생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 강력한 기술로, ChatGPT를 포함한 생성형 AI를 활용한 기술이 일상 생활에서 빼놓을 수 없는 존재로 자리하게 되었습니다. 그러나 이 기술이 발전하면서 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있기도 합니다. 특히, AI가 학습한 데이터의 편향(Bias) 문제와 사실과 다른 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 AI의 신뢰성이 낮아지고, 사회적으로 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높다고 봅니다. 그러나 이 문제에 대해서도 여러가지 해결점이 나오고 있으므로, 항상 편향 또는 할루시네이션, 그 외 윤리적 문제 등에 대해 고려하여 사용하는 것이 필요하다고 봅니다.
1. 생성형 AI의 편향(Bias) 문제
편향은 AI 모델이 특정한 인종, 성별, 문화 등에 대해 불균형한 관점을 반영하는 현상을 의미합니다. 이는 학습 데이터 자체가 편향되어 있거나, AI가 특정 패턴을 과도하게 학습하면서 발생하게 됩니다.
예를 들어, AI가 채용 과정에서 특정 성별이나 인종을 선호하는 경향을 보일 수 있습니다. 이는 과거의 채용 데이터를 학습하는 과정에서 나타난 패턴을 그대로 반영하기 때문입니다. 또한, 텍스트 생성 AI가 특정 이념이나 정치적 성향을 편향적으로 반영할 수도 있습니다. 이런 경우에는, 특정 인물이 차별을 받게 되어 불리한 대우를 받는 불상사가 충분히 발생할 수 있는 상황이 만들어질 것입니다.
편향을 해결하는 방법에 대해 몇가지 제시해 보겠습니다.
- 데이터 균형 확보: AI 학습 데이터셋을 구축할 때 다양한 문화, 성별, 인종 등의 요소를 균형 있게 포함해야 합니다. 특정 집단에 대한 데이터가 부족하면 모델이 편향된 결과를 생성할 가능성이 높아집니다.
- 공정성 알고리즘 적용: AI 모델이 편향되지 않도록 공정성(Fairness)을 고려한 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 편향을 줄이는 정규화 기법이나 차별적 결과를 방지하는 필터링 기법을 활용할 수 있습니다.
- 사후 조정 및 검토: AI가 생성한 결과물을 분석하고, 편향이 발견되면 이를 수정하는 과정이 필요합니다. 인간 전문가가 AI의 출력을 지속적으로 검토하고 피드백을 제공하는 것이 효과적입니다.
- 사용자 피드백 반영: AI 시스템을 운영하는 과정에서 사용자 피드백을 수집하고, 편향성이 발견될 경우 이를 개선하는 업데이트를 진행하는 방식이 중요합니다.
2. 생성형 AI의 환각(Hallucination) 문제
환각 현상은 AI가 사실이 아닌 정보를 생성하는 문제를 의미합니다. 이는 주로 AI가 자신이 모르는 내용을 추론하거나, 기존 데이터를 조합하여 새로운 정보를 생성하는 과정에서 발생하게 됩니다.
예를 들어, AI 챗봇이 존재하지 않는 연구 결과를 인용하거나, 허구의 인물에 대한 정보를 생성하는 경우가 있습니다. 또한, AI가 문맥을 잘못 해석하여 엉뚱한 답변을 제시하는 사례도 흔히 발생합니다.
예전에, '세종대왕의 맥북 프로 던짐 사건'에 대해 물어보는 경우, 그 시대에 맥북 프로는 존재할 수 없는 물건이나, 세종대왕이 직위 시절에 분노를 참지 못하고 이를 던져버렸다는 답변을 하는 내용이 유명해진 적이 있습니다. 이 부분은 현재 개선되어, 더이상 사실과 다른 내용에 대해 지어내지 않으나, 아직도 여러 가지 문제에 대한 할루시네이션 문제는 여전히 존재합니다.
환각을 해결하는 방법에 대해서도 몇가지 제시하여 보겠습니다.
- 출처 기반 학습 강화: AI가 신뢰할 수 있는 데이터 출처를 기반으로 학습하도록 설계해야 합니다. 예를 들어, 공신력 있는 논문, 뉴스 기사, 공식 문서 등을 우선적으로 활용하는 것이 중요합니다.
- 사실 검증(Fact-checking) 시스템 적용: AI가 생성한 정보를 자동으로 검증하는 알고리즘을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 제공하는 정보가 기존의 신뢰할 수 있는 데이터베이스와 일치하는지 확인하는 방식이 효과적입니다.
- 인간 검토 병행: 중요한 정보가 포함된 AI 생성 콘텐츠는 반드시 인간이 검토하는 단계를 거쳐야 합니다. 특히, 의료, 법률, 금융 등 중요한 분야에서는 AI의 출력을 그대로 사용하는 것은 위험할 수 있습니다.
- 보수적인 응답 전략 적용: AI가 확실하지 않은 정보를 생성할 때, "잘 모르겠습니다"와 같은 응답을 하도록 설계하면 환각 문제를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 잘못된 정보가 유포되는 것을 방지할 수 있습니다.
생성형 AI의 편향과 환각 문제는 기술적으로 해결하기 어려운 과제이지만, 데이터 품질 관리, 알고리즘 개선, 인간의 지속적인 개입을 통해 점진적으로 해결할 수 있습니다. AI가 더 신뢰할 수 있는 도구가 되기 위해서는 지속적인 연구와 윤리적인 접근이 필수적이라고 봅니다. 무엇이든 윤리적인 문제를 고려하고, 사실을 확인하여 신중하게 생성형AI를 활용한다면 큰 도움이 될 것입니다.