- 아이티비즈
- 승인 2023.06.09 09:53
- 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학박사 xyxonxyxon@empas.com
원문보기 :
http://www.it-b.co.kr/news/articleView.html?idxno=68511
기사요약:
"할루시네이션"은 챗봇이나 생성 AI 모델이 부적절하거나 허위 정보를 생성하는 현상을 말하며, 이는 훈련 데이터나 문맥 이해의 한계로 발생한다. 모델이 잘못된 정보나 모호한 문장을 학습하거나 문맥 파악보다 답변 선택에 더 집중하게 되면 이런 문제가 발생한다. 이러한 문제에 대한 인식은 증가하고 있지만, 모델의 목적과 한계를 고려하여 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다.
특히, 기업이나 공공분야에서는 할루시네이션을 최소화하기 위한 노력이 이루어지고 있지만, 이는 응답 다양성의 감소, 문맥 이해 한계, 신속한 응답 지연, 도메인 제한 등의 trade-off를 야기할 수 있다. 따라서, 응답의 정확성과 다양성, 신속성과 문맥 이해, 도메인 제한과 대화의 유연성 사이의 균형을 잘 조절해야 한다.
일부 기업들이 할루시네이션 문제를 완벽하게 해결했다는 과장된 주장을 내놓고 있지만, 이는 종합적으로 고려해보면 구조적인 한계와 제약을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 주장은 사용자에게 잘못된 정보를 제공하는 것을 줄이고 신뢰성을 강화하는 방향으로의 시도로 볼 수 있다.
챗봇이나 생성 AI에 대한 과장된 기대나 정보는 사용자의 실망을 가져오며, 이는 결국 AI 기술에 대한 전반적인 신뢰를 저하시킬 수 있다. 따라서, 이러한 기술의 진정한 발전과 혁신을 인식하고 평가하는 능력이 필요하다.
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