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"AI가 자꾸 헛소리한다고?" 구글이 밝힌 그 원인과 명쾌한 해법

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.23 23:16

기사 3줄 요약

1 구글, 기업 RAG 시스템 실패 원인 '불충분한 맥락' 지목
2 '충분한 맥락 자동 평가기'로 객관적 문제 진단 가능 제시
3 데이터 구조화 및 환각 방지 기술로 AI 정확도 향상 기대

기업에서 사용하는 인공지능(AI) 챗봇이 가끔 엉뚱한 답변을 내놓아 업무에 차질을 빚는 경우가 있습니다. 마치 중요한 업무 지시를 받고도 동문서답하는 신입사원처럼 느껴질 때도 있는데요. 세계적인 IT 기업 구글이 이러한 AI의 '헛소리' 문제 원인을 파악하고, 이를 해결할 수 있는 실마리를 제시해 큰 관심을 받고 있습니다.

RAG가 뭐길래 자꾸 말썽이야?

최근 많은 기업이 도입하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 시스템은 AI가 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 찾아내 답변을 만드는 기술입니다. 똑똑한 AI 언어 모델(LLM)이 마치 오픈북 시험을 치르듯 참고 자료를 뒤져가며 답을 찾는 것과 비슷합니다. 하지만 이 참고 자료, 즉 AI에게 주어지는 정보(맥락)가 부실하거나 부족하면 AI는 엉뚱한 답을 하거나 심지어 없는 말을 지어내는 '환각' 현상을 보이기도 합니다. 구글 연구팀은 바로 이 지점에 주목했습니다. 기업의 RAG 시스템이 기대만큼 똑똑하게 작동하지 못하는 근본적인 원인이 바로 AI에게 제공되는 '맥락 정보가 불충분'하기 때문이라고 진단한 것입니다. 아무리 뛰어난 학생이라도 참고서 내용이 뒤죽박죽이거나 부족하면 좋은 답을 쓰기 어려운 것과 같은 이치입니다.

구글이 찾은 진짜 문제점, '맥락'이 부족하다고?

구글은 이 문제를 해결하기 위해 '충분한 맥락(Sufficient Context)'이라는 새로운 개념을 제시했습니다. 이는 단순히 많은 정보를 주는 것이 아니라, AI가 질문에 대해 정확하고 믿을 수 있는 답변을 만드는 데 꼭 필요한 최소한의 핵심 정보를 의미합니다. 연구팀은 AI가 스스로 주어진 정보가 질문에 답하기에 충분한지 아닌지를 판단하는 '충분한 맥락 자동 평가기'라는 도구까지 개발했습니다. 이 평가기는 AI가 답변의 정답 여부를 따지기 전에, 주어진 맥락 정보만으로 답을 할 수 있을 '가능성'이 있는지를 먼저 판단합니다. 덕분에 실제 기업 환경처럼 정답을 미리 알 수 없는 상황에서도 AI에게 제공되는 정보의 품질을 가늠해 볼 수 있게 되었습니다. 이는 RAG 시스템의 성능을 한 단계 끌어올릴 중요한 열쇠가 될 수 있습니다.

구글 연구가 밝힌 놀라운 사실들

이번 구글 연구에서는 몇 가지 흥미로운 점도 발견되었습니다. 첫째, AI에게 충분한 맥락 정보를 제공해도 '환각' 현상이 완전히 사라지지는 않았습니다. 이는 AI가 단순히 정보를 외우는 것이 아니라, 주어진 정보를 바탕으로 나름의 추론을 하는 과정에서 오류가 생길 수 있다는 뜻입니다. 둘째, RAG 시스템이 오히려 AI가 잘 모르는 질문에 대해 '모르겠다'고 답하는 능력을 떨어뜨릴 수 있다는 점입니다. AI가 일단 어떤 정보든 주어지면, 그 정보에 과도하게 의존해 확신을 갖고 부정확한 답변을 내놓을 가능성이 커진다는 것입니다. 셋째, 때로는 AI에게 제공된 맥락 정보가 부족해도 AI가 이미 학습한 지식(사전 훈련 지식)으로 정확한 답을 맞히기도 했습니다.

그럼 우리 회사 AI는 어떻게 해야 할까?

구글의 연구는 기업들이 RAG 시스템을 더 똑똑하게 만들기 위한 몇 가지 중요한 방향을 제시합니다. 가장 먼저, 기업 내부에 흩어져 있는 데이터를 잘 정리하고 관리해서 AI에게 양질의 맥락 정보를 충분히 제공해야 합니다. 또한, AI가 엉뚱한 소리를 하지 않도록 '선택적 생성' 같은 기술, 즉 AI가 잘 모르는 질문에는 솔직하게 '모르겠다'고 말하도록 가르치는 방법을 적극 활용해야 합니다. 기업들은 단순히 RAG 시스템을 도입하는 데 그치지 말고, 검색 기능이 있을 때와 없을 때 AI 모델의 성능을 모두 꼼꼼히 평가하여 시스템이 제대로 작동하는지 지속적으로 점검해야 합니다. 데이터의 최신 상태 유지, 정보 접근 권한 관리 등도 함께 고려되어야 할 중요한 요소들입니다. 결국, RAG 시스템의 성공은 기술적인 완성도뿐 아니라, 철저한 데이터 관리와 지속적인 개선 노력에 달려있습니다.

구분	내용
주요 내용	구글 연구는 기업용 RAG 시스템의 실패 원인이 '불충분한 맥락'임을 밝히고, '충분한 맥락' 개념을 도입하여 해결책을 제시함
연구 방법	다양한 데이터 세트와 LLM을 사용하여 RAG 시스템 성능 분석, '충분한 맥락 자동 평가기' 개발
주요 발견 사항	맥락이 충분해도 환각 발생, RAG 시스템이 답변 회피 능력 저하, 사전 훈련 지식으로 맥락 부족에도 정답 가능
기업 RAG 시스템 시사점	데이터 구조화 및 관리, 맥락 정보 품질 및 관련성 개선, 환각 현상 완화, 모델 평가
연구 제한 사항	특정 데이터 세트 및 LLM 사용, '충분한 맥락' 판단 기준 주관성
다른 관점	데이터 최신성, 접근 권한 관리, LLM 추론 능력 등 다양한 요인 고려 필요
결론	RAG 시스템은 기술적 측면뿐 아니라 데이터 거버넌스, 사용자 교육, 지속적인 개선 노력 필요

이번 구글의 연구는 기업용 AI가 한 단계 더 발전하는 데 중요한 밑거름이 될 것입니다. RAG 시스템은 만병통치약이 아니며, 우수한 데이터 품질 관리와 인간의 지능적인 개입이 조화를 이룰 때 비로소 기업의 업무 효율을 극대화하는 강력한 도구가 될 수 있다는 점을 기억해야 합니다.

편집자: 이도윤 기자

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