 사실 근거가 전혀 없는데도 사실적 진실로 자신 있게 제시되는 진술입니다.두 번째 풍미는 정교하고 외형적으로 일관된 “판타스틱 내러티브”로 나타납니다. 이 모델은 처음부터 끝까지 논리적으로 흘러가지만 현실 세계의 실제 사건과 비교했을 때 사실적 타당성이 전혀 없는 이야기입니다.
때때로 시대착오적인 현상이 나타나는데, 이 모델은 요소가 현실에 존재했던 시기와 일치하지 않는 부정확하거나 불가능한 역사적 기간에 사람, 장소, 사건 또는 아이디어를 배치합니다.또한 모델이 특정 인용문이나 아이디어를 출처의 진위를 밝히지 않고 잘못된 출처의 출처에 귀속시키는 “귀속 오류”도 자주 발생합니다.이로 인해 정보를 사용할 수 없게 되고 경우에 따라 최종 사용자에게 위험을 초래할 수 있습니다.
LLM 환각에 대한 기술적 설명
기술적 수준에서 환각을 분석할 때 대규모 언어 모델의 특정 구조적 한계가 이러한 잘못된 정보 생성 문제에 분명히 기여합니다.
대부분의 모델은 자신이 생성한 주장을 진술을 사실로 검증할 수 있는 모든 형태의 실제 지식 또는 근거 추론을 통한 검증과 연결하는 데 근본적으로 어려움을 겪고 있습니다.이러한 상식적인 추론의 부재로 인해 생성된 주장이 현실에 근거를 두고 있는지 여부를 확인하기가 거의 불가능합니다.
둘째, 논리적으로 일관성이 있지만 완전히 검증되지 않은 텍스트 콘텐츠의 모델 생성을 제한하는 데 본질적인 어려움이 있는 것으로 보입니다.주로 유창성과 일관성을 위해 만들어진 일반적인 모델 아키텍처로는 첫 단계에서 매우 그럴듯하게 들리는 가상의 서면 콘텐츠를 만들기가 너무 쉽습니다.
물론 대부분의 모델에는 생성된 진술이 학습 데이터 세트에서 관찰된 패턴과 일치하는지 아니면 모델 자체에서 완전히 발명된 잘못된 추론을 구별할 수 있는 강력한 식별 기능이 포함되어 있지 않습니다.본질적으로, 모델은 실제 데이터에서 학습한 상관관계와 자체 생성 데이터를 조작한 결과를 구별하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
LLM 환각에 대한 위험 및 우려
첨단 AI 시스템이 허구의 세부 사항이나 완전히 잘못된 정보를 사실로 환각하면 무시할 수 없는 중대한 위험이 따릅니다.
일차적으로는 환각된 콘텐츠가 철저한 검증 없이 공개적으로 노출될 경우 위험한 허위 정보가 확산될 수 있습니다.AI의 허위 주장은 독자에게 진실로 받아들여질 위험이 있습니다.
모델이 편향된 훈련 데이터 세트에서 흡수된 왜곡된 추세를 간접적으로 모방하는 경우 사회적 편향이 암시적으로 강화될 수도 있습니다.이로 인해 해로운 편견이 수정되기보다는 오히려 확산될 수 있습니다.
다양한 주제에 대한 권위 있는 지식으로 인해 고급 AI의 신뢰가 점점 더 높아짐에 따라 환각은 시스템의 무결성에 대한 대중의 신뢰를 약화시킵니다.일단 신뢰할 수 없는 것으로 간주되면 신뢰를 회복하기가 어려워집니다.
완화 전략
위험한 AI 환각이라는 시급한 문제에 대응하여 연구자들은 다음과 같은 완화 전략을 적극적으로 모색하고 있습니다.
다양한 주제에 대한 검증되지 않은 주장이 아닌 검증 가능한 사실적 진술을 생성하도록 모델을 가르치는 데 특히 중점을 둔 교육 기법을 개선했습니다.모델 개발 초기부터 환각을 최소화해야 합니다.
이를 통해 환각이 발생하기 쉬운 민감한 피사체 영역 주변의 모델 사각 지대를 사전에 식별하여 해당 약점에 대한 시정 조치를 취할 수 있도록 부지런히 노력하고 있습니다.
셋째, 텍스트 생성 중에 제약 조건을 추가하여 모델이 사실을 환각하는 대신 신뢰할 수 있는 참고 문헌에 사실적 진술을 제공하도록 합니다.
마지막으로, 잠재적인 허위 정보에 대해 사용자에게 경고하기 위해 모델이 생성한 사실 확인 없이 추측성 콘텐츠를 명확히 부인합니다.
확인되지 않은 LLM 환각의 실제 영향
LLM에서 문제가 있는 환각을 허용하는 것은 이론적으로뿐만 아니라 실제로 시스템이 실제 세계에 배포되기 때문에 심각한 위험을 초래합니다.신뢰도가 지나치게 높은 LLM이 퍼뜨리는 검증되지 않은 허위 주장은 다음과 같은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 환각된 잘못된 정보가 정치적, 사회적 또는 과학적 토론에 영향을 미치는 경우 공개 담론.
- 부정확한 의료, 금융 또는 기타 개인 정보가 생성되거나 공유되는 경우 개인 생활.
- 모델이 잘못된 데이터로 선택을 결정하는 경우 조직의 의사 결정
- LLM의 환각 지침에 근거한 행동으로 인해 피해가 발생한 경우 법적 책임.
LLM 환각에 대한 대중의 인식
이 문제에 대한 대중의 인식과 도움이 되는 LLM을 통해 얻을 수 있는 엄청난 이익에 대한 인식과 잠재적 환각으로 인한 확인되지 않은 피해에 대한 경계의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
- LLM이 널리 보급됨에 따라 대중이 위험을 인식해야 합니다.
- 그러나 이러한 이유로 LLM을 책임감 있게 배포할 경우 얻을 수 있는 많은 이점을 간과해서는 안 됩니다.
- 현실적 이해는 LLM을 개발하고 배포하는 사람들에게 더 많은 책임을 강요할 수 있습니다.
책임감 있는 LLM 사용을 통한 사용자 신뢰 구축
LLM을 배포하는 사람들의 책임 있는 공개 및 사용 관행은 적절한 대중의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 한계를 명확히 전달하고 환각된 콘텐츠에 대해 사람이 감독하도록 하세요.
- 오류 보고 및 수정을 위한 효율적인 워크플로우를 개발합니다.
- 선택적 모호성 해제를 활용하여 LLM이 불확실한 진술을 검증하도록 유도하십시오.
A: 우려스럽지만 관리 가능한 제한
AI 시스템이 사실처럼 보이지만 객관적으로 잘못된 정보를 생성하는 것은 대규모 언어 모델이 더 많이 활용되고 널리 배포됨에 따라 이에 대한 한계점을 제시합니다.AI 연구 커뮤니티는 실제 모델 기능에 대한 더 나은 교육, 제약, 책임 있는 사용 및 공개에 기반한 집중 완화 전략을 통해 AI 환각으로 인한 위험을 줄이기 위한 진전을 이어가야 합니다.
이러한 강력한 시스템이 단순히 그럴듯하게 들리는 조작된 주장보다 실제 진실을 생성하는 것을 강조하기 위한 많은 노력이 남아 있습니다.대중이 AI 환각의 위험 없이 고급 언어 모델의 이점을 누릴 수 있도록 연구자들은 계속해서 부지런히 연구해야 합니다.
Sapien의 데이터 라벨링을 통한 책임감 있는 인간의 감독을 통한 LLM 환각 완화
AI 환각 현상을 해결하기 위한 기술 전략은 계속 발전하고 있지만, 허위 정보가 확산되기 전에 이를 포착하기 위해서는 책임감 있는 인간의 감독이 여전히 필수적입니다.다음과 같은 회사들 사피엔 글로벌 인적 전문 지식과 데이터 라벨링을 위한 AI 기술의 결합을 통해 이를 가능하게 합니다.
법률, 의학, 공학 등의 분야에 걸친 인간 영역 전문가로 구성된 Sapien의 네트워크는 LLM이 오해하거나 잘못된 세부 정보를 환각할 수 있는 복잡한 데이터를 매우 정확하게 분석할 수 있도록 합니다.또한 당사의 기술 플랫폼은 대중에게 노출되기 전에 확실하지 않은 LLM 출력을 실시간으로 사람이 검증할 수 있는 효율적인 워크플로우를 촉진합니다.
이러한 인간-AI 공생을 통해 소비자와 조직은 고급 언어 모델의 이점을 누리는 동시에 진정한 주제 전문가의 검증을 통해 부정확할 수 있는 결과를 방지할 수 있습니다.인간이 고위험 LLM 결과물에 대한 품질 관리를 제공하는 한, 확인되지 않은 환각의 위험을 사전에 해결하는 동시에 인류를 지원하기 위한 AI 발전을 계속 추진할 수 있습니다.
지금 사피엔에게 연락하세요 LLM 환각의 위험을 완화하기 위한 데이터 라벨링 서비스에 대해 자세히 알아보고 당사 플랫폼을 체험할 수 있는 데모를 예약하십시오.
