LLM 환각, 아키텍처 개선으로 해결해야
- •환각 현상은 LLM의 확률적 생성 구조에서 기인하는 본질적 특징이며 단순 소프트웨어 버그가 아니다.
- •LLM 작업을 연쇄적으로 연결할 경우 실패율이 기하급수적으로 증가해 5단계 수행 시 40%를 상회한다.
- •데이터 조회 등 일상적 작업은 결정론적 도구를 사용하고, 판단이 필요한 모호한 작업에만 LLM을 활용해야 한다.
대규모 언어 모델(LLM)의 환각 현상은 소프트웨어 버그가 아닌 확률적 생성 아키텍처의 내재적 특성이다. 소프트웨어 엔지니어인 라파엘 핀슨(Raphaël Pinson)에 따르면, 템퍼러처(Temperature) 값을 낮추어 허위 정보를 억제할 수 있으나 이 경우 모델의 전반적인 유용성이 저하된다. 따라서 개발자는 환각을 제거하려 하기보다 작업의 창의성이나 정확성 요구 수준에 따라 효율적으로 과업을 배치해야 한다. 결정론적 시스템을 대신해 확률적 모델을 무리하게 사용하면 회피 가능한 실패율이 발생하며, 여러 단계의 작업을 연쇄적으로 수행할 경우 오류는 누적된다. 단일 단계에서 10%의 실패율을 보이는 작업도 3단계로 연결하면 27%로 증가하며, 5단계를 거치면 실패율은 40%를 넘어선다.
에이전틱 AI를 활용한 계보 연구 시스템의 사례를 보면, 기록 보관소에서 데이터를 가져오는 작업은 모델이 존재하지 않는 기록을 지어낼 위험이 있으므로 LLM 대신 표준 API 호출과 같은 결정론적 방식으로 처리해야 한다. 반면, 이름 철자나 나이 불일치 등 일관성 없는 데이터 사이에서 패턴을 찾는 작업은 LLM의 확률적 추론 능력이 필수적이다. 이러한 작업 할당의 혼선은 아키텍처의 취약성을 초래한다.
최근 자연어 프롬프트 기반의 경로 설정 방식보다 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 표준화된 프로토콜을 선호하는 추세는 기술적 퇴보로 평가된다. 자연어 설명에 의존하는 것은 신뢰할 수 있는 소프트웨어 로직을 확률적 추측으로 대체하여 불필요한 엔트로피를 유발한다. 반면, 모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 유형이 지정된 입력과 보장된 동작을 통해 결정론적 도구를 제공하므로 자연어 라우팅보다 훨씬 견고하다. 라파엘 핀슨(Raphaël Pinson)은 개발자들이 빠른 프로토타이핑이나 별도 서비스 유지보수를 피하기 위해 LLM을 남용하는 경향이 있으며, 이는 결과적으로 시스템의 신뢰성을 희생시키는 선택이라고 지적한다. 파이프라인 설계 시 진정한 판단이나 모호성 해결이 필요한지 검토해야 하며, 결정론적 함수로 정답을 얻을 수 있는 경우 생성형 모델을 사용하면 불필요하고 값비싼 실패 모드만 늘어날 뿐이다.