LLM의 확률적 Prediction 기반 Hallucination 메커니즘 분석 및 Grounding 전략

Why does AI lie? Hallucinations explained simply

Rohini Gaonkar2026년 5월 8일8분intermediate

AI 요약

Context

LLM은 정답 도출이 아닌 유용한 답변 형태를 예측하는 Prediction Engine으로 설계됨. Training Cutoff 이후의 정보 공백 발생 시 모델이 이를 인지하지 못하고 확률적으로 가장 그럴듯한 텍스트를 생성하는 아키텍처적 한계 존재.

Prediction 기반 Gap Filling: 학습 데이터 부재 시 '모름' 대신 패턴 기반의 Plausible Answer를 생성하는 기본 작동 원리 분석
Guardrails 도입: 모델이 지식의 경계를 인식하고 답변 거절(Refusal)을 수행하도록 하는 제어 계층 강화
Grounding 기법 적용: 외부 PDF나 텍스트 소스를 Context로 제공하여 모델의 예측 범위를 실제 데이터로 제한하는 RAG 방식의 접근
Training Reward 최적화: 유창함(Fluency) 중심의 보상 체계가 Hallucination을 유발하는 구조적 인과관계 파악
Context Window 활용: 제한된 파일 크기의 외부 데이터를 주입하여 예측 엔진의 추론 근거를 명시적으로 지정하는 방식

실천 포인트

1. 특정 고유명사, 날짜, URL 포함 시 50%의 확률로 Hallucination 가능성을 가정하고 검증 프로세스 구축

2. 모델에게 '불확실할 경우 답변을 거부하라'는 명시적 Instruction을 시스템 프롬프트에 반영

3. 외부 지식 기반의 Grounding을 통해 모델의 자유로운 예측 범위를 제약하는 아키텍처 설계

4. 전문성이 필요한 도메인(법률, 의료) 적용 시 생성 결과에 대한 인간 검증(Human-in-the-loop) 단계 필수 포함

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