챗GPT, 제미나이… 거대 언어 모델(LLM)의 한계와 극복 노력: 환각, 편향, 그리고 맞춤형 AI의 등장
2022년 말 OpenAI의 ChatGPT 공개 이후, 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI(GenAI)는 눈부신 속도로 발전해 왔습니다. 이제 GPT-4.5, Claude 3.7, Gemini 2.0 Pro, Llama 3.1 등 수많은 도구가 등장했지만, 여전히 몇 가지 근본적인 문제점을 안고 있습니다. 바로 1) 지나치게 일반적인 답변, 2) 환각 현상, 3) 의도적인 데이터 오염입니다. 이 글에서는 이러한 문제점을 살펴보고, 업계의 해결 노력을 소개합니다.
1. 획일적인 결과물: 개성과 창의성의 부재
GenAI 챗봇은 종종 지나치게 일반적이고, 미묘한 차이나 창의성, 개인화가 부족한 결과물을 생성합니다. 이는 방대한 양의 학습 데이터에 의존하기 때문인데, 그 결과 피상적인 답변이나 평균적인 콘텐츠를 만들어내는 경향이 있습니다. 또한, AI가 생성한 데이터로 반복적인 학습을 진행할 경우 "모델 붕괴" 현상이 발생하여, 다양성과 독창성이 저하될 수 있다는 우려도 제기됩니다.
2. 환각 현상: 사실과 다른 정보의 생성
AI 챗봇은 사실과 다르거나, 터무니없는 응답을 자신감 있게 제시하는 경우가 종종 발생합니다. 이는 챗봇이 마치 생각하는 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않기 때문입니다. LLM은 의미를 이해하거나 현실 세계와 연결하는 능력 없이, 학습 데이터에서 얻은 확률에 따라 다음 단어나 구문을 예측합니다. 또한, 학습 데이터에는 편향이나 부정확성, 불충분한 데이터가 포함될 수 있으며, LLM은 응답에 사용된 단어들을 "이해"하지 못하고 현실 세계와 비교하지 않습니다.
3. 의도적인 데이터 오염: 악의적인 개입
챗봇 회사는 학습 데이터를 통제할 수 없기 때문에, 데이터 오염의 위험에 노출되어 있습니다. 러시아 정부는 대규모 "LLM 그루밍"을 통해 챗봇을 조작하려 시도했습니다. 러시아 정부 소속의 허위 정보 전문가는 "프라우다" 네트워크를 통해 150개 웹사이트에 360만 건의 기사를 게시했습니다. 이 기사들은 러시아의 이익을 옹호하는 거짓 주장을 퍼뜨리기 위해 제작되었으며, 챗봇 학습을 목적으로 했습니다. 그 결과, 뉴스 감시 단체인 Newsguard는 러시아 관련 콘텐츠에 대한 질문에 대해, 주요 챗봇들이 "프라우다" 네트워크의 허위 정보를 33%의 확률로 생성한다는 사실을 발견했습니다.
4. 문제 해결을 위한 업계의 노력
특정 목적을 위해 범용 AI 챗봇을 사용하는 데 익숙해졌지만, MIT의 새로운 연구에 따르면, 기업 내 GenAI의 미래는 맞춤형 특수 목적 도구입니다. "고유한 가치를 위한 생성형 AI 맞춤화"라는 제목의 이 연구는 300명의 글로벌 기술 임원을 대상으로 설문 조사를 실시하고 업계 리더를 인터뷰하여 기업이 LLM에 어떻게 적응하고 있는지 파악했습니다. 보고서는 효율성 향상, 경쟁 우위, 사용자 만족도 향상 등 사용자 지정의 이점을 보여줍니다.
5. 맞춤형 LLM: RAG 기술의 활용
기업들은 다양한 방식으로 LLM을 맞춤화하고 있습니다. 그 중 핵심 기술은 검색 증강 생성(RAG)입니다. RAG는 외부 및 내부 소스에서 데이터를 가져와 모델 출력을 향상시키는 동시에, 프롬프트 엔지니어링을 통해 모델이 내부 데이터를 최대한 활용하도록 보장합니다. 보고서에 따르면, 기업들은 여전히 LLM 사용을 사용자 지정하는 데 따른 데이터 개인 정보 보호 및 보안 측면을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
6. LLM 품질 향상을 위한 노력
LLM 제공업체는 출력 품질에도 집중하고 있습니다. Contextual AI는 이번 달에 기업 AI의 큰 발전이라고 주장하는 GLM(Grounded Language Model)을 소개했습니다. GLM은 FACTS 벤치마크에서 88%의 사실성 점수를 달성하여 OpenAI의 GPT-4o 및 Google의 Gemini 2.0 Flash와 같은 주요 모델을 능가했습니다. GLM은 제공된 지식 소스를 엄격히 준수하고 잠재적으로 결함이 있거나 손상된 일반 학습 데이터에 의존하지 않아 기업 환경에서의 정확성을 높입니다. 또한, 사용자에게 정보 출처를 쉽게 확인할 수 있도록 응답에 품질 소싱을 포함할 수 있습니다.
맺음말
업계가 챗봇의 단점을 간과하는 것처럼 보일 수 있지만, 기업들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다. LLM 기반 챗봇의 구매자 또는 사용자는 챗봇의 화려함이나 음성 품질이 아닌, 사용 목적에 맞는 결과물의 품질을 기준으로 판단해야 합니다. 일반적인 콘텐츠와 거짓 정보에 만족하지 말고, 맞춤화된 챗봇이나 특정 산업에 최적화된 챗봇을 선택하여 더 나은 정보를 얻으십시오.
