ChatGPT 환각 총정리 (원인, 최신사례, 대처법)

ChatGPT와 같은 생성형 AI는 매우 똑똑하고 유용한 도구로 자리 잡았지만, 때때로 ‘환각(hallucination)’이라 불리는 오류를 일으킨다. 이는 실제로 존재하지 않는 정보나 잘못된 사실을 자연스럽게 생성하여, 사용자에게 진짜처럼 인식되도록 만드는 현상이다. 이 글에서는 ChatGPT의 환각이 어떤 원리로 발생하는지, 최근 발생한 다양한 사례는 무엇인지, 그리고 사용자 관점에서 어떻게 이 문제를 줄일 수 있을지를 다룬다.

 

ChatGPT 환각 현상의 원인과 유형

ChatGPT 환각 현상은 모델이 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 마치 진짜인 것처럼 자연스럽게 생성하는 현상으로, 이는 언어 모델의 작동 방식과 구조적 한계에서 비롯된다. 가장 근본적인 원인은 모델이 ‘진실’을 이해하거나 확인하는 능력을 갖추지 못했다는 점이다. ChatGPT는 세상의 사실을 학습하는 것이 아니라, 대규모 텍스트 데이터로부터 패턴을 학습하고 주어진 문맥에서 가장 확률 높은 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 학습 데이터에 포함되지 않은 정보나, 모순되거나 불완전한 데이터에 기반해 답변을 생성하게 되면 자연스럽게 허구의 내용이 끼어들 수 있다. 또한, 훈련 데이터 자체가 최신 정보나 정확한 사실만으로 구성된 것이 아니며, 오류나 편향이 섞여 있을 수 있다는 점도 환각을 일으키는 요인이다. 모델의 확률적 생성 특성 역시 중요한 원인이다. 언어 모델은 하나의 정답을 "확정"하는 대신, 가능한 여러 표현 중 가장 그럴듯한 것을 선택하는데, 이 과정에서 진실 여부는 고려되지 않는다. 추가로, RLHF(강화학습 기반 인간 피드백) 같은 미세조정 과정이 모델의 유용성과 친절함은 높였지만, 정확성에 대한 직접적 보장은 어렵기 때문에 환각을 완전히 억제하지 못한다. 이런 복합적인 이유로 인해 ChatGPT는 때때로 설득력 있는 오류를 만들어내며, 이는 사용자에게 큰 혼란을 줄 수 있다.  ChatGPT의 환각 현상은 크게 사실 오류형, 논리 오류형, 허구 창작형으로 나눌 수 있다. 첫 번째, 사실 오류형 환각은 모델이 외부 세계의 사실에 대해 틀린 정보를 제공하는 경우이다. 예를 들어, "에디슨이 비행기를 발명했다"거나 "로마는 18세기에 건국되었다"는 식으로 역사적 사실이나 과학적 지식을 잘못 전달하는 사례가 해당된다. 이 경우, 모델은 학습 데이터의 부족이나 불완전성, 또는 문맥 상 그럴듯함을 우선하는 경향 때문에 틀린 정보를 자연스럽게 만들어낸다. 두 번째, 논리 오류형 환각은 주어진 문맥이나 조건에 맞지 않는 비합리적 결론을 도출하는 경우이다. 예를 들어, "모든 고양이는 포유류이다. 따라서 모든 포유류는 고양이다"와 같이 논리적 비약이나 오류를 범하는 답변을 생성하는 것이 이에 해당한다. 이는 모델이 논리적 일관성을 추론하는 전용 시스템이 아니라 언어적 패턴을 확률적으로 예측하는 시스템이기 때문에 발생하는 문제이다. 세 번째, 허구 창작형 환각은 질문자가 요청하지 않았음에도 모델이 사실과 다른 허구의 인물, 사건, 논문, 책 제목 등을 만들어내는 경우이다. 예를 들면 "알베르트 아인슈타인이 쓴 '시간의 비밀(The Secret of Time)'이라는 책이 있다"고 답변하는 식이다. 실제로는 존재하지 않는 책을 매우 자연스럽게 만들어내는 것이다. 이 경우는 특히 모델이 질문자의 요청에 응하려고 할 때, 필요한 정보를 상상해서라도 채워넣는 경향 때문에 자주 발생한다. 이러한 환각은 단순 실수처럼 보일 수도 있지만, 실제 응용 분야(예: 의료, 법률, 학술)에서는 큰 위험을 초래할 수 있다. 따라서 ChatGPT를 비롯한 언어 모델을 사용할 때는 모델의 환각 가능성을 항상 염두에 두고, 중요한 정보는 반드시 추가 검증 과정을 거치는 것이 중요하다.

최신사례: ChatGPT 환각으로 인한 실제 사건들

2024년과 2025년을 거치며 GPT-4 Turbo와 같은 최신 AI 모델에서도 환각 현상이 반복되고 있다. 오히려 활용도가 증가함에 따라 그 위험성은 더욱 부각되고 있는 상황이다. 가장 대표적인 사례는 미국의 한 변호사가 ChatGPT를 이용해 작성한 문서에서 존재하지 않는 판례를 인용한 사건이다. 이 문서는 실제로 법원에 제출되었고, 검토 과정에서 모두 허위라는 것이 밝혀지며 해당 변호사는 징계를 받았다. 개발 분야에서도 비슷한 사례가 다수 보고되고 있다. GPT-4 Turbo가 제시한 코드 예제가 실제 존재하지 않는 함수나 API를 사용하는 경우가 발생하고 있으며, 초보 개발자들이 이를 그대로 적용해 오류와 디버깅에 많은 시간을 소모하고 있다. 2024년 하반기에는 GPT-4 Turbo를 활용한 한 유튜브 채널이 뉴스 요약 콘텐츠를 제작했는데, 해당 영상 중 일부는 실제 존재하지 않는 사건을 기반으로 구성된 내용이었다. 이는 수십만 뷰를 기록하면서, 잘못된 정보가 대중에게 그대로 전달되는 결과를 낳았다. 국내 로펌에서도 AI를 활용해 내부 법률 자료를 작성하던 중, 존재하지 않는 개인정보보호법 조항을 GPT-4 Turbo가 생성한 사례가 발생했다. 문제는 이 조항이 마치 실제인 것처럼 구성되어 있었으며, 검토 과정에서 발견되지 않았다면 공식 문서에 포함될 뻔했다. 또한, 건강 관련 AI 챗봇에서 사용자의 증상을 바탕으로 허위 질병을 제시하거나, 아직 검증되지 않은 치료법을 안내하는 문제도 보고되었다. 이러한 사례는 의료 분야에서 AI의 신뢰도를 심각하게 훼손하며, AI의 ‘보조 도구’ 역할을 재정의해야 한다는 목소리를 키우고 있다. 이처럼 환각은 단순한 오류를 넘어 사람들의 의사결정, 판단, 정보 소비에 실질적인 영향을 주는 문제다. 잘못된 정보가 사회적으로 전파되는 과정에서 AI의 역할이 중대한 책임을 수반하게 되었으며, 이에 대한 경각심이 절실하다. 최근 보도에 따르면 OpenAI의 새로운 모델인 o3와 o4-미니에서도 환각 현상이 개선되기보다 오히려 더 많은 환각 현상을 보이는 것으로 나타났다고 한다. 더 심각한 문제는 OpenAI 조차도 왜 이런 환각 현상이 일어나는가에 대한 뚜렷한 설명을 못하고 있다는 점이다. 즉, AI의 모델이 진화한다고 해서 환각 현상에 대해 안심할 수 있는 것이 아니라 여전히 경계심을 가져야 한다는 것을 일깨워 주고 있는 것이다. 

대처법: ChatGPT 환각 현상을 줄이기 위한 실전 팁

ChatGPT의 환각을 완전히 막을 수는 없지만, 사용자 차원에서 예방할 수 있는 방법은 분명히 존재한다. 가장 중요한 것은 AI가 제공한 정보를 반드시 검증하는 습관을 들이는 것이다. 신뢰할 수 있는 공식 자료, 뉴스, 학술 문헌 등과 교차 확인을 통해 허위 정보를 가려내야 한다. 둘째로, 질문을 구체적으로 설정하는 것이 중요하다. “한국의 대통령을 알려줘”보다 “2010년 이후 대한민국 대통령을 연도별로 정리해줘”처럼 명확한 조건을 제시하면 AI가 엉뚱한 내용을 생성할 가능성이 줄어든다. 셋째로, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 기술을 이용하면 실시간 검색 정보를 기반으로 더 정확한 응답을 유도할 수 있다. 현재 일부 유료 AI 서비스와 API는 이러한 기능을 제공하고 있으며, 정확도가 요구되는 실무 작업에 적합하다. 마지막으로, AI가 학습한 최신 데이터 시점을 반드시 확인해야 한다. 예를 들어, “2023년 11월 기준”이라는 문구가 있다면 그 이후 정보는 반영되지 않았다는 것을 의미한다. AI는 전문가가 아니며, 완전한 진리의 원천도 아니다. 결국 중요한 것은 사용자의 ‘비판적 사고력’이다. ChatGPT 환각은 생성형 AI의 구조적 한계로부터 기인한다. 최근 다양한 분야에서 발생한 사례들은 이 문제의 심각성과 확산 가능성을 잘 보여준다. 그러나 사용자가 적절히 대응하고, 철저한 정보 검증과 신중한 질문 설계를 통해 AI를 활용한다면, 환각의 위험은 충분히 줄일 수 있다. 지금 이 순간부터라도 ChatGPT의 응답을 ‘정보 출처가 필요한 의견’으로 받아들이고, 직접 사실 여부를 확인하는 습관을 들이는 것이 매우 중요하다.