AI 환각 현상은 거대언어모델(LLM)이 검증된 정보의 데이터베이스가 아니라, 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하도록 설계된 엔진이기 때문에 발생한다. AI는 응답을 생성할 때 진실 여부를 확인하는 대신, 훈련 과정에서 학습한 패턴을 바탕으로 문장을 구성한다. 따라서 모델이 충분하지 않거나 모호한 정보를 다룰 때, 매우 자신 있게 들리지만 실제로는 완전히 조작된 정보를 내놓을 수 있다.

이러한 특성은 모델의 작동 원리에 내재된 본질적인 성격이다. AI는 사실의 정확성보다 통계적 일관성을 우선시하기 때문에, 잘못된 주장을 사실인 것처럼 제시하는 환각 현상이 나타나곤 한다. 다만 사용자가 구체적이고 잘 정의된 맥락과 지시사항을 제공하면 모델의 출력 범위를 제한하여 사실적 일관성을 높일 수 있다.

AI 환각 현상은 거대언어모델(LLM)이 검증된 정보의 데이터베이스가 아니라, 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하도록 설계된 엔진이기 때문에 발생한다. AI는 응답을 생성할 때 진실 여부를 확인하는 대신, 훈련 과정에서 학습한 패턴을 바탕으로 문장을 구성한다. 따라서 모델이 충분하지 않거나 모호한 정보를 다룰 때, 매우 자신 있게 들리지만 실제로는 완전히 조작된 정보를 내놓을 수 있다.

이러한 특성은 모델의 작동 원리에 내재된 본질적인 성격이다. AI는 사실의 정확성보다 통계적 일관성을 우선시하기 때문에, 잘못된 주장을 사실인 것처럼 제시하는 환각 현상이 나타나곤 한다. 다만 사용자가 구체적이고 잘 정의된 맥락과 지시사항을 제공하면 모델의 출력 범위를 제한하여 사실적 일관성을 높일 수 있다.