오답과 착각: AI가 현실을 왜곡할 수 있는 이유
인공지능, 특히 대형 언어모델(Large Language Models, LLMs)은 인간이 자연스럽게 이해하는 방식으로 글을 생성하고 질문에 답변할 수 있다는 점에서 ‘똑똑한 도구’로 인식됩니다. 그러나 우리가 반드시 기억해야 할 첫 번째 진실은 AI가 반드시 ‘정확하고 옳은 답’을 주는 것은 아니라는 것입니다. 오히려 잘못된 정보(“홀루시네이션(hallucination)”이라고도 불리는)를 만들어 내거나, 실제 사실관계와 다른 결론을 도출해낼 가능성이 존재합니다.
예컨대, AI는 방대한 텍스트 데이터를 학습하고 그 안에서 통계적 패턴을 찾아 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이에 따라 결과물은 “그럴듯한 문장”으로 보이지만, 그 문장이 반드시 사실에 기반하거나 근거가 있는 것은 아닙니다.
사용자가 주의해야 할 현상 중 하나는 바로 홀루시네이션입니다. 즉, 사용자의 질문에 대해 그럴듯하게 답변을 만들어내지만, 실제로는 근거가 없거나 틀린 내용일 수 있다는 뜻입니다. 예컨대 최신 연구에서 “LLM들은 과학 논문을 요약할 때 인간 전문가 대비 오류율이 훨씬 높다”는 결과가 보고되기도 했습니다.
왜 이런 오답이나 왜곡이 나올까요? 몇 가지 원인을 들 수 있습니다.
첫째, 모델이 학습한 데이터의 한계입니다. 학습에 사용된 데이터는 과거 텍스트들로 구성되어 있고, 모든 정보가 최신이거나 정확하진 않습니다. 또한 특정 주제에 대해 데이터가 부족하거나 편향돼 있을 수 있습니다. 따라서 모델이 해당 주제에 대해 자신 있고 정확한 답변을 내놓기에는 구조적 제약이 있습니다. 둘째, 모델이 “정답”을 위해 설계된 것이 아니라 “다음 단어를 가장 가능성 있게 예측하는” 것을 목표로 하기 때문입니다. 이런 방식은 창의적 답변을 만들어내는 데 유리하지만, 언제나 사실검증(fact-checking)이 된 결과를 보장하진 않습니다.
셋째, 사용자가 제시하는 프롬프트(prompt)의 설계, 맥락(context)의 제공 여부, 질문의 구조 등이 결과에 큰 영향을 미칩니다. 즉 사용자가 어떤 정보나 조건을 제대로 주지 않으면 AI가 ‘추측’ 또는 ‘일반화’된 형태의 답변을 생성하게 됩니다. 이 또한 오류 발생 가능성을 높이는 요소입니다.
이러한 이유로, 우리는 다음과 같은 태도를 가지는 것이 중요합니다.
AI의 응답을 곧바로 최종답으로 여기지 말 것: 특히 중요한 결정(건강·법률·재정·교육 등)과 관련된 질문에는 AI의 답변을 참고자료로 활용하고, 반드시 전문가검토나 추가 확인을 병행해야 합니다.
출처와 근거를 요구할 것: AI가 “~입니다” 라고 명확하게 말하더라도, 그 문장이 어떤 데이터 기반인지, 근거는 무엇인지 확인하는 습관을 가지면 좋습니다.
불확실성 표시 및 이의 제기 가능성 인지하기: AI 자체가 “이 정보는 완전하지 않을 수 있습니다” 혹은 “꼭 다시 확인하세요”라는 문장을 포함하도록 유도하면, 과신(過信)을 줄이는 데 도움이 됩니다.
프롬프트와 질문을 명확히 설계할 것: 내가 알고자 하는 바를 구체적으로 제시하고, 조건이나 맥락을 충분히 포함하면 AI가 보다 적절한 답변을 할 가능성이 높아집니다. 예컨대 “최근 2025년 9월 기준 한국의 ~에 관해 알려줘”처럼 최신성과 지역조건을 넣는 것이 도움이 됩니다.
결국, AI의 응답은 ‘가능성 있는 답안’이지 ‘확정된 진리’가 아닙니다. 이를 인식하는 것이 AI를 ‘도구로서’ 제대로 활용하는 첫걸음이며, 오답이나 왜곡으로 인한 피해를 예방하는 기반이 됩니다.
편향과 왜곡: AI가 내놓는 답변에 숨은 구조적 리스크
두 번째로 우리가 인지해야 할 것은, AI는 중립적·완전 객관적인 존재가 아니라 학습된 데이터와 설계된 알고리즘 구조 속에 있는 편향(bias)과 왜곡(distortion)을 반영할 수 있다는 점입니다. 이 영역은 사용자에게 특히 경각심을 요구하는 부분입니다.
AI 모델이 학습하는 데이터 자체가 과거의 인간 언어·사고 및 사회 구조를 담고 있기 때문에, 그 속에 존재하는 편견이나 불균형이 AI의 출력으로 반영될 수 있습니다. 예컨대 인종·성별·문화적 배경에 따른 편향이 보고된 사례들이 있습니다.
또한, AI 기업들이 정책문서에서 “정치적으로 편향되지 않음(politically unbiased)”이라는 문구를 삭제했다는 보도가 있는데, 이는 AI 설계가 실제로는 완전히 중립성을 확보하기 어렵다는 방증입니다.
더욱이, AI 모델이 출력하는 정보는 사용자 질문이나 프롬프트에 포함되지 않은 숨은 변수(hidden variables)에 영향을 받을 수 있습니다. 이 말은 사용자가 묻지 않은 부분(예: 문화적 맥락, 지역 차이, 최신 정보 부재 등)이 답변의 질을 저하시킬 수 있다는 뜻입니다. 또한 AI는 ‘가장 가능성 높은(next word)’ 단어를 예측하는 방식으로 답변을 생성하므로, 실제로는 많은 경우 정답보다는 그럴듯한 답변을 만들어내는 경향이 있으며, 이 과정에서 기존사회구조에 내재된 편향을 재생산할 위험이 있습니다.
예컨대, 특정 집단이 덜 반영된 데이터인 경우 그 집단에 대한 답변이 왜곡되거나 누락될 수 있고, AI는 자신이 반영하고 있는 데이터의 빈틈(gap)을 인식하지 못합니다. 이로 인해 사용자에게 잘못된 인식이 전달되거나, 사회적 편견이 강화될 수 있습니다.
사용자는 이러한 편향 리스크를 줄이기 위해 다음과 같은 대비책을 마련하는 것이 좋습니다.
다양한 관점 요청하기: AI에게 “이 사안에 대해 반대 입장도 알려줘” 혹은 “다른 문화권에서는 어떻게 보는가?”라는 식의 질문을 던져 답변을 여러 시각에서 비교해보세요.
출처·데이터의 대표성 확인하기: AI가 인용하거나 참조한 근거가 명시돼 있지는 않더라도, 답변 내용에 대해 “이 정보는 어느 지역·언어권·시점의 것인가?”라는 의문을 스스로 던져보는 습관이 중요합니다.
편향 가능성 인지하기: AI가 제안한 답변이나 결론을 볼 때, “왜 이런 답이 나왔을까?” “이 답변이 특정 가치관이나 전제에 기반한 것은 아닐까?”라는 비판적 시각을 유지하는 것이 바람직합니다.
최종판단은 인간이 할 것: AI가 제공한 정보를 바탕으로 결론을 내리기보다는, 인간의 판단·비판적 사고를 결합해 스스로 ‘보완판’ 최종 결정을 내려야 합니다.
결론적으로, AI의 답변이 세련되고 유창할지라도 그 안에 내재된 편향이나 왜곡 가능성을 간과해서는 안 됩니다. ‘신뢰할 수 있다’는 이유만으로 자동적으로 받아들이지 않고, 구조적 리스크를 인지하고 적절히 대응하는 태도가 필요합니다.
과신·의존 위험과 책임 있는 활용: 도구로서의 균형
마지막으로, 우리가 인식해야 할 것은 AI를 활용하는 과정에서 생길 수 있는 과신(over-reliance)과 의존(dependency)의 위험이며, 더 나아가 책임과 윤리적 활용이라는 측면입니다. AI가 강력한 도구임은 분명하지만, 도구가 인간의 판단과 책임을 대신할 수 있다는 오해는 여러 문제를 불러일으킬 수 있습니다.
첫째, “AI니까 틀림없겠지”라는 태도로 AI의 답변을 무비판적으로 받아들이게 되면, 사용자 스스로의 비판적 사고 능력이 약화될 수 있습니다. 일부 문헌에선 “AI 챗봇을 과하게 신뢰하면 정보 검증·비판적 분석을 해야 하는 인간의 인지역량이 감소할 수 있다”고 경고하고 있습니다.
또한, AI가 대화형 인터페이스를 통해 마치 사람처럼 반응할 때, 사용자 중 일부는 그 반응이 실제 인간의 공감이나 판단인 것처럼 착각할 수 있으며, 이는 감정적 의존(emotional dependency)으로 이어질 가능성도 있습니다.
둘째, 중요한 결정을 내리는 데 AI를 지나치게 활용할 경우 책임소재가 불명확해질 수 있습니다. 예컨대 AI의 조언을 바탕으로 재정결정이나 건강관리, 법률 판단 등을 한 뒤 문제가 발생했을 때, “AI가 그랬다”는 식으로 책임을 회피할 수 있는 위험이 존재합니다. 그러나 실제로는 AI는 보조도구이지 최종판단자가 아니며, 사용자는 여전히 책임을 져야 하는 위치에 있습니다. 관련 문서에서도 “AI 챗봇의 답변이 권위 있는 답변처럼 들리더라도, 사용자가 자기 판단을 통해 검토하고 확인해야 한다”고 명시하고 있습니다.
셋째, AI 의존이 지나치면 인간 간 상호작용이나 학습·성찰의 기회가 축소될 수 있습니다. 사람과의 토론, 경험을 통한 학습, 오류로부터의 반성 등은 매우 중요합니다. 그러나 AI가 “즉시 답을 준다”는 특성 때문에 이러한 과정이 생략될 위험이 있고, 이는 장기적으로 인간의 사고력이나 문제 해결역량을 저해할 수 있습니다. 또한, AI 기반 도구에 대한 과도한 신뢰는 플랫폼 또는 기업의 정책 변화, 서비스 중단, 기능 축소 등에 취약해지는 구조적 리스크도 내포합니다.
이러한 맥락에서 책임 있는 활용 방법을 다음과 같이 제안합니다.
AI는 보조 도구로 인식하기: AI가 제안한 정보는 ‘도움말’이며, 최종판단은 사용자 스스로가 한다는 태도를 유지해야 합니다.
추가 검증과 사람이 개입하는 단계 마련하기: 중요한 결정을 하기 전에 AI의 답변을 바탕으로 추가 자료 검색, 전문가 상담, 동료 검토 등을 병행하세요.
의존성 경계 설정하기: 일정 시간 동안 AI 사용을 제한하거나, AI 이용과 별개로 스스로 생각하고 기록하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.
데이터·프라이버시·보안 인식하기: AI에 입력하는 정보가 민감할 경우(개인정보, 회사 기밀 등), 해당 플랫폼의 데이터 사용정책을 확인하고, 필요하다면 공유하지 않거나 익명화하여 사용하는 것이 바람직합니다.
사용 기록 및 피드백 활용하기: AI 사용 후 결과가 어떻게 작용했는지 스스로 점검하고, 잘못된 부분이 있었다면 그 원인을 기록해 두는 습관이 도움이 됩니다.
마지막으로 강조하고 싶은 것은, AI는 ‘완벽한 조수’가 아니라 ‘능력을 확장해 주는 도구’라는 점입니다. 이 점을 잊지 않는다면 우리는 기술의 진보와 함께 그 이면에 있는 리스크를 보다 현명하게 관리할 수 있습니다. AI가 제공하는 편리함과 효율성은 분명 크지만, 그만큼 사용자 스스로의 인식과 책임감도 함께 요구됩니다.