챗GPT의 답이 틀리는 구조적 이유는?

챗GPT의 답이 틀리는 구조적 이유는?

 

 

 

2025년 6월 기준, 상당한 기술 발전에도 불구하고, ChatGPT를 포함한 대규모 언어 모델은 여전히 부정확하거나 불완전한 답변을 생성하는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 이는 단순히 기술적인 오류가 아니라, 언어 모델의 작동 방식, 학습 방식, 데이터 구조, 사용자 인터페이스 설계, 개발 목표와 현실의 충돌 등 여러 구조적 요인이 복합적으로 얽힌 결과다. 그 문제들의 근본 원인을 분석하고, 검색 기능이 보완된 현재의 모델에서도 왜 여전히 오류가 발생하는지, 그리고 이러한 문제가 단기적으로 개선될 수 있는지에 대해 비판적으로 고찰해보자.

 

ChatGPT는 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동하는 확률적 언어 모델이다. 인간이 쓴 방대한 텍스트를 기반으로 학습하며, 이러한 텍스트는 인터넷, 책, 논문, 뉴스 기사 등에서 수집된다. 하지만 이 모델은 '정답'이나 '진실'을 이해하거나 기억하는 방식으로 작동하지 않는다. 모델은 단지 문맥상 그럴듯한 단어들을 나열하며, 그것이 결과적으로 사실일 수도 있고 아닐 수도 있다. 이처럼 언어모델은 사실 검증 기능 없이 작동하며, 내포된 지식은 통계적 패턴의 집합에 불과하다. 이로 인해 ChatGPT는 사실처럼 보이지만 틀린 정보를 자신 있게 말하는 경향이 있다.

 

검색 기능이 추가된 최신 모델에서는 사용자 질문에 대해 실시간 웹 검색을 통해 정보를 수집하고, 그것을 바탕으로 답변을 생성하는 구조를 갖춘 경우가 많다. 이는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이라고 불리며, 언어모델에 최신성·정확성·출처 기반의 정보를 보완하기 위한 접근법이다. 그러나 이 구조에도 본질적 문제가 있다. 첫째, 검색된 자료 자체의 신뢰도가 낮을 수 있다. 인터넷 검색은 본질적으로 상업적 SEO, 클릭 유도 콘텐츠, 블로그 요약 등에 의해 편향될 수밖에 없으며, 학술적 깊이나 신뢰성을 담보하지 않는다. 둘째, 언어모델이 검색 결과를 정확하게 해석하거나 판단하는 능력이 부족하다. 문서 내의 조건문, 부정 표현, 통계 수치, 예외 조항 등을 정확히 이해하지 못하고, 이를 단정적 문장으로 왜곡해버리는 사례가 흔하다.

또한, 다중 문서를 통합하는 과정에서도 오류가 발생한다. 서로 상반된 내용을 담은 문서들을 받아들이더라도, 언어모델은 그 중 하나를 선택하거나 둘을 혼합하여 응답할 수 있지만, 어느 쪽이 더 신뢰할 만한지 판단하는 기준은 갖고 있지 않다. 결국 검색 기반 LLM이라고 하더라도, 신뢰도와 맥락의 중요도를 스스로 판단하지 못한다는 구조적 한계는 그대로 남는다. 그 결과, 정보의 출처는 불명확하거나 오인될 수 있으며, 응답은 불확실성 없이 단정적으로 표현된다. 사용자는 이를 높은 신뢰도로 받아들이게 되며, 이는 정보 오용으로 이어질 수 있다.

 

더 근본적인 문제는 LLM이 직접적으로 신뢰 가능한 1차 자료에 접근하지 못한다는 점이다. 대부분의 논문, 전자책, 정부 보고서, 학술 데이터베이스 등은 유료 혹은 접근이 제한되어 있으며, 언어모델이나 그 검색 모듈이 이를 직접 불러오고 분석하는 것은 법적, 기술적, 경제적 장벽이 크다. 논문 초록 정도는 접근할 수 있지만, 그 이상의 내용은 대부분 비공개이며, 구조적으로 파싱하기도 어렵다. 따라서 LLM은 1차 자료가 아니라 2차 요약, 블로그, 뉴스 기사 등을 기반으로 응답하며, 이 과정에서 정보의 깊이, 정확성, 맥락이 손실되거나 왜곡된다.

이러한 정보 접근성의 한계는 특히 고위험 영역에서 심각한 문제를 야기한다. 의료 분야에서는 정확한 약물 용량, 부작용 정보, 임상적 근거가 필요한데, LLM이 환자 커뮤니티 글이나 의학 블로그를 기반으로 답변할 경우 오류가 발생할 가능성이 크다. 법률 분야에서는 판례, 법령, 조문 해석 등에서 명확한 출처와 맥락이 필요하지만, 블로그 기반의 모호한 답변이 생성되면 사용자에게 잘못된 법률 인식을 줄 수 있다. 정책, 과학, 경제 등 공공성과 정확성이 요구되는 분야에서도 마찬가지로 위험이 크다.

 

이러한 문제들이 단기적으로 해결될 수 있는 가능성은 극히 제한적이다. 일부 문제는 검색 결과의 필터링 강화, 출처 명시, 불확실성 표현 삽입, 도메인 특화 모델 개발 등으로 부분적으로 개선할 수 있다. 그러나 언어모델의 기본 구조는 '문맥상 자연스러움'을 최우선으로 하므로, 사실 판단이나 오류 검출을 자동으로 수행할 수는 없다. 신뢰할 수 있는 1차 자료에 대한 접근 역시 법적, 경제적 협상이 필요하므로 단기간에 전면적으로 가능하지 않다. 또한 LLM이 수집한 정보를 비판적으로 통합하고 판단하는 기능은 매우 초기 수준이며, 인간처럼 '논리적 의심'을 적용하는 구조는 아직 구현되지 않았다.

 

결국 현재의 ChatGPT는 강력한 도구지만, 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하는 체계는 아니다. 사용자는 이 점을 명확히 인식하고, 정보를 맹신하기보다는 검색 결과를 스스로 검증하거나 전문가의 판단을 병행해야 한다. LLM은 정보 탐색과 개념 정리에 유용한 조력자일 수 있으나, 진리 판별자나 최종 결정자로 기능할 수는 없다. 단기적으로는 신뢰성 개선을 위한 기술적 시도가 계속될 것이지만, 구조적인 한계는 여전히 지속될 가능성이 높다. 따라서 LLM을 사용할 때는 항상 정보의 맥락과 출처, 불확실성을 고려하는 인간의 비판적 사고가 전제되어야 한다.

 

 

 

정확성을 저해하는 핵심적인 문제점 10가지

 

• 확률 기반 문장 생성으로 진실성 판단 불가능
• 신뢰할 수 없는 2차 출처에 의존
• 사실과 추론 구분 능력 부족
• 출처 명시 및 추적 기능 미흡
• 최신 정보 반영 한계
• 전문 자료 직접 접근 불가능
• 불확실성 표현 부족으로 과신 유발
• 다중 문서 통합 시 맥락 왜곡
• 문서 내 조건/예외 해석 실패
• 사용자 질문 의도 오해 가능성

챗GPT 답변의 부정확성에 영향을 미치는 요소들간의 인과 관계 분석

 

 

2025년 6월 기준, ChatGPT의 부정확한 응답 비율은 사용 분야와 모델 버전에 따라 상당한 차이를 보인다. 전반적으로 최신 모델인 GPT-4o는 평균적으로 약 88%의 정확도를 보이며, 이는 100개의 요청 중 약 12개에서 오류가 발생할 수 있음을 의미한다 .Exploding Topics

그러나 특정 분야에서는 오류율이 더욱 높아진다. 예를 들어, 프로그래밍 관련 질문에 대한 연구에서는 ChatGPT의 응답 중 52%가 부정확하다고 보고되었다 . 또한, 과학 문헌 리뷰에 대한 연구에서는 GPT-3.5가 39.6%, GPT-4가 28.6%의 비율로 잘못된 참고 문헌을 생성하는 것으로 나타났다 .GizmodoAI Agents for Customer Service

이러한 부정확성은 특히 뉴스 및 시사 분야에서 두드러진다. BBC의 연구에 따르면, AI 챗봇이 생성한 뉴스 요약 중 51%에서 중요한 문제가 발견되었으며, 19%는 잘못된 정보를 포함하고 있었다 .위키백과+2The Verge+2가디언+2

사용자 신뢰도 조사에서도 이러한 문제점이 반영된다. 2025년 미국 성인 대상 설문조사에서 65.7%는 ChatGPT보다 인간 전문가를 더 신뢰한다고 응답했으며, 특히 법률 및 의료 분야에서는 AI에 대한 신뢰도가 낮았다 .Express Legal Funding

이러한 결과를 종합하면, ChatGPT의 부정확한 응답 비율은 평균적으로 10~15% 수준이지만, 특정 분야나 복잡한 질문에서는 오류율이 50%를 초과할 수 있다. 따라서 사용자는 ChatGPT의 응답을 참고 자료로 활용하되, 중요한 결정이나 전문적인 정보가 필요한 경우에는 추가적인 검증이 필요하다.

 

 

 

 

 

사용자가 프롬프트만으로도 정확도를 높일 수 있는 방안이 있을까?

ChatGPT의 정확성을 저해하는 주요 문제들은 모델 자체의 한계에서 비롯되지만, 사용자가 프롬프트를 더 전략적으로 설계함으로써 일부 오류를 줄일 수 있다. 완전한 해결은 어렵지만, 프롬프트 조정만으로도 정보 왜곡, 부정확한 요약, 맥락 해석 실패 등을 일정 부분 완화할 수 있다. 아래는 앞서 언급한 10가지 문제에 대한 현실적인 사용자 대응 전략과 프롬프트 작성 예시를 함께 설명한 것이다.

확률 기반 문장 생성으로 진실성 판단이 어려운 경우, 사용자는 "가장 확실하게 입증된 사실만 요약하라" 또는 "잘 알려진 사실과 추정 내용을 구분해서 설명하라"처럼 확실성과 추정성을 구분하는 요청을 해야 한다. 이렇게 하면 모델이 사실과 해석을 구분해 표현하려는 경향을 유도할 수 있다.

2차 출처 의존 문제를 줄이려면, 프롬프트에 "공식 웹사이트, 학술자료, 정부기관 출처 기준으로 설명하라"라고 명시해주는 것이 효과적이다. 이는 검색 기반 모델이 우선적으로 신뢰도 높은 문서를 찾게 유도한다. 단, 관련 자료 부족으로 답을 만들지 못할 수 있다는 문제가 따른다.

사실과 추론을 혼동하는 문제는 "사실 중심으로 답하고, 그에 대한 해석이나 추측은 별도로 구분해 제공하라"라는 식으로 요청해 사실과 해석을 분리하도록 하면 줄일 수 있다. 예: "코로나19 백신 효과에 대한 과학적 사실과 일반적인 해석을 나눠 설명하라."

출처 미표기 문제는 "참고한 출처를 같이 제시해줘"라고 요청하면 일부 검색 기반 응답에서 URL이나 문서 제목을 함께 제공받을 수 있다.

최신 정보 부족은 "가장 최근의 정보 기준으로 설명해줘" 또는 "2023년 이후 업데이트된 내용이 있다면 제공하라"라는 요청으로 완화 가능하며, GPT가 자체적으로 인식한 최신 정보를 활용하도록 유도한다.

전문자료 접근 불가 문제는 "이 주제에 대해 최근 논문이 인용한 핵심 내용을 요약해 제공하라"처럼 프롬프트를 구성하면, 모델이 논문 요약 수준의 내용을 생성하도록 압력을 줄 수 있다. 역시 관련된 논문이 부족하면 답이 나오지 않는 문제는 따른다.

불확실성 표현 부족은 "확실하지 않은 부분은 그 사실을 표시하라" 또는 "확실성 등급을 제시하라" 같은 프롬프트로 보완할 수 있다.

다중 문서 통합에서 맥락이 왜곡되는 경우, "서로 다른 입장을 비교해서 설명하라"라는 요청으로 균형 잡힌 응답을 유도할 수 있다.

조건/예외 해석 실패를 줄이기 위해서는 "예외 사항이나 전제 조건도 반드시 포함해서 설명하라"라고 명확하게 요청하는 것이 중요하다.

사용자 질문 의도 오해를 줄이려면 질문 앞에 "내가 알고 싶은 핵심은 ○○○야"라고 처음부터 미리 방향을 제시하는 것이 효과적이다.

 

이러한 프롬프트 조정 전략은 ChatGPT의 정확도를 어느 정도 높일 수 있지만, 모델의 본질적 한계를 극복할 수는 없다. 특히 정보의 사실성 검증, 논문 원문 접근, 인과관계 판단 등은 프롬프트만으로는 해결되지 않으며, 사용자의 추가 검증이 여전히 필요하다.

 

 

 

부정확한 챗GPT 답변에 대한 대처 예제 ::

>> 간단한 예제를 통해 챗GPT가 부정확해 보이는 답을 제공할 경우에 대처하기 위한 방법을 테스트 해본다.

 

[Prompt] "한국의 대학생들은 얼마나 많이 챗gpt를 사용하나? 현재기준으로. 유료 무료 버전을 구분해서 설명하라. 어느 정도 되는지 숫자를 파악하라"

 

한달에 몇만원씩이나 내야한다는 것이 대학생들 입장에서는 결코 가벼운 부담이 아닐 것이다. 유료구독을 주저할 수 밖에 없다. 그 덕분에 엉성한 답변을 그대로 보고서에 베껴내는 경우가 흔한 것도 슬픈 일이다. - illust by Gemini

 

 

[ChatGPT 답변]

이 문제에 대해 답하기에 충분한 정보가 존재하지 않는다는 점부터 확인한 후 그 것을 이야기하고 출발한다. 챗GPT가 이미 엄청나게 좋아진 것은 틀림없다

 

추정 결과 >>
ChatGPT 전체 사용자: 약 100만 명( 전체 대학생 대비 약 50%)
ChatGPT 플러스 사용자: 약 10만 명( 전체 대학생 대비 약 5%)

 

===>  이 답변은 그리 신뢰가 가지 않기 때문에 이 답변을 보다 논리적이고 사실에 가까운 방향으로 수정하기 위한 추가 프롬프트들을 적용해 본다.

 

[Prompt] 추정이 사실과 비슷할 가능성에 대해 정밀 재검토하라 -- 답변 생략

 

[Prompt] ChatGPT 플러스 사용자 수: 약 10만 명 (5%)  추정을 가능하게한 근거를 심층 점검하라. 참고할 수 있는 간접적인 정보가 존재하는지 심층적으로 조사하라 -- 답변 생략

 

[Prompt] ChatGPT 사용자의 주요 연령대는 20대와 30대로, 특히 20대의 사용 비율이 높은 것으로 나타났습니다.  이부분은 무료기준 아닌가  -- 답변 생략

 

[Prompt] 이 추정을 위해 여러 요소를 고려한 보다 정교한 추정 방법론을 설계하라. 제한된 데이터 가용성의 한계를 전제로 간접적 정보를 응용할 방안을 도출해 설계하라

 

[ChatGPT 답변] (최종)
약 2만~5만 명 수준의 ChatGPT 플러스 대학생 유료 사용자 (전체 대학생의 약 1~2.5%)

 

 

===> (정확한 답은 어차피 데이터가 없어서 알 수 없는 종류의 문제라도) 논리적으로 타당해보이는 방향으로는 답을 조절해가려면 의심스러운 챗GPT의 추촌 내용과 과정을 일일히 파헤치는 수밖에 없다. 예제에서 처럼 적극적인 교정 지시를 하지 않으면 기본적으로 챗GPT는 매우 빠르게 대충 대충 답한다.

 

 

[참고]  .............    그렇다면, 이 정도의 정확도 수준인 현재의 생성형 AI를 활용해 (요즈음 한창 유행인) 자동적으로 작동하는 "에이전트 시스템"을 구축하는 것이 타당할까?

2025년 현재, 사람의 검토와 책임이 전제되어야 GPT를 안전하게 활용할 수 있다면, 인간 개입 없이 자동화되는 ‘에이전트 방식’은 근본적으로 문제가 있는 접근이다. 에이전트는 언어모델이 사용자 지시 없이 여러 단계를 자동으로 실행하는 구조로, 문서 작성, 이메일 응답, 콘텐츠 배포 등까지 혼자 처리할 수 있게 설계된다. 하지만 이는 GPT의 구조적 한계를 무시한 것이다.

가장 큰 문제는 사실 판단 능력의 부재다. GPT는 단지 그럴듯한 문장을 생성할 뿐, 그것이 옳은지 판단하지 못한다. 따라서 잘못된 정보를 생성하더라도 에이전트는 이를 그대로 실행하며, 오류가 자동화되어 확산될 수 있다. 불확실성에 대한 인식 부족 역시 심각하다. GPT는 “이건 확실하지 않다”는 판단을 하지 않으며, 에이전트는 이를 구분하지 않고 그대로 조치한다.

또한 사용자 의도를 오해할 가능성도 있다. 사람이면 문맥을 보완할 수 있지만, 에이전트는 명시되지 않은 조건을 오판한 채 실행할 수 있다. 그 결과 잘못된 보고서, 이메일, 정책 제안 등이 자동 생성되고 전송될 수 있다. 책임 소재 역시 불명확해지며, AI에게 판단을 맡긴다는 이유로 인간 책임이 회피될 위험도 있다.

결국 현 단계의 에이전트는 반복적이고 비결정적인 극히 단순한 업무에만 한정되어야 하며, 판단·보고·결정과 같은 중요한 업무에는 반드시 사람의 중간 확인이 필요하다. 인간 없는 에이전트 구조는 아직 신뢰성과 안전성 면에서 타당하지 않다.

 

 

 

 

 

 

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참고::

 

이 글은 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략" 책 중의 프롬프트 작성방법 부분을 보강 / Update하기 위한 내용입니다. 책에 대한 소개는 다음을 참고하세요 

https://revisioncrm.tistory.com/596

[책] 디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략: 어떻게 다른가?

 

 

 

 

[관련 영상] 암묵적 환각. 드러나는 환각 보다 더 무서운 챗GPT 오류의 영향에 대해

https://www.youtube.com/watch?v=N_V2CAXwh0k

 

 

 

 

* by promptStrategies, 전용준. 리비젼컨설팅 https://revisioncrm.tistory.com/182 

+82-2-415-7650