오픈AI·앤스로픽·구글 등 주요 기업은 모델이 사실을 왜곡해 답하는 ‘환각’(hallucination)을 줄이기 위해 △프롬프트 기반 사실 강화 미세조정 △모르면 “잘 모르겠다”로 응답하도록 학습 △실시간 검색·출처 표기(RAG) △전문영역 반복 학습 △응답 중 사실 검증·교정 등 다양한 전략을 도입 중이다. 퍼플렉시티처럼 모든 답변에 출처 링크를 달아 투명성을 높이는 서비스도 확산되고 있다. 다만 미세조정·교정 메커니즘은 비용과 시간이 많이 들며, AI 내부 프로세스를 정확히 이해할 ‘MRI 같은 해석 도구’ 필요성이 대두된다. AI 특유의 예측 기반 구조가 환각을 근본적으로 유발한다는 지적도 나와 장기적 해결책 모색이 시급하다.

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@@AI 환각, 어떻게 줄일까?@@

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1. 프롬프트 조정과 사실 강화 미세조정이 환각 감소에 미치는 차이는 무엇일까?

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→ 두 방법의 학습 데이터 구성과 비용 대비 효과를 비교해 보세요.

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2. ‘모르면 모른다’ 학습 방식은 사용자 경험에 어떤 긍정·부정 영향을 줄일까?

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→ 실제 서비스 사례를 조사해 사용자 만족도 변화를 분석해 보세요.

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3. RAG 구조에서 출처 공개가 신뢰성 향상에 기여하는 구체적 메커니즘은 무엇일까?

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→ 퍼플렉시티·코파일럿의 동작 과정을 따라가며 검증해 보세요.

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4. 법률·의료 등 전문 분야 미세조정은 환각을 얼마나 줄였을까?

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→ 해당 분야 논문 및 벤치마크 지표를 찾아 정확도 변화를 정리해 보세요.

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5. AI 내부를 들여다볼 ‘MRI 도구’는 어떤 기술적 과제를 안고 있을까?

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→ 해석 가능성 연구 동향과 모델 투명화 기법을 사례별로 비교해 보세요.

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