오픈AI를 앞세운 마이크로소프트 vs 유튜브를 품은 구글

LLM의 할루시네이션은 AI가 잘못된 정보를 사실처럼 전달하는 현상으로, 구글과 Air Canada 사례처럼 기업에 심각한 손실과 법적 책임을 초래할 수 있다. 할루시네이션이 발생하는 근본적인 원인은 LLM이 문장의 진위 판단 없이 확률적으로 다음 단어를 선택하는 자기 회귀적 방식과 모델 내부의 지식(파라메트릭 메모리)의 한계 때문이다. 최근 등장한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 데이터베이스를 참조하여 답변의 정확성을 높이고 최신 정보를 제공할 수 있는 기술로, 할루시네이션 문제를 효과적으로 완화할 수 있다. 그러나 RAG 역시 DB의 품질과 최신성에 의존하기 때문에 완전한 해결책은 아니며, 기업들은 이를 파인튜닝과 결합한 하이브리드 방식으로 비용 효율적이고 도메인 특화된 서비스를 구현할 수 있다.

특히 독점적 데이터(예: 법률 자료)를 보유한 기업들이 RAG를 활용하면 경쟁력 있는 차별화된 AI 서비스를 개발할 수 있으며, 사용자의 분별력을 강조하면서도 소비자들의 신뢰 문제를 해결할 현실적인 방안으로 자리 잡을 전망이다.