궁금한 내용이 생기면 이제 인터넷 검색 대신 인공지능(AI)에게 질문하는 사람이 많습니다.
여러 사이트를 방문하지 않아도 AI가 몇 초 만에 정보를 정리해 주기 때문입니다.
그런데 AI가 알려준 내용을 확인하다 보면 이상한 점을 발견할 때가 있습니다.
존재하지 않는 논문을 소개하거나, 실제와 다른 날짜를 알려주기도 합니다. 심지어 잘못된 정보를 설명하면서 출처까지 제시하는 경우도 있습니다.
더욱 주의해야 할 점은 AI가 틀린 답변을 하면서도 매우 자연스럽고 확신에 찬 문장을 사용한다는 사실입니다.
이러한 현상을 ‘AI 환각 현상’이라고 합니다.
AI는 왜 없는 사실을 진짜처럼 설명할까요? 그리고 우리는 AI를 사용할 때 무엇을 조심해야 할까요?
AI 환각 현상이란 무엇일까?
AI 환각 현상은 인공지능이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상입니다.
영어로는 ‘AI Hallucination’이라고 부릅니다.
여기서 환각은 사람이 실제로 존재하지 않는 것을 보고 듣는다는 의미와는 다릅니다. AI가 생성한 답변이 현실의 사실과 일치하지 않는 상황을 비유적으로 표현한 것입니다.
예를 들어 특정 작가의 책을 질문했을 때 실제로 출간되지 않은 책 제목을 알려주거나, 존재하지 않는 연구 결과를 설명할 수 있습니다.
문장 자체는 자연스럽지만 내용은 틀린 것입니다.
미국 국립표준기술연구소(NIST)도 생성형 AI의 위험을 다루면서 실제와 다른 정보가 생성되는 문제를 중요한 위험 요소로 설명하고 있습니다.
AI는 왜 모르는 내용을 모른다고 말하지 않을까?
그 이유를 이해하려면 생성형 AI가 작동하는 방식을 살펴봐야 합니다.
일반적인 인터넷 검색엔진은 사용자의 질문과 관련된 웹페이지를 찾아 보여줍니다.
반면 챗GPT와 같은 생성형 AI는 학습한 정보와 언어의 패턴, 질문의 맥락을 바탕으로 답변을 생성합니다.
쉽게 말하면 질문과 앞서 생성한 내용을 바탕으로 다음에 어떤 단어나 표현이 이어질 가능성이 높은지 계산하면서 답변을 만들어내는 것입니다.
이 과정에서 정확한 답변을 만들어낼 수도 있지만, 자연스러운 문장을 생성하는 능력이 모든 사실을 검증하는 능력과 같지는 않습니다.
정보가 부족하거나 질문이 모호한 경우에도 AI는 그럴듯한 답변을 만들어낼 수 있습니다.
또한 AI가 항상 모른다고 답하도록 학습되는 것은 아닙니다.
OpenAI가 2025년 발표한 연구에서는 정답을 모를 때 추측하는 방식이 기존 학습과 평가 과정에서 유리하게 작용할 수 있다는 문제를 설명했습니다.
즉, AI가 사람처럼 의도적으로 거짓말을 한다기보다 답변을 생성하는 방식과 학습·평가 과정의 한계로 인해 잘못된 정보를 만들어낼 수 있다는 뜻입니다.
AI 환각 현상은 실제로 어떻게 나타날까?
AI 환각은 단순한 숫자 오류부터 존재하지 않는 자료를 만들어내는 문제까지 다양한 형태로 나타납니다.
존재하지 않는 논문이나 책을 소개하는 경우
어떤 주제에 관한 연구논문을 찾아 달라고 요청했다고 가정해 보겠습니다.
AI는 논문 제목, 연구자 이름, 발표 연도까지 자세하게 알려줄 수 있습니다.
하지만 실제 학술 데이터베이스에서 확인하면 해당 논문이 존재하지 않을 수도 있습니다.
이런 정보를 확인하지 않고 보고서나 블로그에 인용하면 잘못된 내용이 다시 퍼질 수 있습니다.
실제 정보에 틀린 숫자를 섞는 경우
AI가 설명하는 내용 대부분은 맞지만 일부 날짜나 수치만 잘못된 경우도 있습니다.
예를 들어 정부 지원사업의 대상자는 정확하게 설명하면서 신청 기간이나 지원 금액을 잘못 안내할 수 있습니다.
전체적인 설명이 자연스럽기 때문에 독자가 오류를 발견하기 더 어렵습니다.
출처를 잘못 연결하는 경우
AI가 실제 존재하는 기관이나 보고서를 출처로 제시했다고 해서 모든 내용이 정확한 것은 아닙니다.
자료를 잘못 해석하거나, 해당 자료에 없는 내용을 마치 포함된 것처럼 설명할 수 있습니다.
따라서 출처가 있다는 사실보다 그 출처가 실제로 답변을 뒷받침하는지가 중요합니다.
인터넷 검색 기능이 있는 AI도 틀릴 수 있을까?
네. 인터넷 검색 기능을 사용하는 AI도 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다.
검색 기능은 최신 정보를 확인하고 근거 자료를 확보하는 데 도움이 됩니다.
그러나 검색된 자료 자체가 부정확하거나, AI가 내용을 잘못 이해할 가능성은 여전히 남아 있습니다.
서로 다른 시점의 정보를 섞는 문제도 발생할 수 있습니다.
예를 들어 2025년 지원사업 안내와 2026년 모집 공고를 함께 참고하면서 과거의 지원 금액을 현재 기준처럼 설명할 수 있습니다.
따라서 AI가 인터넷을 검색했다는 사실만으로 답변의 정확성이 보장되는 것은 아닙니다.
AI를 사용할 때 우리가 특히 주의해야 할 5가지
AI의 오류를 이해하는 것만큼 중요한 것은 실제 사용 과정에서 피해를 예방하는 일입니다.
다음 다섯 가지는 AI를 사용할 때 기억해 두면 좋은 기본 원칙입니다.
1. 개인정보와 비밀번호를 함부로 입력하지 않기
AI에게 질문할 때 주민등록번호, 계좌 비밀번호, 인증번호, 신분증 사진과 같은 민감한 정보를 입력하지 않는 것이 안전합니다.
회사 내부 문서나 고객 명단도 마찬가지입니다.
AI 서비스마다 입력 정보를 저장하고 처리하는 방식이 다르며, 이용자가 선택할 수 있는 개인정보 보호 설정도 다를 수 있습니다.
따라서 개인정보가 포함된 문서를 분석해야 한다면 이름과 연락처 등 불필요한 정보를 먼저 삭제하거나 가리는 것이 좋습니다.
2. 의료·법률·금융 판단을 AI에게만 맡기지 않기
AI는 의료정보나 법률 문제를 이해하기 쉽게 설명할 수 있습니다.
하지만 개인의 건강 상태나 법적 상황, 재정 상태를 모두 정확하게 판단한다고 볼 수는 없습니다.
특히 약물 복용, 치료 결정, 세금 신고, 투자처럼 잘못된 판단이 큰 피해로 이어질 수 있는 문제는 주의해야 합니다.
AI의 설명은 참고자료로 활용하되 중요한 결정은 공식 기관이나 해당 분야 전문가를 통해 확인하는 것이 안전합니다.
3. AI가 제시한 출처를 직접 확인하기
AI가 논문이나 정부기관의 이름을 제시하면 신뢰할 만한 정보라고 생각하기 쉽습니다.
하지만 존재하지 않는 자료를 만들어내거나, 실제 자료를 잘못 인용할 수 있습니다.
중요한 내용이라면 링크를 직접 열어보고 자료의 제목, 발표 기관, 날짜, 원문 내용이 AI의 설명과 일치하는지 확인해야 합니다.
특히 정부 지원금이나 법률처럼 자주 변경되는 정보는 최신 공식 자료인지 확인하는 과정이 필요합니다.
4. AI가 만든 정보를 검증 없이 퍼뜨리지 않기
AI가 작성한 글을 블로그나 SNS에 그대로 게시하면 잘못된 정보가 다른 사람에게 전달될 수 있습니다.
예를 들어 지원금 신청 마감일을 잘못 안내하면 독자가 실제 신청 기회를 놓칠 수도 있습니다.
건강정보나 사건·사고 관련 내용 역시 부정확하게 전달하면 혼란을 일으킬 수 있습니다.
AI가 작성한 문장이라도 공개하기 전에 사실을 확인하는 과정이 필요합니다.
5. 자신감 있는 말투를 정확성으로 착각하지 않기
AI는 틀린 내용을 설명할 때도 매우 자연스럽고 단정적인 문장을 사용할 수 있습니다.
‘확실합니다’ 또는 ‘반드시 그렇습니다’라는 표현이 있다고 해서 충분한 근거가 있다는 뜻은 아닙니다.
답변의 신뢰성은 말투가 아니라 확인 가능한 자료와 사실에 근거해 판단해야 합니다.
AI 답변이 정확한지 확인하는 방법은?
AI 답변을 사용할 때 모든 문장을 일일이 검증하기는 어렵습니다.
따라서 오류가 발생했을 때 피해가 큰 정보부터 확인하는 것이 효율적입니다.
첫째, 날짜와 숫자를 확인합니다.
지원 금액, 신청 마감일, 통계 수치처럼 정확성이 중요한 정보는 공식 홈페이지와 비교합니다.
둘째, 출처를 확인합니다.
AI가 제시한 링크를 열어보고 실제 자료가 존재하는지, 해당 내용이 포함되어 있는지 살펴봅니다.
셋째, 정보의 기준 시점을 확인합니다.
과거에는 맞았던 내용도 제도 변경이나 새로운 연구 결과에 따라 달라질 수 있습니다.
넷째, 중요한 사실은 서로 독립적인 자료와 비교합니다.
여러 AI 서비스가 같은 답을 한다고 해서 그 내용이 반드시 정확한 것은 아닙니다. 가능하면 공식 기관의 원문이나 신뢰할 수 있는 자료를 확인해야 합니다.
AI에게 질문을 잘하면 틀린 답변을 줄일 수 있을까?
질문을 구체적으로 작성하면 일부 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 ‘정부 지원금 알려줘’라고 질문하는 것보다 다음과 같이 질문하는 편이 좋습니다.
‘2026년 현재 신청 가능한 소상공인 지원사업을 공식 공고 기준으로 설명하고, 신청 기간과 출처를 함께 알려줘.’
이렇게 질문하면 AI가 확인해야 할 정보의 범위가 명확해집니다.
또한 ‘확인된 사실과 추정 내용을 구분하고, 근거가 부족한 부분은 모른다고 답해 줘’라고 요청할 수도 있습니다.
다만 이러한 질문 방법이 AI 환각 현상을 완전히 없애는 것은 아닙니다.
AI가 제시한 결과를 직접 확인하는 과정은 여전히 필요합니다.
AI가 만든 사진과 영상도 주의해야 할까?
AI를 사용할 때 주의해야 할 문제는 잘못된 글이나 답변에만 국한되지 않습니다.
생성형 AI는 실제로 촬영하지 않은 사진이나 영상을 매우 사실적으로 만들어낼 수 있습니다.
특히 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 합성한 딥페이크 콘텐츠는 실제 기록처럼 보일 수 있습니다.
따라서 인터넷에서 충격적인 사진이나 영상을 보더라도 화면이 자연스럽다는 이유만으로 사실이라고 판단해서는 안 됩니다.
영상이 처음 게시된 곳은 어디인지, 신뢰할 수 있는 언론이나 공식 기관에서 확인된 내용인지 살펴보는 것이 좋습니다.
또한 실제 사진처럼 보이는 AI 생성 이미지를 공개할 때는 독자가 실제 현장 사진으로 오해하지 않도록 제작 사실을 밝히는 것이 바람직합니다.
AI 환각 현상은 앞으로 사라질까?
AI 기술이 발전하면서 잘못된 답변을 줄이기 위한 연구도 계속되고 있습니다.
검색 자료를 참고해 답변을 생성하는 기술, 외부 도구를 이용한 검증, 불확실한 상황에서 모른다고 답하도록 학습하는 방법 등이 대표적입니다.
하지만 기술이 발전한다고 해서 모든 오류가 사라지는 것은 아닙니다.
새로운 정보가 계속 등장하거나 정답이 명확하지 않은 질문에서는 여전히 부정확한 답변이 나올 수 있습니다.
따라서 앞으로는 AI를 능숙하게 사용하는 능력뿐 아니라 AI가 제시한 정보를 검증하는 능력도 중요해질 것입니다.
핵심정리｜AI를 믿기 전에 반드시 확인해야 할 것
AI 환각 현상은 인공지능이 실제와 다른 정보를 사실처럼 보이는 문장으로 만들어내는 현상입니다.
AI는 정보를 빠르게 정리하고 복잡한 내용을 이해하는 데 도움이 되지만, 모든 답변의 정확성을 보장하지는 않습니다.
특히 개인정보를 입력하거나 의료·법률·금융과 관련된 중요한 결정을 내릴 때는 주의해야 합니다.
AI가 제시한 논문이나 출처도 직접 확인해야 하며, AI로 작성한 내용을 다른 사람에게 전달할 때는 사실 여부를 검증하는 것이 좋습니다.
가장 중요한 원칙은 간단합니다.
AI의 답변을 무조건 의심할 필요는 없지만, 중요한 정보는 반드시 확인해야 한다는 것입니다.
AI를 잘 사용하는 사람은 답변을 빠르게 얻는 사람만이 아닙니다. 그 답변이 믿을 만한 정보인지 판단할 줄 아는 사람입니다.
공식 참고자료
미국 국립표준기술연구소(NIST)
OpenAI