<용어사전> AI 환각 ‘불확실성’인가 ‘창의성’인가
에피AI 요약
SK에코플랜트의 생성형 AI를 활용해 요약·편집한 내용입니다
생성형 AI의 확산과 함께 AI가 사실과 다른 정보를 전달하는 현상을 뜻하는 ‘AI 환각(AI Hallucination)’이 사회적 이슈로 떠오르고 있습니다. 그러나 AI 환각은 새로운 아이디어와 창의성을 유발하는 원천이 될 수 있다는 시각도 존재합니다. 과학 연구 분야에서는 AI 환각이 혁신을 촉진하는 도구로 활용되고 있으며, 이를 제거가 아닌 관리해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있습니다. AI 환각이 가진 양면성을 살펴보고, AI가 신뢰 속에서 활용되기 위한 조건들을 짚어봅니다.
생성형 AI는 질문에 대해 사람처럼 자연스럽고 그럴듯한 답변을 만들어냅니다.
하지만 때로는 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 답변하기도 하는데요.
이처럼 AI가 존재하지 않는 정보를 만들어내는 현상을
‘AI 환각(AI Hallucination)’이라고 부릅니다.
그동안 AI 환각은 주로 해결해야 할 기술적 결함으로 인식돼 왔습니다.
하지만 최근에는 이를 단순한 오류가 아니라
생성형 AI의 본질적 특성으로 바라봐야 한다는 시각도 등장하고 있습니다.
이번 <용어사전>에서는 AI 환각이 왜 발생하는지 살펴보고,
그것이 AI가 가진 불확실성 요소인지
아니면 새로운 아이디어를 발견할 기회인지 함께 생각해보겠습니다.
사회적 신뢰를 위협하는 AI 환각
AI 환각이 가장 큰 문제로 지적되는 이유는
정보의 신뢰성을 훼손할 수 있기 때문입니다.
실제로 2025년 국회 행정안전위원회 국정감사에서
경찰이 생성형 AI를 활용해 아동복지법 위반 사건의
불송치 결정문을 작성하는 과정에서
존재하지 않는 법리를 인용한 사실이 확인돼 논란이 됐습니다.
해외에서도 유사한 사례가 있었는데요.
2025년 호주 빅토리아주 대법원에서는 AI가 생성한
허위 판례와 가짜 인용문이 법원에 제출되어 문제가 됐었고,
지난 4월 미국 월가의 대형 로펌 설리번 앤 크롬웰(S&C)은
뉴욕 법원에 제출한 자료에 AI가 만들어낸
허위 조항과 판례가 포함된 사실을 인정하고
공식 사과를 하기도 했습니다.
이처럼 법률·의료·금융과 같이
높은 정확성과 책임이 요구되는 영역에서는
AI 환각이 사회적 신뢰를 흔들 수 있는 위험 요인으로 평가됩니다.
환각은 정말 ‘오류’일까?
하지만 한편에서는 AI 환각을
단순한 오류로만 볼 수 없다는 주장도 제기됩니다.
생성형 AI는 본질적으로 학습된 데이터를 기반으로
다음에 올 가능성이 높은 정보를 예측하며 답변을 생성합니다.
이 과정에서 기존 지식의 조합을 넘어
새로운 연결과 추론이 발생할 수밖에 없습니다.
즉 환각은 시스템이 고장 나서 발생하는 오작동이라기보다,
생성형 AI가 가진 확률적 생성 메커니즘에서
자연스럽게 나타나는 현상에 가깝습니다.
일부 연구자들은 이러한 이유로 ‘AI 환각’이라는 표현 대신
’추론적 편차(Inferential Deviation)’와 같은 보다 중립적인 개념으로
재해석할 필요가 있다고 주장합니다.
관점에 따라서는 오류가 아닌 상상력의 한 부분으로도 볼 수 있다는 의미입니다.
창의성과 혁신의 원천이 되는 AI 환각
흥미로운 점은 AI 환각 현상이
새로운 발견과 창의성의 원천이 될 수 있다는 사실입니다.
미국 연방 AI 연구소장인 에이미 맥거번(Amy McGovern)은
“일반 대중은 AI 환각을 부정적으로만 보지만
실제로는 과학자들에게 새로운 아이디어를 제공하고 있다”
고 설명한 바 있습니다.
실제로 과학 연구 분야에서는
AI가 기존 데이터에 없는 새로운 조합을 제안하면서
혁신적 아이디어 창출에 기여하는 사례가 나타나고 있습니다.
2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 교수는
AI가 자연계에 존재하지 않는 수천만 개의 새로운 단백질 구조를
설계하는 과정에서 이러한 생성 능력이 핵심 역할을 했다고 설명했습니다.
예술과 디자인, 문학 분야에서도 마찬가지입니다.
인간이라면 쉽게 떠올리지 못했을 새로운 발상과
예측 불가능한 결과물이 창작의 영감을 제공하면서
AI는 창의성을 확장하는 도구로 활용되고 있습니다.
필요한 건 제거가 아닌 관리
결국 AI 환각은 단순히 없애야 할 오류도,
무조건 장려해야 할 창의성도 아닙니다.
문제가 되는 것은 환각 자체가 아니라
그것이 활용되는 맥락이 중요하다는 게 전문가들의 의견입니다.
법률이나 의료처럼 정확성이 절대적으로 중요한 영역에서는
명확한 프롬프트를 활용한 검증체계와 담당자의 최종 판단이 필요합니다.
반면 연구개발이나 디자인, 콘텐츠 창작과 같이
새로운 가능성을 탐색하는 영역에서는
AI 환각이 혁신을 촉진하는 촉매제가 될 수도 있습니다.
따라서 앞으로의 과제는
사회적 신뢰를 보호하면서도 창의적 가능성을
활용할 수 있도록 적절히 관리하는 체계를 마련하는 것입니다.
AI 시대에는 정확성과 창의성이라는
두 가치 사이에서 균형점을 찾는 일이
점점 더 중요해질 것으로 보입니다.
SK에코플랜트와 AI 인프라
AI 기술이 산업 전반으로 확산될수록
안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 운영 환경의 중요성도 함께 커지고 있습니다.
특히 생성형 AI의 성능과 신뢰성은
방대한 데이터를 처리하고 고성능 연산을 수행할 수 있는
인프라에 의해 뒷받침됩니다.
SK에코플랜트는 AI 시대의 핵심 기반시설인
데이터센터와 반도체 인프라 사업을 통해 AI 인프라 구축을 지원하고 있습니다.
AI가 더욱 고도화되고 활용 범위가 확대될수록
이를 안정적으로 구동할 수 있는 인프라 경쟁력 역시 더욱 중요해질 전망입니다.
앞으로도 SK에코플랜트는 AI 인프라 구축 역량을 바탕으로
AI 기술이 산업 전반에서 보다 안정적이고 신뢰성 있게
활용될 수 있는 기반을 만들어가겠습니다!
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하지만 때로는 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 답변하기도 하는데요.
이처럼 AI가 존재하지 않는 정보를 만들어내는 현상을
‘AI 환각(AI Hallucination)’이라고 부릅니다.
그동안 AI 환각은 주로 해결해야 할 기술적 결함으로 인식돼 왔습니다.
하지만 최근에는 이를 단순한 오류가 아니라
생성형 AI의 본질적 특성으로 바라봐야 한다는 시각도 등장하고 있습니다.
이번 <용어사전>에서는 AI 환각이 왜 발생하는지 살펴보고,
그것이 AI가 가진 불확실성 요소인지
아니면 새로운 아이디어를 발견할 기회인지 함께 생각해보겠습니다.
사회적 신뢰를 위협하는 AI 환각
AI 환각이 가장 큰 문제로 지적되는 이유는
정보의 신뢰성을 훼손할 수 있기 때문입니다.
실제로 2025년 국회 행정안전위원회 국정감사에서
경찰이 생성형 AI를 활용해 아동복지법 위반 사건의
불송치 결정문을 작성하는 과정에서
존재하지 않는 법리를 인용한 사실이 확인돼 논란이 됐습니다.
해외에서도 유사한 사례가 있었는데요.
2025년 호주 빅토리아주 대법원에서는 AI가 생성한
허위 판례와 가짜 인용문이 법원에 제출되어 문제가 됐었고,
지난 4월 미국 월가의 대형 로펌 설리번 앤 크롬웰(S&C)은
뉴욕 법원에 제출한 자료에 AI가 만들어낸
허위 조항과 판례가 포함된 사실을 인정하고
공식 사과를 하기도 했습니다.
이처럼 법률·의료·금융과 같이
높은 정확성과 책임이 요구되는 영역에서는
AI 환각이 사회적 신뢰를 흔들 수 있는 위험 요인으로 평가됩니다.
환각은 정말 ‘오류’일까?
하지만 한편에서는 AI 환각을
단순한 오류로만 볼 수 없다는 주장도 제기됩니다.
생성형 AI는 본질적으로 학습된 데이터를 기반으로
다음에 올 가능성이 높은 정보를 예측하며 답변을 생성합니다.
이 과정에서 기존 지식의 조합을 넘어
새로운 연결과 추론이 발생할 수밖에 없습니다.
즉 환각은 시스템이 고장 나서 발생하는 오작동이라기보다,
생성형 AI가 가진 확률적 생성 메커니즘에서
자연스럽게 나타나는 현상에 가깝습니다.
일부 연구자들은 이러한 이유로 ‘AI 환각’이라는 표현 대신
’추론적 편차(Inferential Deviation)’와 같은 보다 중립적인 개념으로
재해석할 필요가 있다고 주장합니다.
관점에 따라서는 오류가 아닌 상상력의 한 부분으로도 볼 수 있다는 의미입니다.
창의성과 혁신의 원천이 되는 AI 환각
흥미로운 점은 AI 환각 현상이
새로운 발견과 창의성의 원천이 될 수 있다는 사실입니다.
미국 연방 AI 연구소장인 에이미 맥거번(Amy McGovern)은
“일반 대중은 AI 환각을 부정적으로만 보지만
실제로는 과학자들에게 새로운 아이디어를 제공하고 있다”
고 설명한 바 있습니다.
실제로 과학 연구 분야에서는
AI가 기존 데이터에 없는 새로운 조합을 제안하면서
혁신적 아이디어 창출에 기여하는 사례가 나타나고 있습니다.
2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 교수는
AI가 자연계에 존재하지 않는 수천만 개의 새로운 단백질 구조를
설계하는 과정에서 이러한 생성 능력이 핵심 역할을 했다고 설명했습니다.
예술과 디자인, 문학 분야에서도 마찬가지입니다.
인간이라면 쉽게 떠올리지 못했을 새로운 발상과
예측 불가능한 결과물이 창작의 영감을 제공하면서
AI는 창의성을 확장하는 도구로 활용되고 있습니다.
필요한 건 제거가 아닌 관리
결국 AI 환각은 단순히 없애야 할 오류도,
무조건 장려해야 할 창의성도 아닙니다.
문제가 되는 것은 환각 자체가 아니라
그것이 활용되는 맥락이 중요하다는 게 전문가들의 의견입니다.
법률이나 의료처럼 정확성이 절대적으로 중요한 영역에서는
명확한 프롬프트를 활용한 검증체계와 담당자의 최종 판단이 필요합니다.
반면 연구개발이나 디자인, 콘텐츠 창작과 같이
새로운 가능성을 탐색하는 영역에서는
AI 환각이 혁신을 촉진하는 촉매제가 될 수도 있습니다.
따라서 앞으로의 과제는
사회적 신뢰를 보호하면서도 창의적 가능성을
활용할 수 있도록 적절히 관리하는 체계를 마련하는 것입니다.
AI 시대에는 정확성과 창의성이라는
두 가치 사이에서 균형점을 찾는 일이
점점 더 중요해질 것으로 보입니다.
SK에코플랜트와 AI 인프라
AI 기술이 산업 전반으로 확산될수록
안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 운영 환경의 중요성도 함께 커지고 있습니다.
특히 생성형 AI의 성능과 신뢰성은
방대한 데이터를 처리하고 고성능 연산을 수행할 수 있는
인프라에 의해 뒷받침됩니다.
SK에코플랜트는 AI 시대의 핵심 기반시설인
데이터센터와 반도체 인프라 사업을 통해 AI 인프라 구축을 지원하고 있습니다.
AI가 더욱 고도화되고 활용 범위가 확대될수록
이를 안정적으로 구동할 수 있는 인프라 경쟁력 역시 더욱 중요해질 전망입니다.
앞으로도 SK에코플랜트는 AI 인프라 구축 역량을 바탕으로
AI 기술이 산업 전반에서 보다 안정적이고 신뢰성 있게
활용될 수 있는 기반을 만들어가겠습니다!