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AI에게 일부러 없는 정보를 물어보면 어떻게 대답할까?

AI에게 질문하다 보면 웬만한 것은 척척 대답한다. 그러다 문득 장난기가 생겼다. “세상에 없는 걸 진짜 있는 것처럼 물어보면 AI는 뭐라고 할까?” 사람이라면 처음 듣는 단어에 “그게 뭔데?”라고 되물을 수도 있다. 그런데 AI도 정말 그럴까? 아니면 모르는 내용까지 어떻게든 설명하려고 할까? 존재하지 않는 것을 하나 만들어봤다 실험을 위해 가상의 물건 하나를 생각해봤다. 이름은 ‘에어루미 스마트컵’ . 실제로 판매되는 특정 제품을 말하는 것이 아니라 이번 글을 위해 임의로 만든 이름이다. 그리고 AI에게 아무 설명 없이 이렇게 질문한다고 가정해봤다. “에어루미 스마트컵의 장점과 단점을 알려줘.” 여기서 내가 기대하는 가장 안전한 대답은 이런 것이다. “해당 제품을 확인할 수 없습니다.” 또는 “제품명이 정확한지 확인해주세요.” 그런데 생성형 AI에서는 항상 이렇게만 대답한다고 장담할 수 없다. 없는 제품의 기능까지 설명한다면? 만약 AI가 이렇게 대답한다고 생각해보자. “에어루미 스마트컵은 음료의 온도를 자동으로 조절해주는 제품으로…” 문장은 아주 자연스럽다. 스마트컵이라는 이름 때문에 온도 유지 기능이 있을 것 같기도 하다. 여기에 배터리 시간이나 전용 앱, 출시 회사까지 구체적으로 설명한다면 더 그럴듯해진다. 문제는 처음부터 ‘에어루미 스마트컵’ 자체가 내가 만들어낸 이름 이라는 것이다. 이런 상황이 바로 AI를 사용할 때 조심해야 할 부분이다. AI는 왜 모르는 것도 대답하려고 할까? 생성형 AI는 질문에 포함된 단어와 문맥을 바탕으로 가능성이 높은 답변을 만들어낸다. ‘스마트컵’이라는 표현을 보면 기존에 학습한 스마트 기기, 보온컵, 온도 조절 제품 등에 관한 정보와 연결해 자연스러운 설명을 만들어낼 수 있다. 그 결과 문장만 읽으면 실제 제품 설명처럼 느껴지는 답변이 나올 수도 있다. 하지만 그럴듯한 설명과 사실은 전혀 다른 문제다. AI의 답변이 구체적일수록 오히려 사실 확인이 더 중요할 때도 있다. 사람도 속을 수 있을까? 충분히 그럴 수 있다...

AI는 내가 전에 한 말을 어디까지 기억할까?

  AI와 대화를 오래 하다 보면 가끔 신기한 순간이 있다. 며칠 전에 했던 이야기를 다시 꺼냈는데 내가 처음부터 설명하지 않아도 이전 이야기를 알고 있는 것처럼 대답할 때가 있다. 그러면 이런 생각이 든다. “잠깐, AI가 내가 했던 말을 전부 기억하고 있는 건가?” 반대로 분명 전에 이야기했는데 전혀 기억하지 못하는 것처럼 대답할 때도 있다. 그래서 이번에는 AI의 기억에 대해 알아봤다. 같은 대화에서는 왜 기억을 잘할까? 우리가 사람과 대화할 때도 앞에서 무슨 이야기를 했는지 알아야 다음 이야기를 이어갈 수 있다. AI도 비슷하다. 같은 대화 안에서는 앞에서 주고받은 내용을 참고해 다음 답변을 만들 수 있다. 예를 들어 처음에 “나는 매운 음식을 못 먹어.” 라고 말한 뒤 조금 있다가 “오늘 저녁 메뉴 추천해줘.” 라고 하면 AI가 매운 음식을 제외하고 메뉴를 추천할 수 있다. 그래서 사용자 입장에서는 **“얘가 내 취향을 기억하고 있네?”**라고 느끼게 된다. 새로운 대화를 시작하면 어떨까? 여기서부터 조금 복잡해진다. AI 서비스마다 기능이 다르고, 같은 서비스라도 사용자가 켜둔 기능이나 설정에 따라 이전 대화를 활용하는 방식이 달라질 수 있다. 일부 AI 서비스에는 과거 대화에서 유용한 정보를 참고해 다음 대화에 활용하는 기능이 있다. 예를 들어 자주 사용하는 말투나 선호하는 답변 방식 같은 정보를 다음 대화에서도 참고할 수 있는 식이다. 하지만 이것을 과거의 모든 대화를 글자 하나까지 전부 기억하고 있다 는 뜻으로 이해하면 곤란하다. AI의 기억 기능과 우리가 생각하는 사람의 기억은 같은 개념이 아니다. 오래 사용하면 정말 나를 더 잘 알까? 어느 정도는 그렇게 느낄 수 있다. 내가 원하는 답변 스타일이나 자주 이야기하는 주제를 참고할 수 있다면 처음 사용하는 AI보다 훨씬 편하게 느껴질 수 있기 때문이다. 처음에는 “쉽게 설명해줘.” “너무 어렵게 말하지 마.” “길게 말하지 말고 핵심만 알려줘.” 같은 요청을 반복해야 했다면, 나중에는 ...

AI한테 같은 질문을 10번 하면 같은 답이 나올까?

AI를 사용하다가 문득 궁금해졌다. 똑같은 질문을 여러 번 하면 AI는 매번 똑같은 대답을 할까? 계산기라면 같은 숫자를 입력했을 때 항상 같은 답이 나온다. 그렇다면 AI도 같을까? 평소에는 굳이 같은 질문을 반복해서 할 일이 없었지만, 생각해보니 꽤 궁금한 실험이었다. AI에게 같은 질문을 반복하면? 예를 들어 AI에게 이렇게 물어본다고 해보자. “기분이 우울할 때 기분 전환하는 방법 5가지만 알려줘.” 첫 번째 답변에서는 산책하기, 음악 듣기, 좋아하는 음식 먹기, 친구와 이야기하기, 충분히 쉬기 등을 이야기할 수 있다. 그런데 새 대화에서 똑같은 질문을 다시 하면 조금 다른 답이 나올 수 있다. 운동하기가 추가될 수도 있고, 방을 정리하거나 새로운 취미를 해보라는 답이 나올 수도 있다. 심지어 비슷한 내용을 말하면서도 순서나 표현 방법이 달라지기도 한다. 질문은 똑같은데 답변은 완전히 똑같지 않을 수 있는 것이다. 왜 매번 조금씩 다를까? 생성형 AI는 정해진 답안 하나를 저장해두었다가 그대로 꺼내주는 방식으로만 작동하는 것이 아니다. 질문과 현재 대화의 맥락을 바탕으로 답변을 생성하기 때문에 같은 질문이라도 여러 가지 표현과 구성이 나올 수 있다. 그래서 같은 내용을 부탁해도 첫 번째에는 짧게 정리하고, 다음에는 예시를 많이 넣거나 조금 다른 관점에서 설명하는 경우가 생긴다. 이 특징은 AI를 처음 사용하는 사람에게는 조금 이상하게 느껴질 수도 있다. “아까는 이렇게 말했는데 왜 지금은 다르게 말하지?” 하지만 두 답변 중 하나가 반드시 틀렸다는 뜻은 아니다. 정답이 하나뿐인 질문이 아니라면 여러 가지 답이 가능하기 때문이다. 그렇다면 정답이 있는 질문은? 여기서 더 궁금해진다. 예를 들어 “대한민국의 수도는 어디야?” 처럼 답이 명확한 질문을 반복한다면 어떨까? 이런 기본적인 사실 질문은 표현은 달라도 핵심 답은 동일하게 나오는 것이 일반적이다. 반대로 “서울에서 하루 동안 놀려면 어디가 좋아?” 처럼 취향과 조건에 따라 답이 달라질 수 있는 질문은...

AI는 거짓말을 할까? 틀린 답도 자신 있게 말하는 이유

요즘 AI를 사용하다 보면 정말 신기할 때가 많다. 궁금한 것을 물어보면 몇 초 만에 대답하고, 긴 글을 정리해 달라고 해도 금방 정리해 준다. 여행 일정을 짜거나 글을 다듬는 것처럼 예전에는 꽤 시간이 걸렸던 일도 AI에게 부탁하면 순식간에 끝나는 경우가 많다. 그런데 AI를 자주 사용하다 보니 한 가지 이상한 점이 있었다. 분명 틀린 내용인데도 너무 자연스럽고 자신 있게 대답할 때가 있다는 것이다. 그래서 궁금해졌다. AI는 거짓말을 하는 걸까? AI가 틀린 말을 하면 모두 거짓말일까? 사람이 거짓말을 한다고 할 때는 보통 사실을 알고 있으면서 일부러 다른 말을 하는 경우를 뜻한다. 하지만 AI가 틀린 정보를 말하는 과정은 조금 다르다. 생성형 AI는 질문을 받으면 사람이 기억 속에서 정답을 꺼내듯 대답하는 것이 아니라, 학습한 데이터와 대화의 맥락을 바탕으로 다음에 어떤 표현이 이어지는 것이 적절한지를 계산해 답변을 만들어낸다. 이 과정에서 실제 사실과 맞지 않는 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상이 생길 수 있다. 이를 흔히 **AI 환각(Hallucination)**이라고 부른다. 즉, AI가 틀린 대답을 했다고 해서 반드시 사람처럼 사실을 알고도 일부러 거짓말했다고 볼 수는 없다. 그런데 왜 그렇게 자신 있게 말할까? 이게 AI를 사용하면서 가장 헷갈리는 부분이다. 모르는 내용이라면 그냥 “잘 모르겠습니다”라고 하면 될 것 같은데, 때로는 존재하지 않는 정보나 잘못된 내용을 상당히 구체적으로 설명하기도 한다. 예를 들어 실제로 존재하지 않는 책에 대해 물었는데 저자와 줄거리까지 만들어내거나, 정확하지 않은 날짜나 숫자를 자연스럽게 제시하는 식이다. 문장 자체가 워낙 자연스럽기 때문에 사용하는 사람 입장에서는 사실처럼 느껴질 수 있다. 특히 내가 전혀 모르는 분야라면 더욱 그렇다. AI의 답변에서 중요한 것은 말투의 자신감과 정보의 정확성은 같은 것이 아니라는 점 이다. 자연스럽게 설명한다고 해서 그 내용까지 반드시 사실이라는 뜻은 아니다. AI도 모르...