생성형 AI의 환각 현상은 AI가 사실이 아닌 정보를 생성하거나, 존재하지 않는 사실을 마치 있는 것처럼 표현하는 문제를 의미합니다. 이러한 현상은 AI의 신뢰성을 저하시켜, 사용자가 제공된 정보의 진위를 판단하기 어렵게 만듭니다. 환각 현상의 원인 데이터 품질 문제: 생성형 AI는 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습합니다. 이 데이터가 부정확하거나 편향되어 있을 경우, AI는 잘못된 정보를 학습하게 됩니다 확률적 모델링: AI는 통계적 패턴을 기반으로 작동하며, 문맥에 맞는 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 문맥과 상관없는 정보나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다 프롬프트 오류: 사용자가 입력한 질문이나 지시문이 모호하거나 불명확할 경우, AI는 잘못된 해석을 하여 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다 15 . 맥락 이해의 한계: AI는 주어진 맥락을 이해하지만, 그 깊이나 폭이 제한적입니다. 긴 대화나 복잡한 논리적 추론이 필요한 경우, 이전에 언급된 정보를 잊거나 왜곡할 수 있습니다 환각 현상 검증 방법 출처 검증: AI가 제공한 정보의 출처를 명확히 확인하고, 신뢰할 수 있는 데이터베이스나 문서에서 정보를 교차 검증해야 합니다 증거 및 정확성 분석: 제공된 정보가 주장하는 내용을 뒷받침할 수 있는 데이터나 연구 결과가 있는지 확인합니다 일관성 및 논리적 추론 검증: AI가 생성한 정보를 다른 신뢰할 수 있는 출처와 비교하여 일관성을 검사합니다 전문가 검토: 특히 중요한 결정이나 정보에 대해서는 전문가의 검토를 받는 것이 좋습니다 프롬프트 개선: 질문을 보다 명확하고 구체적으로 작성하여 AI가 올바른 정보를 제공하도록 유도해야 합니다 결론적으로, 생성형 AI의 환각 현상은 데이터 품질 문제와 모델의 확률적 특성 등 여러 요인에서 기인하며, 아직까지도 생성형 AI를 통해서 생성된 결과물에는 정보의 신뢰성 이슈가 있습니다. 이를 판단하기 위해서는 출처 확인과 전문가 검토 등의 방법이 필요하다고 하는데, 사용자가 질의한 답에 대해서 일
Genspark AI에서 최근에 발표한 Autopilot Agent (비동기 AI 에이전트)를 가장 유용하게 사용할 수 있는 예시 어떤 사실을 검증 (교차 검증)하고자 할때, 인터넷의 모든 정보를 샅샅이 뒤져서 교차 검증이 필요할때 이 기능을 이용하면 매우 유용합니다. 예를 들면, 'Genspark 가 최근에 발표한 autopilot agent가 세계 최초 비동기 AI 에이전트' 라고 하는데 이 사실이 맞는지 Autopilot agent 기능으로 검증을 해 보았습니다. 질의문: 다음과 같이 Genspark 가 세계 최초로 비동기 ai agent를 개발하였다고 하는데 이 사실이 맞는지 검증해줘:[Genspark Autopilot Agent- World's First Asynchronous AI Agent!] 답변: 121개의 소스를 샅샅이 뒤져서 약 3분후 Genspark 는 아래와 같은 답을 찾아서 이메일로 알려줍니다. https://www.genspark.ai/autopilotagent?id=be14531e-408f-4e99-8120-fa704df95a4a Autopilot Agent 사용하기 좋은 예시문: 1.“ 영화 007 시리즈에 제임스 본드 역을 하였던 배우들중에서, 셰익스피어 작품을 각색한 다른 영화나 연극에 출연한 배우가 있는지 찾아주고, 만일 있다면 누가 어떤 영화나 연극에 출연을 하였는지 조사해줘?' 2. " 최근 5년간 한국의 대기오염 지수 변화 추세를 분석해 주세요." 3. "커피 소모량이 가장 많은 국가 10위권 국가들의 암 발생율 통계를 찾아주고 이를 기반으로 커피 소모량과 암 발생율의 상관 관계가 있는지 검증을 해줘" 4. "OpenAI 의 o1-preview 모델이 추론 능력이 매우 탁월하다고 하는데, 이게 사실인지 검증을 해줘" 5. "Claude 3 Opus가 Claude 3.5 sonnet 보다 창의적인 글쓰기에 더 탁월하다고 하는