LLM 환각 방지 및 완화 기술 제안

오픈소스 LLM 환각 방지 및 완화 기술 제안

사용자 질문에 신뢰할 수 있는 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 현상을 줄이는 다양한 기술들을 종합적으로 검토하였습니다. 환각이란 LLM이 그럴듯하지만 사실과 맞지 않는 정보를 만들어내는 현상을 말하며, 이는 AI 솔루션의 신뢰성을 떨어뜨리는 큰 요인입니다. 아래에서는 오픈소스 LLM을 활용하면서도 사실에 기반한 응답을 보장하기 위한 현재까지 제안된 핵심 기법들과 사례를 분야별로 정리하고, 각 접근법의 실용적인 고려사항을 함께 제안합니다.

LLM 환각 방지 및 완화를 위한 주요 기술 동향

• 지식 검색 결합 (Retrieval-Augmented Generation, RAG): 외부 지식베이스나 검색 엔진을 통합하여 모델의 응답을 실제 데이터에 근거하도록 하는 방법입니다. 모델 내부 지식에만 의존하지 않고 관련 정보를 검색해 활용함으로써 환각을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft는 Bing 검색 API를 LLM에 연동하여 실시간 최신 정보로 답변을 생성하도록 함으로써 환각 응답을 40% 감소시켰습니다. (※실용 고려: RAG를 구현하려면 문서 크롤링/벡터DB 등의 인프라와 응답 지연 시간 증가를 고려해야 하지만, 최신성 및 정확성 향상 이점이 큽니다.)
• 인간 피드백 강화 학습 (RLHF): 인간 평가자의 피드백을 통해 모델을 재훈련시켜 출력 품질을 높이는 기법입니다. 사람에게 더 선호되는 답변을 내도록 보상함으로써 부정확한 응답을 줄일 수 있으며, OpenAI ChatGPT에도 활용된 핵심 기술입니다. 실제로 RLHF를 적용하면 응답의 사실 정합성과 일관성이 개선되어 환각 발생을 줄이는 효과가 보고되었습니다. (※실용 고려: RLHF에는 고품질의 인간 피드백 데이터와 많은 비용이 들 수 있으나, 오픈소스 프로젝트인 OpenAssistant 등에서 공개한 데이터셋과 툴킷(예: TRLX, DeepSpeed Chat 등)을 활용하면 초기 구축이 가능합니다.)
• 고도화된 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 설계를 개선하여 모델이 더 사실적인 답을 생성하도록 유도하는 방법들입니다. 예를 들어 Chain-of-Thought 기법은 복잡한 문제를 풀 때 모델이 단계별로 사고 과정을 작성하도록 유도하며, 이를 통해 논리적 오류와 사실 오류를 감소시킬 수 있습니다. Google 연구에서는 수학 문제 해결에서 chain-of-thought 프롬프트로 정확도가 30% 향상되었다고 보고합니다. 또한 Self-Consistency 기법은 동일 질문에 대해 여러 번 답변을 생성한 후 가장 일관된 답을 선택하는 것으로, 개방형 질문에서 환각 답변을 약 22% 줄이는 효과가 있었습니다. 이 외에도 “According to [출처]…”와 같이 사실을 인용하도록 유도하는 프롬프트는 지식 응답에서 환각을 줄이는 데 효과적입니다. (※실용 고려: 프롬프트 기법은 구현이 쉬우나, 모든 환각을 없앨 수는 없으므로 다른 기법과 병행해야 합니다. 또한 Chain-of-thought은 모델 추론 시간이 늘어나고, 다중 생성은 컴퓨팅 자원 부담이 증가합니다.)
• 도메인 특화 미세조정(Fine-tuning): 특정 분야 데이터로 모델을 추가 학습시켜 해당 영역에서 일관되고 사실적인 답변을 얻는 방법입니다. 도메인 데이터로 파인튜닝하면 맥락 파악 능력이 향상되어 그 분야에 한정하면 환각 발생이 줄어드는 경향이 있습니다. (예: 의료 논문 코퍼스로 파인튜닝한 LLM은 의료 상담 시 일반 LLM보다 정확도가 높아짐). (※실용 고려: 파인튜닝을 통해 최신 또는 전문 지식을 주입할 수 있으나, 모델의 기존 지식과 충돌하는 새 지식을 주입하면 오히려 혼동을 일으킬 위험이 있습니다. 따라서 도메인 데이터는 정제된 정확한 데이터여야 하며, 지속적 보완 학습으로 업데이트하는 것이 바람직합니다.)
• 지식 그래프 등의 구조화 지식 활용: 위키데이터(Wikidata)나 DBpedia 같은 지식 그래프를 사용하여 모델 응답을 검증하거나 보강하는 기법입니다. 구조화된 사실(triple) 데이터를 조회하여 LLM의 출력에 교차 검증 근거로 활용하면 모델이 엉뚱한 사실을 만드는 것을 방지할 수 있습니다. 한 예로, GPT 모델에 Wikidata 기반 검증 단계를 추가하였더니 퀴즈 질문 응답의 사실 정확도가 18% 향상된 사례가 있습니다. (※실용 고려: 지식 그래프 질의에는 별도 쿼리 모듈과 지식베이스가 필요하며, 커버리지 한계로 완벽히 모든 질문을 다루진 못하므로 일반 텍스트 검색과 병행하는 것이 좋습니다.)
• 환각 탐지 및 사후 검증 모델: LLM 출력 자체를 평가하여 잘못된 정보를 식별하는 2차 모델이나 알고리즘을 활용합니다. 예를 들어 Meta AI에서는 LLM의 출력을 입력 받아 잘못된 사실 여부를 판별하는 분류 모델을 개발했는데, 테스트에서 잘못된 출력을 92%의 높은 재현율로 탐지했다고 합니다. 또한 생성된 답변과 신뢰할 만한 지식소스 간 사실 일치도를 점수화하는 방법도 연구되고 있습니다. Google의 T5 모델은 응답의 사실 정확성에 따라 점수를 매겨 출력 순위를 조정함으로써, 최고 25%까지 환각 답변을 감소시켰습니다. (※실용 고려: 이런 판별 모델을 훈련하려면 대량의 “사실/환각” 라벨링 데이터가 필요합니다. 하지만 공개 데이터(예: FEVER, TruthfulQA 등)를 활용하거나, 요약/번역 분야의 사실성 검증 모델(FactCC 등)을 전이 학습해 사용할 수 있습니다. 완벽하지 않더라도 후비 필터링으로서 환각이 심한 답변을 걸러내거나 수정 요청을 내는 용도로 실용 가능합니다.)
• 적대적 훈련(Adversarial Training): 모델이 흔히 빠지는 오류나 의도적 함정 질문(적대적 예제)에 노출시켜 내재적 강인함을 높이는 기법입니다. 예를 들어 모델에게 틀린 정보를 포함한 질문이나 극단적 사례를 학습시켜 두면, 실제 응답 시 비슷한 함정에 빠질 확률이 줄어듭니다. 연구에 따르면 이런 적대적 데이터로 추가 학습한 모델은 특수한 적대적 평가에서 환각 답변이 15% 감소했다고 보고됩니다. (※실용 고려: 적대적 예제를 자동 생성하거나 수집하는 데 노력과 비용이 들며, 일반적인 질문에 대한 성능 훼손이 없도록 균형 잡힌 학습이 중요합니다.)

위의 전략들은 모델 학습 단계부터 추론, 그리고 결과를 사용자에게 제시하는 단계까지 다양하게 적용되어 왔습니다. 아래에서는 이 중 핵심적인 몇 가지 접근법을 구체적인 사례와 함께 자세히 살펴보고, 특히 오픈소스 LLM 환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 방안을 제시합니다.

검색 결합 생성 (RAG) 및 사실성 평가 도구 활용

Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 검색을 통해 관련 정보를 불러와 프롬프트에 포함시키는 방식입니다. 최신 정보를 포함하거나 모델 지식에 빈틈이 있는 주제도 근거를 갖고 답하도록 유도하므로, 환각을 예방하는 가장 효과적인 접근 중 하나로 평가됩니다. RAG의 구현 방법으로는 사용자의 질문에 대해 벡터 데이터베이스나 검색 엔진에서 상위 문서를 검색한 뒤, 그 내용을 프롬프트와 결합하여 답변을 생성하는 단계가 포함됩니다. 이러한 방식을 통해 모델은 사실 근거가 되는 텍스트에 기반하여 응답하므로 독단적으로 지어낼 가능성이 줄어듭니다. 실제 현업 적용 사례로 Bing Chat, Perplexity AI 등의 서비스가 LLM+웹 검색 조합으로 비교적 정확한 답변과 출처 링크 제시를 하고 있으며, Bing의 내부 실험에서는 RAG 도입 시 사실 오류가 40% 감소했다고 합니다. 또한 복잡한 질문에 대해 Multi-hop 검색(여러 번 질의하여 다단계로 정보를 모으는 방식)을 적용하면, 한 번의 검색보다 20%가량 사실 오류를 더 줄일 수 있었다는 연구 결과도 있습니다.

RAG를 구현하는데 사용할 수 있는 오픈소스 도구들도 다양합니다. 예를 들어 Hugging Face에서는 RAG 모델(BART 기반)을 제공하며, 파이썬 생태계에서는 LangChain, LlamaIndex(GPT Index), Haystack 등이 손쉽게 RAG 파이프라인을 구축할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 이들 도구를 활용하면 오픈소스 LLM (예: Llama 2, GPT-J 등)을 사내 문서, 위키피디아 등의 커스텀 지식베이스와 연계하여 질문응답 시스템을 만들 수 있습니다. (※실용 고려: RAG의 성능은 구축한 지식 코퍼스의 품질과 검색 성능에 크게 좌우됩니다. 따라서 도메인에 맞는 문서를 확보하고, 임베딩을 통한 검색 정확도를 튜닝하는 작업이 필요합니다. 또한 외부 지식을 프롬프트에 넣으면 컨텍스트 길이 문제가 있으므로, 최신 LLM의 토큰 한도를 고려하거나 LLM 압축 기법을 활용해야 합니다.)

한편, 구조화된 지식 그래프 결합도 RAG와 유사하게 활용 가능합니다. 예컨대 인물 정보 질의에 대해 DBpedia에서 해당 인물의 속성을 조회한 결과를 프롬프트에 포함시키거나, LLM이 생성한 답변의 주요 개체를 추출하여 Wikidata의 검증된 값을 참조함으로써 LLM의 출력을 보완할 수 있습니다. 연구에서는 GPT의 출력에 Wikidata facts를 첨가하도록 한 실험에서 사실 정확도 18% 개선을 확인하였고, 이는 특히 퀴즈/트리비아 같은 명확한 사실을 묻는 경우에 효과적이었습니다. (※실용 고려: 그래프 기반 조회는 질의어 정규화, 개체 링크 등의 전처리가 필요하며, 모델이 비정형 문장으로 답변을 내놓는 형식상 그래프 정보와 매핑하는 데 한계가 있습니다. 그러므로 중요한 엔티티 값(날짜, 수치 등)을 교차확인하는 용도로 활용하는 등 부분적인 보조 수단으로 쓰는 것이 현실적입니다.)

또 다른 측면으로, 모델의 사실성 평가(factuality evaluation)를 위한 자동화 도구들도 함께 활용할 수 있습니다. 이는 LLM이 답변을 생성한 후, 그 사실 여부를 검증하거나 점수화하여 사용자에게 제공하거나 내부 품질관리 지표로 삼는 방법입니다. 예를 들어, SAFE (Search-Augmented Factuality Evaluator)라는 오픈소스 평가 프레임워크는 LLM의 긴 응답을 사실 단위로 분해한 뒤 각 조각을 구글 웹검색으로 확인하여 사실이 뒷받침되는지 판단합니다. 아래 그림은 SAFE의 검증 절차를 보여줍니다. SAFE 파이프라인: LLM의 응답을 문장별로 나누고 self-contained하게 수정한 뒤(revise), 관련성 있는 검색 결과를 찾아(check) 사실 지원 여부를 판단(rate)한다. 예시 응답의 각 문장에 대해 “✔”는 사실 지원, “✖”는 불지원 판정이며, 최종적으로 지원 2건, 불지원 1건을 출력한다. 이러한 검색 기반 사실 검증은 사람 평가자만큼 정확하면서도 (일부 실험에서는 인간보다도 높은 정확도를 보이기도 했습니다) 비용은 크게 낮추는 장점이 있습니다. SAFE와 유사한 자동 검증 기법을 시스템에 통합하면, 모델의 최종 답변에 대해 사후적 필터링을 하거나 사용자에게 신뢰도 점수를 제시할 수 있습니다.

이 밖에도 생성된 문장과 신뢰 소스 간의 논리적 일치를 판정하는 엔테일먼트 모델(자연어 추론, NLI 기반)이나, 요약 검증용으로 쓰이는 사실 일치도 측정 모델 등을 활용해 LLM 출력을 스크리닝하는 방법이 있습니다. 예를 들어 Google 연구진은 요약 등의 출력에 대해 T5 모델로 사실일치 점수를 부여하여, 그 점수가 낮은 응답은 걸러내거나 추가 검증하도록 하는 시스템을 실험했으며 환각 출력이 크게 감소하는 효과를 확인했습니다. Meta의 사례처럼 환각 탐지 전용 분류기를 만들어 LLM의 답변을 이차적으로 분류하는 방법도 있습니다. (※실용 고려: 이런 사실성 평가 도구들은 완벽히 정확하지는 않으므로 보조 지표로 활용해야 합니다. 모델 출력의 중요 요소(날짜, 수치 등)를 추출해 검색하여 검증하는 간단한 규칙부터, SAFE처럼 복잡한 에이전트 방식을 도입하는 것까지 난이도와 비용 스펙트럼이 다양합니다. 프로젝트 초기에 우선 간단한 사실 검증 루틴을 넣고, 점진적으로 고도화하는 전략도 고려할 수 있습니다.)

모델 훈련 단계 및 추론 단계에서의 환각 감소 기법

LLM의 환각을 줄이기 위해 모델 학습(Training) 단계와 추론(Inference) 단계 각각에서 활용할 수 있는 다양한 기법들이 있습니다. 훈련 단계에서는 모델의 파라미터 개선을 통해 환각 성향을 낮추는 접근을, 추론 단계에서는 출력 과정을 통제하거나 추가 절차를 넣는 접근을 취하게 됩니다.

훈련 단계의 검증 및 강화 기법

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 앞서 언급했듯 RLHF는 인간이 선호하는 응답 형태로 모델을 재보정함으로써 사실에 부합하지 않거나 부적절한 출력을 억제하는 강력한 수단입니다. 인간 평가자가 여러 생성 결과 중 정확하고 도움되는 답변에 높은 점수를 주고, 그렇지 않은 답변에 낮은 점수를 주는 식의 피드백을 대량 확보하여 모델을 상대로 정책 최적화(Policy Optimization)를 수행합니다. 이를 통해 모델은 사실 오류가 있는 답변은 불이익을 받도록 학습되고, 결과적으로 잘 모르는 영역에 대해 함부로 지어내기보다는 모르겠다고 답변하거나 신중을 기하는 경향을 띠게 됩니다. (※실용적 고려: RLHF를 적용하려면 목표하는 도메인/언어에 대한 충분한 피드백 데이터가 필수적이며, 보상 모델 훈련 및 정책 미세조정에 필요한 전문 지식과 계산 자원이 요구됩니다. 오픈소스 생태계에서는 OpenAI의 논문(OpenAI InstructGPT 등) 공개 후 여러 재현 시도가 있었으며, 비교적 소규모로 시도하려면 모델 압축/부분훈련 기술(LoRA 등)과 공개된 인간 피드백 데이터셋을 활용할 수 있습니다. 또한, RLHF 과정에서 사실 관계보다는 인간이 보기엔 그럴듯한 답변에 치중하는 현상이 생기지 않도록, 피드백 지침을 정확하고 근거 있는 응답에 가중치를 주도록 설계해야 합니다.)
• 도메인별 추가 학습(Fine-tuning): 기본 LLM이 일반 지식에는 능통해도 특정 전문 분야에서는 환각이 잦을 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 해당 분야의 정확한 Q&A 데이터나 문서를 모델에 추가 학습시키면, 그 맥락에 한정하여 사실 일치율을 높일 수 있습니다. 예컨대 법률 자문 챗봇을 개발할 때 판례 및 법조문 데이터를 풍부하게 학습시켜 두면, 일반 LLM보다 법률 질의에 대해 더 실제 사례에 가까운 답을 하게 됩니다. (※실용적 고려: 파인튜닝 데이터는 정확성과 최신성이 담보되어야 합니다. 부정확한 데이터를 학습시키면 오히려 환각이 늘어날 수 있으므로, 크라우드소싱보다는 전문가가 검수한 데이터가 바람직합니다. 또한 너무 최신 정보(기존 모델 지식과 상충될 가능성이 있는)를 주입할 경우 앞서 언급된 내부 지식 충돌이 생길 수 있어, 파인튜닝 강도를 조절하거나 필요한 경우 모델의 특정 부분만 학습하는 기법(예: LoRA로 관련 부분만 미세조정)도 고려됩니다.)
• 지식 갱신 및 지속학습: LLM은 한 번 학습되면 시점 이후의 지식은 몰라서 환각을 일으키는 경우가 많습니다. 이를 해결하려면 주기적으로 모델을 재학습하거나 추가 훈련하여 지식을 갱신해야 합니다. 오픈소스 LLM의 경우 커뮤니티에서 최신 데이터로 파인튜닝한 가중치를 공유하기도 하므로, 이러한 지식 업데이트 버전을 활용하면 모델이 시대착오적 환각을 덜 일으킵니다. (※실용적 고려: 거대 모델을 빈번히 재학습하기는 어렵기 때문에, 현실적으로는 RAG 같은 검색 기반 접근으로 지식 업그레이드를 대체하는 경우가 많습니다. 한편, 특정 지식만 고치고 싶을 때는 편집 알고리즘(e.g. ROME, LoRA editing)으로 국소적으로 지식을 수정하는 연구들도 있으나 현 단계에서는 활용이 복잡합니다.)
• 어드버서리(적대적) 훈련: 모델이 자주 오류를 범하는 패턴이나 악의적으로 틀린 정보를 일부러 학습시켜 모델을 혼란스럽게 하는 적대적 샘플을 투입하여 훈련시키는 방법입니다. 예를 들어 모델이 “두 문장을 비교하여 거짓인 쪽을 찾는” 훈련을 많이 하면, 추론 시 모순된 정보를 스스로 탐지하여 정정할 가능성이 높아집니다. 이러한 강화훈련을 거친 모델은 그렇지 않은 모델보다 의도된 함정 질문에 대한 내구성이 높아지고 환각 빈도가 감소하는 것으로 나타났습니다. (※실용적 고려: 적대적 데이터 구축은 전문적이고, 특정 유형의 환각에만 강인해질 위험이 있으므로, 다양한 유형의 오류 사례를 포함하는 것이 중요합니다. 또한 지나친 적대적 훈련은 모델의 유연성을 해칠 수 있어, 정밀한 균형 조절과 사전 테스트가 필요합니다.)
• 휴먼-인-더-루프(HITL) 지속 개선: 모델 배포 후에도 사용자나 전문가의 피드백 루프를 운영하여 환각 사례를 꾸준히 교정하는 방법입니다. OpenAI ChatGPT의 경우 사용자들이 잘못된 답변을 신고하면 내부적으로 학습 로그에 반영해 모델 개선에 활용하고 있고, IBM 왓슨은 의료 도메인에서 의사가 모델 응답을 검토하여 오류를 수정함으로써 환각률을 35% 가까이 낮춘 사례가 있습니다. 이러한 사람 검증 단계는 초기 모델의 한계를 인간 지식으로 보완하고, 축적된 교정 데이터를 다시 모델 학습에 활용함으로써 장기적으로 환각을 감소시키는 선순환을 만듭니다. (※실용적 고려: 전문가 검수는 비용이 크므로 고위험 분야에 선택적으로 적용하고, 일반적인 사용자 피드백은 인터페이스 내 신고/평가 기능으로 손쉽게 수집할 수 있게 해야 합니다. 수집된 피드백은 정제와 라벨링 과정을 거쳐 추후 모델 개선에 활용하는 데이터 엔지니어링 파이프라인 구성이 필요합니다.)

추론 단계의 지식 접목 및 다단계 검증 기법

• 외부 지식 그라운딩 (External Knowledge Grounding): 모델이 추론 중 실시간으로 외부 정보를 참조하도록 하여 환각을 방지합니다. 대표적으로 앞서 설명한 RAG가 이에 해당하며, 추론 시점마다 필요한 정보를 검색해보거나, 회사 내부DB를 조회하거나, 계산기/지도 등의 API를 호출하는 식입니다. 이러한 툴 활용 능력을 넣어주면 (일종의 "에이전트"로 동작), LLM 단독으로 답변할 때보다 사실 오차가 줄어듭니다. 예를 들어 Self-Ask with Search라는 방법은 LLM이 질문을 스스로 작은 하위 질문들로 나누어 하나씩 웹 검색을 수행하고, 찾은 근거를 바탕으로 최종 답을 구성하게 합니다. 이런 다중 단계 검색 접근은 단일 단계보다 정확하며, Facebook AI 연구에서는 multi-hop RAG로 다단계 추론 질문의 오류를 20% 감소시켰다고 보고했습니다. (※실용적 고려: 외부 지식 연결은 API 지연, 지식베이스 업데이트 이슈 등이 있으므로, 응답 속도와 정확성의 트레이드오프를 고려한 설계가 필요합니다. 또한 API 실패나 지식 부재시 대비책으로 모델이 자체 답변을 내도록 하는 등 폴백 전략도 구현해야 합니다.)
• 연역적/연쇄적 사고 유도 (Chain-of-Thought Reasoning): 모델이 답을 곧바로 내놓지 않고 중간 추론 과정을 텍스트로 표현하게 함으로써, 논리적 비약이나 근거 누락을 줄이는 기법입니다. 예를 들어 질문에 답하기 전에 “1단계: 문제를 분석한다… 2단계: 필요한 정보를 상기한다…” 식의 사고 사슬(chain-of-thought)을 거치게 프롬프트를 디자인하면, 모델이 보다 체계적으로 답을 구성하여 환각 가능성을 낮춥니다. 이러한 기법은 특히 수학, 추론 문제에서 정확도를 높이는 데 유용하며, 사실성 면에서도 모델이 자기검열하면서 진행하는 효과가 있습니다. (※실용적 고려: Chain-of-thought는 프롬프트 엔지니어링의 일종이므로 구현 난이도는 낮으나, 모델이 생성하는 중간 과정이 길어져 응답 시간이 증가할 수 있습니다. 또한 공개된 오픈소스 LLM들 중 chain-of-thought 능력은 모델 크기와 관계가 있으므로, 성능이 충분한 모델을 선택해야 합니다.)
• 자기 일관성 검증 (Self-Consistency): 모델에게 한 번만 답변을 듣지 않고 여러 번 출력을 생성한 뒤, 그 중 내용이 서로 대체로 일치하는 답변을 최종사용하는 방식입니다. 모델이 임의로 지어낸 부분은 시도 때마다 달라질 가능성이 높기 때문에, 동일한 답이 반복되는 부분은 신뢰도가 높다고 보는 아이디어입니다. 예를 들어 “이 질문에 대해 5번 답해봐” 해서 나온 답변들 중 다수가 특정 사실을 공통적으로 언급하면 그 부분은 사실일 확률이 높다고 판단할 수 있습니다. 연구에 따르면 self-consistency를 적용하면 개방형 생성 과제에서 환각 비율이 유의미하게 감소하였습니다. (※실용적 고려: 다중 생성은 배치 추론 형태로 구현해도 그만큼 연산 비용이 증가합니다. 또한 생성된 답변들을 자동으로 비교하여 최종 답을 고르는 로직이 필요합니다. 일관성이 높아도 모두 틀린 경우도 있을 수 있으므로, 이 방법은 다른 사실 검증 기법과 조합해서 사용하는 것이 안전합니다.)
• 사전 지식 친숙도 판단 (예비 응답 거부): 모델이 질문에 답변하기 전에 해당 주제에 대한 자신감이나 친숙도를 판단하여, 자신이 모르는 영역이라고 판단되면 아예 답변을 시도하지 않는 방법입니다. 2024년 소개된 “Self-Familiarity” 기법이 이러한 접근으로, 입력 개념에 대한 모델의 내재적 확신도를 측정한 뒤 임계치 미달 시 환각을 피하기 위해 “잘 모르겠다”거나 검색 모드로 전환하는 전략을 취합니다. 이는 모델 스스로 무지를 인정하도록 하여 엉터리로 지어내는 것을 막는 방법입니다. (※실용적 고려: 모델의 확신도를 얻는 방법으로 출력 토큰의 확률분포 엔트로피나, 추가 모델(예: 분류기)을 통한 평가 등이 사용됩니다. 임계값 설정이 어렵고 과도한 겸손함으로 아무 답도 안 할 위험도 있으므로 사용자 경험을 해치지 않는 선에서 조정이 필요합니다. 현실적으로는 잘 모르는 경우 추론 단계를 RAG로 전환하거나 “도와줄 수 없다”는 답변 템플릿을 출력하도록 설계합니다.)
• 출력 제한 및 가드레일(Guardrails) 설정: LLM의 최종 출력 단계에서 규칙 기반 필터나 보정 로직을 적용하여 환각을 줄이는 방법입니다. 예를 들어 NVIDIA NeMo Guardrails와 같은 오픈소스 툴을 사용하면, 응답에 반드시 출처를 포함하게 강제한다든지, 모델 출력에 금지된 패턴(근거 없는 숫자나 인명 등)이 있으면 자동으로 후편집하거나 재시도를 유도할 수 있습니다. 이러한 가드레일은 일종의 안전망으로, 모델이 잘못된 내용을 말하려 할 때 걸러주거나 형식을 수정해 사용자에게 피해가 가지 않도록 합니다. (※실용적 고려: Guardrails를 활용하려면 사전에 어떤 규칙이 환각 방지에 도움이 될지 도메인별로 정의해야 합니다. 잘못 설정하면 유용한 답변까지 걸러낼 수 있으므로, 초기에는 출력에 출처 붙이기나 금지된 단어 필터처럼 단순한 규칙부터 시작해 점진적으로 고도화하는 것이 좋습니다. 또한 이러한 후처리는 결과 텍스트의 부자연스러움을 초래할 수 있으므로, 충분한 테스트를 거쳐 사용자 경험을 해치지 않는 선에서 적용해야 합니다.)
• 다중 모델 교차 검증: 한 모델의 답변을 다른 모델이나 알고리즘이 검증하게 하는 구조를 도입할 수도 있습니다. 예를 들어, 생성 모델 A가 답을 하면 판단 모델 B가 해당 답변의 각 문장에 대해 사실 여부를 판정하거나, 혹은 다른 방식의 생성 모델 C에게 동일 질문에 답변해보게 한 후 결과를 비교할 수 있습니다. 서로 다른 LLM이나 NLI 모델들로 앙상블을 구축하면 한 모델의 환각을 다른 모델이 잡아낼 가능성이 높아집니다. (※실용적 고려: 여러 모델을 돌리면 당연히 리소스가 증가하고, 서로 결과가 다를 때 어떻게 종합할지에 대한 결합 로직이 필요합니다. 그러나 중요한 응답(예: 의료 정보)에 대해서는 두세 개 모델의 일치된 답만 채택하는 등 보수적 운영을 통해 안전성을 높일 수 있습니다. 오픈소스로는 상대적으로 경량인 BERT계열 사실 판정 모델과, 생성용 LLM을 조합하는 방안을 고려할 수 있습니다.)

사용자 신뢰 향상을 위한 UI/UX 보완 기술

모델과 별개로, 사용자 인터페이스(UI)와 경험(UX) 측면에서 환각의 영향을 완화하고 신뢰도를 높이는 기법들도 중요합니다. 사용자는 응답이 얼마나 신뢰할 만한지를 판단할 근거가 부족하기 때문에, 시스템이 이를 도와주는 기능을 제공하면 잘못된 정보 전파를 예방할 수 있습니다.

• 출처 표기 및 근거 제시: 모델 응답에 출처 링크나 근거 원문을 명시함으로써 사용자가 사실 검증을 직접 할 수 있도록 돕는 방법입니다. 예를 들어 Bing Chat이나 일부 검색 연계 챗봇들은 응답 문장 옆에 위키문서 등의 출처를 번호로 달아주는데, 이러한 투명성 있는 설계는 사용자의 신뢰를 크게 향상시킵니다. 실제 UX 리서치에 따르면 “정보가 어디서 왔는지를 보여주는 것만으로도 사용자 신뢰 구축에 매우 효과적”이며, 심지어 정확한 문단을 인용해서 보여주면 금상첨화라고 합니다. 기업 실험에서도 LLM 답변에 지식 출처를 첨부하는 “citation 경험”을 추가하면 고객 만족도가 눈에 띄게 향상되었고, 모델의 사실 준수율도 개선되는 것으로 나타났습니다. 오픈소스 LLM을 사용할 경우에도, RAG 등을 통해 얻은 참고 문헌이나 웹페이지 URL을 답변과 함께 보여주는 UI를 설계하여 이러한 출처 기반 신뢰 형성 효과를 얻을 수 있습니다. (※실용적 고려: 출처를 과도하게 많이 달면 가독성이 떨어질 수 있으므로 핵심 근거 위주로 제한하고, UI에서는 마우스오버나 별도 패널로 상세 근거를 볼 수 있게 하는 등의 디자인이 고려됩니다. 또한 출처 자료의 저작권이나 출처 신뢰도도 검토해야 하며, 잘못된 출처 (예: 사용자 발 질문 내용을 다시 출처로 보여주는 오류 등)를 붙이지 않도록 모델 출력 처리에 주의가 필요합니다.)
• 신뢰도/확신 점수 표시: 모델의 응답마다 불확실성 정도나 신뢰 등급을 함께 표기하는 방안입니다. 예를 들어 Microsoft Azure OpenAI 서비스에서는 모델이 답한 각 문장에 대해 confidence score를 제공하여, 사용자에게 해당 정보의 확실성을 수치로 표시하는 기능이 있습니다. 이런 신뢰도 지표는 사용자로 하여금 응답을 맹신하지 않고 걸러서 받아들이게 도와주며, 만약 낮은 신뢰도의 답변이라면 추가 검증을 하거나 재질문을 유도하는 식으로 활용될 수 있습니다. (※실용적 고려: 신뢰도 점수를 산출하는 일 자체가 기술적 난제입니다. LLM 내부 확률로 단순 산출하면 사실과 상관없는 자신감 과잉을 표시할 수 있고, 별도 모델을 써야 한다면 복잡성이 늘어납니다. 따라서 초기엔 정성적인 등급(예: “높은 확실성”, “다소 불확실”) 정도로 구현하고, 점차 사용자 피드백으로 보정하는 방식이 현실적입니다. 또한 신뢰도 표시로 인해 오히려 모델 답변을 과소평가하거나 과대평가하는 부작용이 없도록 UX 시험을 병행해야 합니다.)
• 모델 한계에 대한 투명한 고지: 시스템이 만능이 아니며 오류 가능성이 있음을 사용자에게 미리 알리는 것도 중요합니다. 예를 들어 챗봇 인터페이스에 “AI 답변은 틀릴 수 있습니다. 중요 내용은 추가 검증하세요.” 같은 안내를 명시하면, 사용자가 잘못된 정보를 그대로 받아들일 위험을 줄입니다. 이밖에, 모델이 모호한 질문을 받으면 재질문하거나 답변을 유보하도록 UX를 설계하는 것도 방법입니다. 사용자가 너무 광범위하거나 애매한 질문을 했을 때 곧바로 엉뚱한 답을 내는 대신, “어떤 정보를 찾으시는지 좀 더 구체적으로 알려주세요”라고 묻도록 하면 환각으로 직행하는 일을 막을 수 있습니다. (※실용적 고려: 이러한 솔직한 고지와 추가 질문 전략은 사용자 경험 측면에서 답답함을 줄 수도 있으므로, 사용자 목표를 달성하면서도 안전장치를 거는 균형이 중요합니다. 베타 서비스 단계에서는 적극적으로 한계를 알리는 것이 권장되며, 서비스 안정화 후에도 사용자의 신뢰 형성을 위해 투명성 원칙은 지속되어야 합니다.)
• 사용자 피드백 수집 UI: 사용자가 답변을 보고 잘못되었거나 이해하기 어렵다고 느낄 때 즉각 피드백을 보낼 수 있는 UX를 마련하는 것이 좋습니다. 예를 들어 “이 답변이 정확한가요?”, “신뢰도 평가: 👍👎” 등의 인터랙션을 넣어 두면, 환각 사례 발생 시 사용자 커뮤니티로부터 빠르게 신호를 받을 수 있습니다. 이런 피드백은 앞서 설명한 인간 평가 루프에 활용되어 모델 개선에 쓰일 뿐 아니라, 사용자에게도 내 의견이 반영된다는 참여감을 주어 신뢰를 높입니다. (※실용적 고려: 피드백 버튼을 너무 자주 누르도록 유도하면 피로감을 줄 수 있어, 간단하고 자발적으로 참여할 수 있게 하는 것이 포인트입니다. 또한 수집된 피드백은 노이즈가 많을 수 있으므로, 이를 처리하는 백엔드 시스템 (예: 빈발 키워드로 이슈 분류, 심각도 순위 매기기 등)을 마련해야 실효성 있게 활용할 수 있습니다.)

오픈소스 LLM 기반 실용적 적용을 위한 제안

마지막으로, 위의 기술들을 오픈소스 LLM 환경에 적용할 때의 실용적인 접근 전략을 정리합니다. 오픈소스 모델은 원하는 대로 커스터마이징할 수 있다는 강점이 있으므로, 적절한 도구와 결합하면 환각을 크게 줄인 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있습니다:

• 검증된 오픈소스 모델 선정: 우선 기본 LLM으로는 최신 공개 모델 중 성능이 입증된 것을 선택합니다 (예: Llama 2, Falcon, GPT-NeoX 등). 이러한 모델들은 커뮤니티 평가를 통해 어느 정도 사실 오류 특성이 알려져 있고, 필요하면 파인튜닝으로 개선하기에도 자료가 많습니다. 선택한 모델은 가능하면 Instruction 튜닝(대화형으로 미세조정) 버전을 사용하되, 그래도 환각이 나타나므로 이후 기법들을 적용합니다.
• RAG 파이프라인 구축: 오픈소스 검색엔진(예: Elasticsearch)이나 벡터 데이터베이스(FAISS, Milvus 등)에 자사 지식문서나 오픈 지식(위키백과 덤프 등)을 색인하여, LangChain이나 Haystack을 통해 LLM과 연동합니다. 사용자의 질문이 들어오면 우선 상위 관련 문서를 검색하고, 그 내용을 LLM 프롬프트에 넣어 답을 생성하도록 구성합니다. 이렇게 하면 모델이 근거 없는 답을 지어내기보다는, 제공된 문서 범위 내에서 응답하게 되어 환각 위험이 크게 감소합니다. (실제로 “모델+사내 위키 검색” 조합으로 사내 QA 봇을 만든 많은 사례에서, 별도 튜닝 없이도 상당히 정확한 답변 성능을 얻었다는 보고가 있습니다.) 또한 LLM 답변 생성 시 프롬프트를 “주어진 정보를 활용하여 답하라”는 식으로 명확히 지시하고, 출력 형식에 출처 표시를 포함하도록 few-shot 예시를 넣어주면, 출처가 포함된 답변을 자동으로 생성하게 할 수도 있습니다. (예: “[정보] 위 내용을 바탕으로 질문에 답하고, 사용한 출처를 번호로 표시하시오.”)
• 사실 검증 모듈 통합: RAG를 거쳤더라도 모델이 주어진 정보 밖의 내용을 추가로 생성하는 경우가 있습니다. 이를 잡아내기 위해, 사실 검증 단계를 답변 생성 후에 추가합니다. 오픈소스로 제공되는 NLI 모델(예: roBERTa-MNLI)이나 QA모델을 활용하여, 모델 답변의 각 주장에 대한 사실 여부를 판정해볼 수 있습니다. 또는 앞서 언급된 SAFE 코드를 응용해, 모델 답변을 다시 한 번 백엔드에서 검색 질의로 검증하도록 만들 수 있습니다. 검증 결과 신뢰도가 낮은 부분이 감지되면, 사용자에게 “본 답변의 일부는 확인되지 않은 정보일 수 있습니다”라고 표시하거나, 아예 모델에게 “정보 부족” 답변을 하도록 재시도할 수 있습니다. 이러한 2차 검증 모듈은 완벽하지 않지만 안전장치 역할을 하여 큰 오류는 걸러줄 수 있습니다. 특히 오픈소스에서는 검증 알고리즘을 직접 점검하고 도메인에 맞게 개선할 수 있으므로, 서비스를 운영하며 성능을 높여가기 좋습니다.
• 모델 추가 튜닝 및 피드백 적용: 초기에는 기본 모델+검색 조합만으로 구축하되, 서비스 운영 중 수집되는 사용자 피드백과 Q&A 로그를 활용하여 주기적으로 모델을 재훈련하는 것을 권장합니다. 예컨대 사용자 질문에 대해 모델이 검색된 문서에 없던 오정보를 답변했다면 그 사례를 라벨링해두었다가, 차후 “이런 질문엔 이렇게 답하라”는 교정 데이터로 모델을 미세조정합니다. 또한 사용자들이 많이 묻는 질문들을 선별하여 정확한 정답 세트를 만들고, 이를 모델 훈련이나 리워드 모델(RLHF의 보상모델) 학습에 활용할 수 있습니다. 이런 맞춤형 튜닝을 거칠수록 모델은 해당 영역에서 점점 환각이 줄어들고 안정적인 응답 경향을 보이게 됩니다. 오픈소스 생태계에서는 Hugging Face 트랜스포머 등으로 손쉽게 파인튜닝이 가능하며, 비교적 적은 양의 데이터로도 특정 오류 패턴을 교정할 수 있으므로, 민감한 오류가 발견되면 그때그때 교정 튜닝을 해주는 적극적 운영이 바람직합니다.
• UI/UX 개선 적용: 프런트엔드 측면에서는 앞서 논의한 출처 표기, 신뢰도 표시, 피드백 기능 등을 실제 인터페이스에 구현합니다. 예를 들어, 답변 텍스트 중 출처에 해당하는 부분에 하이퍼링크 번호를 달고, 클릭 시 관련 문서를 보여주도록 합니다. 답변 상단에는 모델의 신뢰 점수나 예상 정확도를 아이콘 또는 색깔로 나타낼 수도 있습니다. 사용자가 답변에 의견을 남길 수 있는 피드백 버튼이나 평가 UI를 제공하여, 지속적으로 데이터를 수집합니다. 이러한 UX 요소들은 오픈소스 기반으로도 충분히 구현 가능하며(예: Haystack의 UI 컴포넌트 활용 등), 사용자에게 AI가 투명하고 개선되고 있다는 인상을 주어 신뢰성을 높여줍니다.
• 실행 및 운영 시 고려사항: 오픈소스 LLM 기반 시스템은 초기에 성능 튜닝과 인프라 구축에 노력이 들지만, 일단 구축하면 유연성과 비용 측면에서 이점이 있습니다. 환각 방지 장치를 다층적으로 마련함에 따라 시스템 복잡도도 상승하므로, 각 구성요소(RAG, 검증모듈, UI 등)의 성능 모니터링 지표를 설정해두는 것이 좋습니다. 예를 들어 정답률, 환각률, 사용자 피드백 통계 등을 지속적으로 측정하여 어느 부분에서 개선이 필요한지 파악합니다. 마지막으로, 오픈소스 모델을 활용할 때는 라이선스 조건을 준수하고, 민감한 정보가 외부로 유출되지 않도록 프라이버시 보호도 신경써야 합니다 (예: 내부 지식베이스 사용 시 결과에 개인정보가 드러나지 않게 마스킹 등).

요약하면, 오픈소스 LLM + 검색 지식 + 검증 + 개선 피드백 + 좋은 UI의 조합이 환각을 최소화하고 신뢰도를 높이는 현실적인 솔루션입니다. 이러한 다각도의 접근을 단계적으로 도입하면 사용자는 출처가 뒷받침된 정확한 답변을 얻을 수 있고, 개발팀은 사용자로부터 신뢰를 얻는 대화형 AI 서비스를 구축할 수 있을 것입니다. (향후 모델 성능이 계속 향상되더라도 환각 가능성은 완전히 사라지지 않을 것이므로, 위의 원칙들은 지속적으로 유효한 대책이 될 것입니다.)