AI가 이야기를 만들어내는 것을 막는 방법: 환각을 방지하는 가이드

AI는 거의 모든 산업이 운영되는 방식을 혁신하고 있습니다. 효율성을 높이고, 생산성을 높이고, 올바르게 구현될 경우 직무 전체에서 더 잘할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 이 새로운 기술에 대한 우리의 의존도가 빠르게 증가함에 따라 하나의 간단한 사실을 기억해야 합니다. AI는 완벽하지 않습니다. 그 출력은 그대로 받아들이면 안 됩니다. 왜냐하면 인간과 마찬가지로 AI도 실수를 할 수 있기 때문입니다.

이러한 실수를 “AI 환각”이라고 합니다. 이러한 실수는 수학 문제를 잘못 풀거나 정부 정책에 대한 부정확한 정보를 제공하는 것과 같은 범위입니다. 규제가 심한 산업에서는 환각이 비싼 벌금과 법적 문제로 이어질 수 있으며 고객의 불만도 증가할 수 있습니다.

AI 환각의 빈도는 우려할 만한 이유입니다. 현대的大규모 언어 모델(LLM)은 1%에서 30%의 시간에 환각을 일으킵니다. 이는 하루에 수백 개의 잘못된 답변을 생성하는 것을 의미하며, 이는 이러한 기술을 활용하려는 비즈니스가 구현할 도구를 선택할 때 매우 신중해야 함을 의미합니다.

AI 환각이 발생하는 이유, 무엇이 걸리는지, 그리고 어떻게 식별하고 수정할 수 있는지 살펴보겠습니다.

쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다

아이들이 하는 “전화” 게임을 기억하시나요? 처음의 문장이 플레이어를 거치면서 어떻게 변형되어서 완전히 다른 문장이 되는지 기억하시나요?

AI가 입력에서 학습하는 방식은 비슷합니다. LLM이 생성하는 응답은 입력된 정보만큼 좋습니다. 즉, 잘못된 문맥은 잘못된 정보의 생성과 전파로 이어질 수 있습니다. AI 시스템이 부정확하거나 구식 또는 편향된 데이터로 구축되면 출력도 그에 따라 반영될 것입니다.

따라서 LLM은 입력만큼 좋습니다. 특히 인간의 개입이나 감독이 부족할 때입니다. 더 많은 자율적인 AI 솔루션이 普及됨에 따라 도구에 올바른 데이터 컨텍스트를 제공하여 환각을 일으키지 않도록 하는 것이 중요합니다. 우리는 이러한 데이터에 대한 엄격한 훈련이 필요하며, LLM을指导하는 방식으로 응답하도록 해야 합니다. 즉, 인터넷 어디에서나 정보를 끌어오지 말고 제공된 컨텍스트에서만 응답하도록 해야 합니다.

환각이 중요한 이유는 무엇인가?

고객을 직접 대면하는 비즈니스에서는 정확성이 모든 것입니다. 직원들이 고객 데이터를 분석하거나 고객의 질문에 답변하는 작업과 같은 업무에 AI를 사용할 경우, 그들이 생성하는 응답이 정확하다고 믿을 수 있어야 합니다.

그렇지 않으면, 비즈니스에는 평판과 고객 충성도에 대한 손실이 있을 수 있습니다. 고객이 챗봇으로부터 불충분하거나 잘못된 답변을 받거나, 챗봇의 출력을 사실 확인하기 위해 기다려야 한다면, 그들은 다른 곳으로 사업을 옮길 수 있습니다. 사람들은 비즈니스와 상호작용할 때 거짓 정보를 받는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 그들은 신속하고 신뢰할 수 있는 지원을 원합니다. 이는 이러한 상호작용을 올바르게 처리하는 것이 매우 중요합니다.

비즈니스 리더들은 직원들에게 올바른 AI 도구를 선택할 때 주의해야 합니다. AI는 시간과 에너지를 절약하여 직원이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 인간의 검토가 필요한 챗봇에 투자하는 것은 AI를 도입하는 목적을 무시하는 것입니다. 그러나 환각의 존재는 실제로 그렇게 현저한가요, 아니면 단순히 잘못된 것으로 가정되는 모든 응답에 대한 용어일까요?

AI 환각을 방지하는 방법

다음 점을 고려해 보십시오. 동적 의미 이론(Dynamic Meaning Theory, DMT)은 사용자와 AI 사이에서 이해가 교환되는 개념입니다. 그러나 언어와 지식의 한계로 인해 응답의 해석에 불일치가 발생할 수 있습니다.

AI 생성 응답의 경우, 기본 알고리즘이 인간의 기대와 일치하는 방식으로 텍스트를 해석하거나 생성하는 데 아직 충분히 준비가되지 않았을 수 있습니다. 이는 표면적으로는 정확해 보이지만 실제로는 깊이 또는细微함이 부족한 응답을 생성할 수 있습니다.

또한 대부분의 일반적인 LLM은 인터넷에서 공개적으로 उपलब있는 콘텐츠만에서 정보를 끌어옵니다. AI의 기업 적용은 특정 산업 및 비즈니스에 특화된 데이터와 정책으로 정보를 제공할 때 더 잘 작동합니다. 모델은 또한 직접적인 인간의 피드백, 특히 톤과 구문에 반응하도록 설계된 에이전트 솔루션을 통해 개선될 수 있습니다.

이러한 도구는 소비자에게 노출되기 전에 엄격하게 테스트되어야 합니다. 이는 AI 환각을 방지하는 데 중요한 부분입니다. 전체 흐름은 LLM이 페르소나 역할을 하는 대화 형식의 테스트를 통해 테스트되어야 합니다. 이는 비즈니스에서 AI 모델과 대화의 일반적인 성공을 더 잘 가정할 수 있도록 해줍니다.

개발자와 AI 기술의 사용자는 동적 의미 이론과 언어의 역학을 이해해야 합니다. 컨텍스트는 핵심입니다. 인간으로서, 우리 대부분의 컨텍스트는 말하지 않는 방식으로 이해됩니다. 몸 언어, 사회적 경향, 심지어 우리의 톤을 통해 말입니다. 인간으로서, 우리는 질문에 대한 답변에서 환각을 일으킬 수 있습니다. 그러나 현재의 AI 버전에서는 인간과 인간 사이의 이해를 쉽게 컨텍스트화할 수 없습니다. 따라서 제공하는 컨텍스트에 대해 더 비판적이어야 합니다.

결론적으로, 모든 AI 모델이 동일하게 생성되지 않습니다. 기술이 더 복잡한 작업을 완수하기 위해 발전함에 따라, 비즈니스에서는 고객 상호작용과 경험을 개선하는 도구를 식별하는 것이 중요합니다.

환각의 가능성을 최소화하기 위해 모든 노력을 기울이는 것은 솔루션 제공者の 책임만은 아닙니다. 잠재적인 구매자도 역할을 해야 합니다. 비즈니스에서는 엄격하게 훈련되고 테스트된 솔루션과 자체 데이터에서 학습할 수 있는 솔루션을 우선시해야 합니다. 이러한 솔루션은 인터넷의 모든 것을 학습하는 것이 아니라, 비즈니스에서 직원과 고객을 성공으로 이끌 수 있도록 할 수 있습니다.