AI 환각이란?
AI 환각이란 인공지능 모델이 예상과 다른 결과를 내는 현상으로, 이는 의도적으로 생성된 실제 데이터와 관련 없는 출력이거나, 부정확하거나 불완전한 데이터 때문에 발생할 수 있습니다.
언어 처리 모델에서 AI 환각의 예로, ChatGPT와 같은 대형 언어 처리 모델이 정확하지 않은 정보를 제공하거나 근거 없는 주장을 하는 경우가 있습니다.
기계(컴퓨터) 시각에서는 이미지를 잘못 구분하거나 인식하는 현상이 일종의 환각입니다. 예를 들어, BBQ 감자칩과 잎사귀가 섞인 이미지에서 기계가 두 객체를 구분하지 못하는 경우입니다.
기계(컴퓨터) 시각에서 AI 환각이 발생하는 주된 이유는 적대적 입력이나 훈련 데이터의 불완전함 때문입니다.
데이터가 변형되면 AI 애플리케이션은 입력을 잘못 해석해 잘못된 출력 결과를 가져옵니다.
그러나 인간은 왜곡에도 불구하고 데이터를 정확하게 인식하고 구별할 수 있는데, 이는 인간의 상식과 관련이 있습니다.
이러한 AI 환각을 탐지하고 인식하는 것이 중요합니다.
AI 환각을 감지하려면 AI 애플리케이션에서 생성된 결과가 현실과 얼마나 일치하는지 평가해야 합니다. 대형 언어 처리 모델에서는 문맥과 관련이 없거나 입력 데이터와 일치하지 않는 텍스트를 감지해야 하며, 기계 시각에서는 생성된 출력이 정상적인 인간이 볼 것으로 예상되는 것과 비교해야 합니다.
자율 주행 자동차의 경우, 차량이 정상적인 운전 패턴에서 벗어난다면 AI 환각이 발생할 수 있다는 점을 주의 깊게 살펴봐야 합니다.
AI 환각에 대한 주의사항.
인간과 인공지능 시스템 간의 상호작용에서 다음과 같은 사항들을 유념해야 합니다.
질문(프롬프트)이나 지시가 모호한 경우, AI는 정확한 답변을 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있기에 질문을 명확하게해 AI의 이해를 돕는 것이 중요합니다.
AI는 주어진 정보가 정확하지 않거나 관련이 없는 경우에도 인간의 질문(프롬프트)을 사실로 받아들일 수 있습니다.
이러한 AI의 특성 때문에 AI가 잘못된 정보를 기반으로 출력 결과를 제공할 수 있기에, AI의 답변결과물을 항상 신중하게 검토해야 합니다.
AI는 때로는 인간의 의도를 완전히 이해하지 못할 수 있어 예상치 못한 결과물을 생성 할 수 있습니다.
인간은 AI의 한계를 인식하고, 필요한 경우 AI에게 추가 정보와 적절한 피드백을 제공해 AI가 원하는 결과를 더 잘 생성할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.
인간은 AI의 답변이 항상 정확하고 완벽하지 않다는 점을 반드시 명심해야 합니다.
AI는 일부 상황에서 오류를 범할 수 있으며, 인간은 이를 고려하여 AI의 출력결과물을 평가하고 사용해야 합니다.
이를 통해 AI 환각으로 인한 잘못된 결정이나 행동을 최소화할 수 있습니다.
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