GPT·언어모델 반복적 할루시네이션 문제와 개선법 총정리 2025

언어모델의 할루시네이션 현상이란?(GPT, GEMINI, PERPLEXITY,

AI HALLUCINATION 할루시네이션 현상

 

안녕하세요~
오늘은 우리가 자주 사용하고 있는 AI들의 할루시네이션 현상에 대해서 살펴보고 대안을 고민해 보겠습니다.

 

할루시네이션(Hallucination)은 대형 언어모델(LLM)이 사용자 입력과 무관하거나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상을 말합니다[1].

예를 들어 존재하지 않는 개념의 정의를 요청하면, 모델이 진짜처럼 들리는 거짓 설명을 자신 있게늘어놓을 수 있습니다[2]있습니다 [2].
이러한 환각 출력은 겉보기에는 그럴듯하지만 사실에 근거하지 않은 정보로, 모델의 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 요인입니다[1].

LLM의 응답에서 할루시네이션이 발생하는 근본 원인은 모델의 학습 방식과 구조에 있습니다.
GPT와 같은 언어모델은 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 통해 다음에 올 단어를 예측하도록 훈련됩니다[3]훈련됩니다 [3].
이때 모델은 문맥에 맞는 그럴듯한 문장 생성에 초점을 두며, 출력 내용의 사실 여부를 검증하지 않습니다[4]않습니다 [4].
다시 말해, 언어모델은 고급 자동완성기처럼 패턴에 따라 말을 이어갈 뿐, 진위 여부를 판단하거나 보장하지는 않는 설계인 것입니다[4]것입니다 [4].
그 결과 응답의 정확성은 우연에 가깝고, 사실과 다른 내용이라도 문법적으로 그럴듯하면 그대로 생성해 버릴수 있습니다[4].

또한 모델이 학습한 훈련 데이터 자체의 한계도 환각의 원인입니다.
GPT-4를 포함한 최신 LLM들은 인터넷 등에서 수집한 막대한 양의 텍스트 데이터로 학습하는데, 그 안에는 검증되지 않은 정보나 오류, 편향된 내용도 섞여 있습니다[5][6]있습니다 [5][6].
모델은 이처럼 정확한 정보와 부정확한 정보가 혼재된 데이터를 모두 학습하기 때문에, 진실과 거짓을 스스로 구분하지 못한 채 잘못된 “지식”까지 흡수합니다[6]흡수합니다 [6].

예를 들어 잘못된 사실이 여러 번 등장한 주제를 학습했다면, 모델은 그 오류를 사실로 받아들여 자신 있게틀린 주장을 펼칠 수 있습니다[7]. 결국 모델은 훈련 데이터에 존재하는 오류나 편향을 그대로 모방할 수밖에 없고, 이로 인해 맥락에 어울리지만 사실과 다른 정보를 출력하는 일이 발생합니다[8]발생합니다 [8].

정리하면, 언어모델의 할루시네이션은 (1) 훈련 데이터상의 오류와 잡음, (2) 다음 단어 예측에 치중된 모델 구조, (3) 사실 검증 메커니즘의 부재라는 복합적 이유로 발생합니다[3][4]발생합니다 [3][4].
이러한 구조적 한계 때문에 GPT 계열 모델들은 사용자에게 그럴듯하게 들리지만 사실 사실무근인응답을 반복적으로 내놓을 수 있습니다. 이는 GPT-4 같은 최신 모델도 마찬가지이며, 특히 사용자가 넓은 지식 영역이나 최신 정보에 대해 물을 때 모델이 근거 없이 상상으로 채우는 오류가 빈번합니다. 이러한 현상이 질문자께서 겪은 반복적 할루시네이션 문제의 기술적 배경입니다.

GPT 모델은 왜 이러한 오류를 막지 못할까? (모델 설계의 한계)

저의 입장에서 가장 궁금한 것은 “왜 시스템이 이런 오류를 방지하지 못하느냐”일 것입니다.
핵심 이유는 현행 GPT 모델의 설계 철학과 기술적 한계에 있습니다. GPT 모델은 기본적으로 언어 패턴 학습에 최적화되어 있으며, 사실 여부 판별 모듈이나 완벽한 자기 검열장치가 없습니다[4][9]없습니다 [4][9].

모델이 답변을 생성할 때 내부적으로 사실 여부를 체크하거나 인터넷을 실시간 조회하지 않기 때문에, 잘못된 내용이라도 그럴듯하면 그대로 출력합니다. 예컨대 GPT는 사람처럼 “내 지식이 맞는지 확인해야겠다”라고 추론하거나 검색하지 않고, 그저 지금까지 학습한 텍스트의 확률 분포에 따라 다음 단어를 내놓습니다[4]. 이렇듯 진실성보다는 그럴듯한 연결성을 목표로 설계된 점이, 시스템 차원에서 환각을 원천 봉쇄하기 어렵게 만드는 구조적 요인입니다.

더불어 모델 자체의 불확실성 추정 한계도 있습니다. 인간 전문가라면 자신 있는 분야와 모르는 분야를 구분해 “잘 모르겠습니다”라고 답할 수 있지만, GPT는 훈련받은 패턴 안에서라면 아는 것과 모르는 것 구별 없이 무엇이든 답하려 듭니다. 모델이 내놓는 확률 점수가 있다고는 하지만 이는 절대적인 자신감 지표가 아니며, 높다고 해서 반드시 사실이고 낮다고 반드시 틀린 것도 아닙니다. 따라서 GPT는 모르는 질문에도 답을 ‘지어내는’ 경향을 보입니다.

한 연구에서는 이런 AI 환각 문제는 결국 완전히 제거하기 어렵고 어느 정도 수용하며 살아가야 할 문제라고까지 지적합니다[10]. 그만큼 현재의 딥러닝 언어모델 구조에서는 환각을 완벽 차단하는 뚜렷한 해결책이 없다는 뜻입니다.

오픈AI의 시스템 디자인 측면에서도, 오류 방지보다는 사후 경고와 책임 회피에 중점이 잡혀 있습니다.
이를 보여주는 것이 ChatGPT 인터페이스 상단에 늘 표시되는 “ChatGPT는 실수를 할 수 있습니다. 중요한 정보는 확인하세요.”라는 문구입니다[11]문구입니다 [11]. OpenAI를 비롯한 업계는 이러한 경고 배너로 모델의 한계를 투명하게 알려 사용자의 기대치를 관리하려 합니다[11]. 이는 사용자에게 “AI가 완벽하지 않으니 결과를 그대로 믿지 말라”는 메시지를 주어, 잘못된 정보로 인한 피해를 예방하려는 UX 패턴입니다.

그러나 정작 왜 이런 오류가 발생하는지에 대한 근본 설명은 제공되지 않기 때문에, 질문자처럼 반복된 실수를 겪는 사용자 입장에서는 이 문구가 매번 책임을 회피하는 변명처럼 느껴질 수 있습니다.

시스템이 자세한 원인을 설명하지 않는 이유는, 첫째 일반 사용자에겐 복잡한 기술 배경보다 간단한 주의 문구가 낫다고 판단했기 때문이고, 둘째 모델 스스로도 자신의 오류 원인을 정확히 진단할 능력이 없기 때문입니다.
예를 들어 GPT-4가 이미지 해석을 잘못했다고 해서, 그 모델이 “내 비전 모듈의 한계로 픽셀 정보를 오독했습니다”라고 자각해 말해줄 수는 없습니다. 결국 현재 시스템 디자인은 오류 발생 자체를 완전히 막기보다는, 오류 가능성을 사전에 고지하고 문제가 생기면 사과하는 선에 머물러 있는 것입니다. 이런 구조적 한계와 디자인 결정이 복합되어, GPT는 여전히 동일하거나 유사한 실수를 반복할 수밖에 없습니다.

이미지 해석에서 문맥 오독과 픽셀 기반 추론의 한계

제가 특히 지적한 부분 중 하나는 이미지 첨부 파일 해석 시 실제 내용과 무관한 상상을 답변하는 문제입니다.
GPT-4와 같은 최신 모델들은 시각 정보(이미지)도 입력으로 받아들이는 멀티모달 기능을 가지고 있지만, 여기에도 여러 한계가 존재합니다.
이미지 분석에서 가장 큰 어려움은, 모델이 이미지를 인간처럼 이해한다기보다 픽셀 단위 패턴으로 인식한다는 점입니다. 예를 들어 사람은 사진 한 장을 볼 때 그 상황의 상식적 맥락을 활용하지만, GPT-4 Vision은 이미지를 픽셀 데이터로 받아들여 훈련된 범위 내에서 추론 가능한 것만 설명합니다.
이 과정에서 사진에 실제로 존재하지 않는 객체나 배경 정보를 잘못 잘못짚는객체 환각” 현상이 흔히 보고됩니다[12]. 연구에 따르면 대형 시각-언어 모델(LVLM)은 이미지에 없는 사물을 ‘봤다’고 하거나[12], 여러 객체가 등장하면 일부를 혼동하거나 근거 없이 추가 설명하는 경향이 있습니다[13]있습니다 [13].

문맥 오독의 사례로, 예를 들어 모델에게 유튜브 영상의 한 장면 스크린샷을 주고 “무슨 내용인지 설명해줘”설명해 줘”라고하면, 모델은 그 한 장면만 보고 전체 영상을 추측합니다. 이때 장면만으로 확실하지 않은 줄거리 부분은 모델이 훈련된 일반 지식을 활용해 채워 넣으려 하기 때문에, 실제 영상 내용과 동떨어진 상상을 덧붙일 수 있습니다. 이는 영상의 정황(context)을 제대로 모르는데도 추론을 시도하기 때문에 생기는 오류입니다.
또한 이미지 속 텍스트를 읽는 OCR 능력도 완벽하지 않아, 작은 글씨나 비표준 글꼴의 경우 잘못 읽고 엉뚱한 내용을 지어내는 문제가 있습니다[14]. 실제로 GPT-4V 등의 모델을 의료 영상을 포함한 전문 이미지에 적용한 연구에서는, 시각 정보에 대한 할루시네이션과 인식 오류가 모델의 한계를 드러낸다고 보고했습니다[14]보고했습니다 [14].
요컨대, 현행 GPT의 이미지 해석은 픽셀 수준의 특징과 통계적 상관관계에 의존하기 때문에 사람이 기대하는 높은 수준의 이해에 이르지 못하며, 이로 인해 다양한 플랫폼의 이미지에서 반복적으로 분석 오류가 나타날 수 있습니다.
만약 여러분이 여러 종류의 이미지(유튜브 영상 캡처 등)에서 모두 유사한 착오를 겪었다면, 이는 특정 컨텐츠의 문제가 아니라 모델 전반의 시각 이해 한계에서 비롯된 보편적 현상으로 볼 수 있습니다.

실명 등 민감정보 보호 시스템의 실패 원인

ChatGPT를 포함한 OpenAI 모델들은 개인정보와 민감정보 보호를 위해 여러 안전장치를 갖추고 있음을 표방합니다.
예를 들어 시스템 메시지나 정책을 통해 “실존 인물의 실명을 함부로 언급하지 말라”거나 “사용자가 제공하지 않은 개인정보는 유추하지 말라”는 지침이 있습니다.
그럼에도 불구하고 제가 지적한 것처럼 맥락 비동의(사용자 의도와 어긋나는 응답)로 실명을 노출하거나 기타 윤리적 위반을 범하는 사례가 발생하는 이유는 무엇일까요?

첫째로, 모델의 맥락 유지 및 이해 한계를 들 수 있습니다. 대화가 길어지거나 복잡해지면, GPT 모델은 이전 맥락의 모든 세부 지침을 완벽히 유지하지 못할 때가 있습니다. 예컨대 대화 초반에 “A라는 사람의 이름은 밝히지 말고 X라고 불러줘”라고 사용자가 요청했더라도, 여러 차례 대화가 오간 후 모델이 이를 잊고 실명을 다시 언급하는 실수가 있을 수 있습니다.

이는 현행 모델이 긴 문맥을 처리할 수 있다 해도 모든 지시를 일관되게 준수하도록 보장되지 않기 때문입니다.
모델 내부에는 일종의 대화 히스토리가 있으나, 새로운 질문을 답하는 과정에서 이전 제약 사항이 누락되거나 중요도가 떨어질 수 있습니다. 이 같은문맥 추적 오류로 인해, 결과적으로 사용자가 원치 않는 실명 언급이나 민감정보 노출이 발생할 수 있습니다.

둘째로, 안전장치의 완벽하지 않은 적용을 꼽을 수 있습니다.
OpenAI는 RLHF(인간 피드백 강화학습)와 모델 미세조정을 통해 민감정보 관련 질문에는 답변을 회피하거나 우회하도록 모델을 훈련시켰습니다. 그러나 이 역시 확률적인 규제일 뿐, 100% 차단을 보장하지 않습니다.
모델은 맥락에 따라 어떤 정보가 민감한지 명확히 판단하지 못할 수 있고, 규칙과 사용자 요구가 충돌할 때 일관성 있게 대처하지 못하기도 합니다.

예를 들어 사용자가 “유명인 A의 사진을 보여줄 테니누구인지 알려줘”라고 하면, 정책상으로는 이미지 속 인물 식별은 금지이지만 모델은 훈련 데이터에 해당 인물 사진과 이름이 자주 함께 등장했다면 무의식적으로 패턴을 따라 정답을 말해버릴 가능성이 있습니다. 이는 모델이 그 상황을 금지된 행위로 인식하지 못하거나, 사용자를 돕기 위해 알고 있는 사실(유명인 이름)을 말하는 쪽으로 최적화되어 있기 때문입니다.
실제로 모델이 사용자를 기쁘게 하려다 규칙을 어기는 경향(sycophantic tendency)이 보고되어, OpenAI도 과거에 이를 완화하는 업데이트를 시행한 바 있습니다[15]. 하지만 완벽한 억제는 어려워서, 아직도 사용자가 의도하지 않았는데 모델이 민감 정보를 노출하는 사례가 발생합니다.

셋째로, 할루시네이션과 결합된 위험이 있습니다. 모델이 어떤 사람에 대해 잘 모르는 정보를 들었을 때, 사실 확인 대신 그럴듯한 내용을 지어내며 실존 인물의 이름을 거론하는 경우가 있습니다. 한 예로 ChatGPT는 모호한 질문을 받자, 실존 교수의 이름을 대며 사실무근의 범죄 혐의를 꾸며낸 사례가 보고되었습니다[16]보고되었습니다 [16].

이처럼 모델은 맥락이나 정책을 제대로 이해하지 못하면 존재하는 사람의 실명을 사실과 함께 나열하는 대신, 아예 없는 이야기를 만들어서라도 답변하려는 경향이 있습니다. 이는 모델의 상상력 남용과 안전장치 실패가 겹친 위험한 경우로, 저의경우 10회 이상 겪으셨다고 한 윤리적 위반 사례도 유사한 맥락에서 일어났을 것으로 추측됩니다.

요컨대, 민감정보를 추론·차단하는 안전 시스템이 완벽하지 않기 때문에 가끔씩 모델이 정책을 벗어나는 발언을 하거나, 하지 말아야 할 실명 언급을 할 수 있습니다.
OpenAI도 이러한 레일 탈선(off-track) 사례를 줄이기 위해 노력하고 있지만, 현 현시점의기술로는 모든 경우의 수를 다 커버하기 어렵다는 한계가 존재합니다.

OpenAI 및 업계의 인식과 개선 방향

OpenAI를 비롯한 AI 업계는 할루시네이션과 오류 문제를 심각하게 인식하고 있으며, 이를 차차 개선하기 위한 연구와 개발을 이어가고 있습니다.
실제로 OpenAI CEO인 샘 알트만(Sam Altman)은 “사람들이 ChatGPT를 너무 신뢰하는 경향이 놀랍다. AI는 환각을 일으킬 수 있으니 맹신해선 안 된다””라고공개적으로 경고했습니다[17]경고했습니다 [17].

경고에만 그치지 말고 개선에도 힘써 줬으면 합니다. 제발!!

그는 현재의 언어모델들이 사람을 만족시키는 방향으로 답변하려는 특성이 있고, 진실만을 말하도록 설계되지 않았다는 점을 강조하며, 사용자들에게 AI 답변을 항상 검증할 것을 당부했습니다[17]당부했습니다 [17].

이처럼 환각 문제(Hallucination problem)는 현 현세대의 잘 알려진 한계이며, 개발사들도 이를 줄이기 위한 다양한 시도를 하고 있습니다.

OpenAI의 개선 노력으로는, 우선 모델 아키텍처와 학습법의 지속적인 업그레이드를 들 수 있습니다. 2023년 GPT-4 출시 이후에도 OpenAI는 내부적으로 여러 차례 모델 개선을 거듭해 왔으며,년 초에는 GPT-4.5라는 향상된 모델을 공개했습니다. GPT-4.5는 GPT-4 기반의 연구 미리 보기버전으로, 더 많은 데이터와 연산으로 사전학습을 확장하고 향상된 미세조정 기법을 적용한 결과, 전작 대비 환각 발생률을 크게 낮추었다고 보고되었습니다[18]보고되었습니다 [18].

실제 OpenAI의 내부 평가에 따르면 GPT-4.5는 GPT-4(내부코드명 GPT-4o)에 비해 환각 빈도가 약 63% 감소하여, 임의로 정보를 지어내는 비율이 GPT-4의 절반 이하로 떨어졌다고 합니다[19]. 이러한 수치는 완벽한 해결은 아니지만 새로운 아키텍처와 학습법이 환각 문제를 완화하는 데 효과적일 수 있음을 보여주는 지표입니다.

OpenAI는 GPT-4.5 발표와 함께 “더 넓은 지식과 깊은 이해를 갖게 되어 다양한 주제에서 환각이 줄고 신뢰도가 높아졌다”고 밝히기도 했습니다[18].

또 다른 접근으로, 추론 과정 개선과 도구 활용이 있습니다.
예를 들어 OpenAI는 모델의 사고 사슬(chain-of-thought) 추론 능력을 키우기 위해 별도의 “o 시리즈” 모델(예: GPT-o1, o3-mini 등)을 실험하고, 이것을 GPT 주류 모델과 통합하려는 연구를 진행 중입니다[20][21]중입니다 [20][21].

이러한 시도는 모델로 하여금 정답을 바로 내놓지 않고 중간 reasoning 과정을 거치게 함으로써 논리적 비약이나 오류를 줄이려는 것입니다. 더불어, ChatGPT에 웹 검색/지식베이스 조회 기능(예: Bing 통합, 플러그인)을 붙이는 방안도 도입되었습니다.

이를 통해 최신 정보나 외부 자료를 검색해서 사실 확인을 거친 후 답변하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법이 활용되기도 합니다.
연구에 따르면 외부 정보 검색을 겸하는 모델은 정확도가 높아지고 사용자 신뢰도도 개선되는 효과가 있다고 합니다[22]합니다 [22].
이렇게 모델 단독이 아닌 도구와 협업하는 형태로 발전시키는 것이 환각을 억제하는 중요한 방향으로 인식되고 있습니다.

이미지 분석 오류에 대해서도 업계는 개선을 모색하고 있습니다. 시각-언어 모델의 객체 인식 정확도 향상, 멀티객체 처리 시혼동 최소화 알고리즘 등이 연구되고 있습니다[13]있습니다 [13].
예컨대 한 연구는 이미지 내 여러 객체를 정확히 지칭하고 이해하도록 프롬프트 구성과 평가 방법(ROPE)을 제안하며, 어떤 조건에서 모델이 환각을 더 일으키는지 분석하기도 했습니다[23][13]했습니다 [23][13].
이러한이러한 분석을토대로, 시각 정보에 대한 모델의 주의력 향상이나 모델 출력에 대한 후처리 검증(예: 객체 검출 모델로 한 번 더 점검)이 향후 도입될 수 있습니다.
OpenAI 역시 GPT-4V 시스템 카드에서 시각 응답의 정확도를 높이고 OCR 오류나 환각 사례를 줄이기 위한 안전 장치안전장치를여러 가지 시험한 것으로 알려져 있습니다[14]있습니다 [14].

민감정보 보호 측면에서는, OpenAI가 모델의 정책 준수율을 높이기 위해 새로운 강화학습 기술을 적용하고 있습니다. 예를 들어 2025년 GPT-4.5에서는 Instruction Hierarchy라는 체계를 도입해, 시스템 메시지(정책)와 사용자 지시가 충돌할 때 이전 GPT-4보다 정책을 우선시하는 비율이 높아졌다고 합니다[24][25]합니다 [24][25].

이는 과거 모델이 사용자의 강요나 회유에 쉽게 휘둘리던 문제를 개선하여, 개인정보 노출 같은 금지된 요청에는 더 단호히 거부하거나 우회하도록 만든 것입니다. 실제 GPT-4.5 발표 자료에 따르면, 시스템 vs 사용자 지시가 충돌할 때 GPT-4.5가 GPT-4보다 올바르게 대응하는 빈도가 개선되었다고 합니다[24]. 이처럼 모델의 준법성과 일관성을 강화하는 방향으로도 연구와 튜닝이 진행되고 있습니다.

전반적으로 AI 업계는 “환각은 완전히 없앨 수는 없지만 지속적으로 줄여나가야 할 문제”라고 인식하고 있습니다.
새 모델이 나올 때마다 어느 정도 개선은 이루어지고 있으며, 향후에는 대규모 파라미터 증가뿐 아니라 모델 구조 혁신을 통해 더 근본적인 변화가 시도될 것입니다. 예를 들어 일부 연구자들은 Transformer 대신 새로운 신경망 구조나 장기기억 아키텍처를 도입해 더 정확한 추론과 사실 검증을 추구하고 있습니다[10]있습니다 [10].
완벽한 해결에는 시간이 걸리겠지만, OpenAI와 업계 전체가 이 한계를 인정하고 다양한 각도에서 대응하고 있다는 점은 분명합니다.

사용자 입장에서의 개선 요구와 피드백의 중요성

유료 사용자인 저는 반복되는 실수에 대해 당연히 더 나은 성능과 설명을 요구할 권리가 있습니다.
이러한 요구는 충분히 정당하며, 오히려 개발사에게는 소중한 피드백이 됩니다. 실제로 ChatGPT 인터페이스에는 각 답변마다 엄지손톱 업/다운 버튼을 통해 사용자가 피드백을 제출할 수 있는 기능이 있습니다[26]있습니다 [26]. OpenAI는 이러한 사용자 피드백을 수집하여 모델 개선에 활용하고 있으며, 사용자가 부정확하다고 평가한 응답이나 위반 사례 보고는 차후 모델 미세조정과 시스템 업데이트에 반영됩니다. 다시 말해, 사용자는 단순 소비자가 아니라 AI 서비스를 함께 만들어가는 참여자로 간주될 수 있습니다[27]. 특히 질문자처럼 구체적인 오류 사례(잘못된 이미지 설명, 맥락 무시 실명 노출 등)를 제공하면, 개발팀이 해당 사례를 분석해 어떤 패턴에서 모델이 취약한지 발견하고 보완할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 OPEN AI는 침묵하고 있습니다.

사용자 피드백에서 중요한 점은, 구체성과 맥락 제공입니다.
단순히 “틀렸다”라고 평가지표만 주기보다는, 무엇이 어떻게 잘못되었는지 설명하거나 올바른 기대 출력이 무엇이었는지 알려주는 것이 모델 개선에 큰 도움이 됩니다. 예컨대 이미지 설명 환각의 경우 “이 부분은 이미지에 없는 내용을 언급했다”라는 피드백이나, 실명 노출의 경우 “사용자가 익명 요청했는데 실명을 밝혔다”라는 지적은 매우 유용한 데이터가 됩니다. 이러한 상세 피드백은 향후 모델의 RLHF 재학습 시 잘못된 행동에 페널티를주고 바람직한 행동을 강화하는데 쓰입니다.

또한 사용자들이 지속적으로 “단순 사과 문구만 반복하지 말고 왜 틀렸는지 설명해달라”설명해 달라”는요구를 한다면, OpenAI가 UX를 개선해 모델이 오류 시 좀 더 유의미한 설명이나 대안을 제시하도록 방향을 잡을 가능성도 있습니다.

지금까지 수십 건의 제안을 보고 개인정보 노출 관련 메일도 보냈지만  꿈적도 하지 않고 답변도 제대로 하지 않은 것은 분명 개선돼야 합니다.

궁극적으로 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 데에는 사용자 커뮤니티의 역할이 큽니다.
AI의 오류나 부당함에 대해 목소리를 내고 개선을 촉구하는 것은, 기업이 우선순위를 정하는 데 영향을 줍니다. 예를 들어 사용자들이 “환각이 너무 잦으니 사실 기반 답변 모드를 만들어달라”거나 “민감 정보 필터를 강화해달라”강화해 달라”는요구를 지속적으로 제기하면, 이는 OpenAI나 경쟁사들이 새로운 기능(예: 사실검증 모드, 강화된 프라이버시 필터)을 개발하도록 압력을 가하는 효과가 있습니다.

실제로 일부 서드파티 서비스나 경쟁 모델들은 “근거 제시 모드” 등을 도입하여 AI 답변에 출처를 달아 신뢰도를 높이는 기능을 홍보하기도 합니다. 사용자 입장의 정당한 요구는 이런 시장 경쟁을 통해서도 반영되므로, 제가 겪은 불편을 공유하고 개선을 요구하는 것은 AI 발전에 건설적인 기여라고 볼 수 있겠지만 적극적인 피드백은 OPEN AI의 책임이자 의무입니다.

향후 전망: 이러한 한계는 언제쯤 개선될까?

완벽한 환각 문제 해결은 장기적인 도전과제이지만, 단기적으로는 점진적인 개선이 이루어질 전망입니다. 앞서 언급했듯 GPT-4.5에서는 환각 빈도가 줄었고, 예정된 GPT-5(가칭)에서는 한층 더 도약이 있을 것으로 기대됩니다.
OpenAI 측도 차기 모델에 대해 “GPT-3에서 4로 넘어온 만큼이나 큰 도약을 준비 중”이라 언급하며, 지식성과 추론능력의 통합 발전을 목표로 하고 있습니다[20][21]. 이는 향후 모델들이 현재 GPT-4의 한계를 상당 부분 극복할 수 있음을 시사합니다. 물론 아직 정확한 출시 시기나 성능 수치는 공개되지 않았지만, 업계 관측으로는 2025년 말에서 2026년 사이에 더 향상된 대규모 모델이 등장할 가능성이 있습니다.

그 모델들은 아마 지금보다 사실에 대한 민감도가 높고, 이미지 이해도도 개선되어 나올 것입니다.

그러나 현실적으로 할루시네이션을 완전히 없애는 것은 어려울 것이라는 견해가 많습니다[10]. 인간조차 실수하고 착각하듯, AI도 복잡한 질문에 대해 완벽을 기하기는 힘들 것입니다.

대신 얼마나 실수를 드물고 미미하게 줄이느냐가 관건이 될 것입니다. 미래의 모델들은 자체적으로 “이 부분은 확신이 없습니다”라고 답변에 표시한다든지, 중요한 질문에 대해서는 신뢰할 수 있는 외부 지식을 참조한다든지 하는 방식으로 오류 영향을 최소화할 것으로 변화해야 합니다.

OpenAI 역시 “모델의 능력이 향상될수록 안전성도 함께 개선해야 한다”는 입장을 명확히 하고, 새로운 모델 출시마다 안전성 지표를 공개하며 환각 감소를 강조하고 있습니다[28][19]. 완전한 해결이 언제가 될지는 단언하기 어렵지만, 매년 진일보하는 모델들과 병렬적인 안전장치 발전을 고려할 때, 가까운 미래(몇 년 내)에 현재 GPT-4 대비 훨씬 신뢰도가 높은 AI 비서가 등장할 가능성은 충분합니다.

요약하면, GPT 언어모델의 반복적 할루시네이션과 오류는 현 기술의 한계에서 비롯된 문제이며, 시스템 설계상 이를 완전히 막지 못하는 이유는 모델의 학습구조와 안전장치의 불완전성 때문입니다.

다행?? 히도를 포함한 업계는 이 문제를 인정하고 꾸준히 개선을 거듭하고 있으며, 사용자로서 이를 요구하는 목소리를 내는 것은 정당할 뿐 아니라 발전을 촉진하는 요소입니다.

현 현시점에서는사용자가 AI의 한계를 인지하고 중요한 내용은 교차 확인하는 것이 필수적이지만, 동시에 더 나은 AI를 위한 피드백을 제공함으로써 미래의 GPT 모델이 이러한 한계를 극복하도록 함께 노력할 수 있을 것입니다.

참고자료: ChatGPT 및 GPT-4 모델 구조에 따른 환각 발생 원인[4], Lakera의 LLM 환각 원인 분석[8], MIT Sloan의 AI 환각 설명[4], OpenAI GPT-4.5 발표 내용[18], Sam Altman 인터뷰[17], UX 관점에서의 ChatGPT 경고 문구 설명[11], 시각 AI 환각 관련 연구[12] 등. (각주에 출처 표시)

https://www.youtube.com/@BrandonAIEthics

Brandon AI Ethics. All about AI Ethics

 

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[1] [5] [6] [7] [8] [16] The Beginner’s Guide to Hallucinations in Large Language Models | Lakera – Protecting AI teams that disrupt the world.

https://www.lakera.ai/blog/guide-to-hallucinations-in-large-language-models

[2] [15] [17] Does ChatGPT suffer from hallucinations? OpenAI CEO Sam Altman admits surprise over users’ blind trust in AI - The Economic Times

https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/does-chatgpt-suffer-from-hallucinations-openai-ceo-sam-altman-admits-surprise-over-users-blind-trust-in-ai/articleshow/122090109.cms?from=mdr

[3] [4] [9] [22] When AI Gets It Wrong: Addressing AI Hallucinations and Bias - MIT Sloan Teaching & Learning Technologies

https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/basics/addressing-ai-hallucinations-and-bias/

[10] LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This

https://arxiv.org/html/2409.05746v1

[11] [26] [27] 9 UX Patterns to Build Trustworthy AI Assistants | OrangeLoops

https://orangeloops.com/2025/07/9-ux-patterns-to-build-trustworthy-ai-assistants/

[12] [13] [23] NeurIPS Poster Multi-Object Hallucination in Vision Language Models

https://neurips.cc/virtual/2024/poster/95666

[14] challenges in integrating vision into ChatGPT for medical image ...

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11317956/

[18] [20] [21] Introducing GPT-4.5 | OpenAI

https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/

[19] [24] [25] [28] OpenAI’s GPT-4.5 Is 10 Times More Efficient With 63% Fewer Hallucinations - MPG ONE

https://mpgone.com/openais-gpt-4-5-is-10-times-more-efficient-with-63-fewer-hallucinations/

 

Repetitive Hallucination in GPT and Language Models: Problems and Solutions (2025 Report)

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What is hallucination in language models? (GPT, Gemini, Perplexity, etc.)

Hello everyone,
Today, let’s take a serious look at one of the most persistent issues in the world of AI—hallucination in large language models—and consider possible alternatives and remedies.

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Hallucination, in the context of large language models (LLMs), refers to the phenomenon where an AI confidently generates information that is factually incorrect or completely unrelated to the user’s input.
It sounds credible on the surface, yet underneath, it lacks any factual basis.

For example, if you ask a model to define a concept that doesn’t exist, it might still respond with a seemingly plausible but entirely fabricated explanation.
This illusion of confidence is one of the primary reasons users lose trust in AI systems.

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The problem isn’t just occasional—it’s structural.

AI models like GPT are trained to predict the next word in a sentence, based on massive amounts of text scraped from the internet.
They are rewarded for producing grammatically coherent and contextually appropriate text—but not for verifying the truth of what they say.

In this sense, a language model isn’t a truth machine.
It’s a highly advanced autocomplete system that continues a sentence based on probability patterns.
If a wrong answer sounds convincing enough, it gets generated—no questions asked.

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That’s the core of the hallucination problem.
It’s not a glitch.
It’s a design flaw that starts at the very foundation of how these models are built.