챗GPT 성능 향상과 환각 현상의 원인

성능 향상이 챗GPT의 환각(hallucination) 문제를 완전히 해결하지는 못합니다.

환각 문제의 현황

최근 OpenAI가 출시한 최신 모델인 o3와 o4-mini는 이전 모델들보다 더 자주 환각을 일으키는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, OpenAI의 내부 테스트에 따르면 o3 모델은 PersonQA라는 벤치마크에서 질문의 33%에 대해 환각을 일으켰으며, 이는 이전 모델인 o1의 16%보다 높은 수치입니다. o4-mini의 경우에는 환각률이 48%에 달했습니다 . 

이러한 결과는 모델의 성능이 향상되었음에도 불구하고 환각 문제가 여전히 심각하다는 것을 보여줍니다. OpenAI는 이러한 환각 증가의 원인을 아직 명확히 파악하지 못하고 있으며, 추가적인 연구가 필요하다고 밝혔습니다.

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개선 노력과 한계

OpenAI는 환각 문제를 줄이기 위해 다양한 접근 방식을 시도하고 있습니다. 예를 들어, GPT-4.5 모델은 이전 버전보다 환각률이 낮아졌으며, 사용자와의 상호작용에서 더 자연스러운 응답을 제공한다고 평가받고 있습니다 . (Sam Altman's OpenAI launches GPT-4.5 with fewer 'hallucinations' as AI race heats up)

또한, 외부 지식과 자동화된 피드백을 활용하여 환각을 줄이려는 연구도 진행 중입니다. 예를 들어, LLM-Augmenter 시스템은 외부 지식을 기반으로 응답을 생성하고, 응답의 사실성을 평가하여 환각을 줄이는 데 도움을 줍니다 . (Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback)

그러나 이러한 노력에도 불구하고, 환각 문제는 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있습니다. AI 모델의 특성상, 완전한 정확성을 보장하기 어렵기 때문에, 사용자는 AI의 응답을 참고 자료로 활용하되, 중요한 결정이나 정보에 대해서는 추가적인 검증이 필요합니다.

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결론

성능 향상은 챗GPT의 환각 문제를 완전히 해결하지는 못합니다. 모델의 기능이 향상되면서 더 많은 정보를 제공하려는 경향이 강해졌고, 이로 인해 정확한 정보뿐만 아니라 부정확한 정보도 함께 생성되는 경우가 늘어났습니다. 따라서, AI의 응답을 사용할 때에는 항상 비판적인 시각으로 검토하고, 필요에 따라 추가적인 확인 절차를 거치는 것이 중요합니다.

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