인공지능(AI) 기술이 발전하면서 우리의 삶에 깊숙이 들어왔지만, 'AI 할루시네이션(Hallucination)'이라는 심각한 문제가 부상하고 있다. AI 할루시네이션은 AI가 사실과 다른 허위 정보를 마치 진실인 것처럼 그럴듯하게 생성해내는 현상을 의미한다. 기사는 이 현상이 AI의 신뢰성을 근본적으로 훼손하는 핵심 과제라고 지적한다.

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할루시네이션은 AI가 최신 정보를 학습하지 못하거나, 데이터가 부족할 때 '모른다'고 답하기보다는 추측성 정보를 만들어내기 때문에 발생한다. 이를 극복하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하거나, AI가 학습하는 데이터의 품질을 향상시키는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 기사는 AI 기술의 발전에 있어 성능만큼이나 신뢰성이 중요하다는 점을 강조한다.

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◇◆ 생각해볼 만한 점 ◆◇

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1. AI 할루시네이션이 의학, 법률, 뉴스 등 민감한 분야에 적용될 때 어떤 위험이 발생할까요?

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- AI가 생성한 잘못된 정보가 생명이나 재산에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 상황을 상상해보고, 이러한 위험을 방지하기 위해 어떤 기술적·윤리적 장치가 필요한지 논의해 봅시다.

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2. AI는 '모르는 것을 모른다고' 말하지 못합니다. 이 한계가 AI와 인간의 근본적인 차이점을 어떻게 보여줄까요?

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- 인간은 자신의 지식 한계를 인지하고 '모른다'고 말하거나 정보를 찾아보지만, AI는 학습 데이터 내에서 답을 강제로 찾아내려 합니다. 이 차이가 인공지능이 가진 구조적인 한계와 윤리적 책임에 대해 시사하는 바는 무엇일까요?

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◆◇ 탐구해볼 만한 과제 ◇◆

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1. AI '할루시네이션' 현상 직접 체험해보기

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- 챗GPT와 같은 생성형 AI에 존재하지 않는 사실이나 최신 사건에 대해 질문해 보세요. AI가 어떤 방식으로 '환각'을 일으키는지 그 과정을 기록하고 분석해 봅시다.

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2. '검색 증강 생성(RAG)' 기술 조사 및 설명하기

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- 기사에서 언급된 AI 할루시네이션의 해결책 중 하나인 RAG 기술이 무엇인지 더 자세히 조사하고, 이 기술이 AI의 답변 정확도를 어떻게 높일 수 있는지 원리를 설명해 보세요.

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3. AI의 신뢰성 향상을 위한 가이드라인 만들기

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- AI가 사회에서 더 널리 사용되려면 어떤 신뢰 기준을 충족해야 할지 논의하고, AI 개발자, 서비스 제공자, 사용자 각각이 지켜야 할 윤리적 가이드라인을 구체적으로 만들어 보세요.

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