할루시네이션2 LLM 환각 측정 (분류체계, 정량지표, 평가파이프라인, 모니터링) 프롬프트를 잘 다듬으면 LLM 환각이 줄어든다고 생각하시는 분들 많으시죠? 저도 처음엔 그렇게 믿었습니다. 그런데 실제로 금융 도메인 RAG 시스템을 운영해보니, 프롬프트 수정은 그냥 증상 완화에 불과했습니다. 환각(Hallucination)이 언제, 얼마나, 왜 발생하는지를 숫자로 파악하지 못하면 결국 같은 실수가 반복됩니다. 이 글은 환각을 측정 가능한 엔지니어링 문제로 바꾸는 방법을 다룹니다.환각 분류체계 — 유형을 모르면 측정도 못 합니다일반적으로 LLM 환각을 그냥 "틀린 답변"으로 뭉뚱그려 보는 시각도 있는데, 실제로 써보니 오류의 성격이 완전히 달라서 같은 잣대로 재면 곤란합니다. 유형을 구분해야 비로소 어떤 지표를 적용할지 결정할 수 있습니다.크게 두 갈래로 나뉩니다. 첫 번째는 사실적 환.. 2026. 8. 19. AI 오정보 위험 (할루시네이션, 딥페이크, 디지털리터러시) AI가 틀릴 리 없다고 생각하신 적 있으십니까? 저도 처음엔 그랬습니다. 그런데 직접 써보면서 느낀 건, AI는 생각보다 훨씬 자주, 그리고 아주 당당하게 틀린다는 사실이었습니다. 할루시네이션(Hallucination)부터 딥페이크(Deepfake) 악용까지, AI가 만들어내는 오정보의 실태와 그 위험성을 제 경험을 바탕으로 짚어봤습니다.목차AI는 왜 이렇게 자신 있게 틀리는 걸까 — 할루시네이션의 실체딥페이크가 무서운 진짜 이유 — 악용과 남용의 현장그래서 우리가 할 수 있는 건 뭔가 — 디지털 리터러시의 실전자주 하는 질문 (FAQ)결론AI는 왜 이렇게 자신 있게 틀리는 걸까 — 할루시네이션의 실체일반적으로 AI는 방대한 데이터를 학습했으니 정확할 거라고 알려져 있지만, 제 경험상 이건 좀 다릅니다... 2026. 7. 27. 이전 1 다음
