AI답변을 해부하다. 사실, 추론, 가설의 구분법
AI의 답에서 사실·추론·가설을 구분하는 법 AI의 답변을 읽다 보면 어디까지가 확인된 사실이고, 어디부터가 AI의 해석인지 구분하기 어려울 때가 있습니다. 예를 들어 AI가 어떤 전통시장 축제를 분석하며 이렇게 답했다고 해보겠습니다. 이 시장은 오랜 역사와 다양한 먹거리를 보유하고 있습니다. 따라서 젊은 관광객들은 전통시장 특유의 정취와 간식 체험을 매력적으로 느낄 가능성이 높습니다. 야간 간식투어를 운영하면 지역의 대표 관광상품으로 성장할 수 있습니다. 세 문장은 자연스럽게 이어집니다. 하나의 설명처럼 읽히지만, 실제로는 서로 다른 성격의 내용이 들어 있습니다. 시장의 역사와 먹거리 현황은 확인할 수 있는 사실 일 수 있습니다. 젊은 관광객이 매력을 느낄 것이라는 판단은 사실을 바탕으로 한 추론 입니다. 야간 간식투어가 대표 관광상품으로 성장할 수 있다는 전망은 아직 검증되지 않은 가설 입니다. 문제는 AI가 이 세 가지를 항상 명확하게 표시해주지는 않는다는 데 있습니다. 사실과 추론과 가설이 같은 문체와 같은 확신의 정도로 표현되면, 우리는 세 문장을 모두 확인된 정보처럼 받아들이기 쉽습니다. AI의 답은 왜 하나의 사실처럼 읽힐까 생성형 AI는 답변을 만들 때 각 문장에 자동으로 ‘사실’, ‘추론’, ‘가설’이라는 꼬리표를 붙이지 않습니다. 문맥에 가장 잘 이어지는 표현을 생성하면서 설명 전체를 일관된 문체로 구성합니다. 그래서 실제 자료에서 확인한 내용과, 그 내용을 바탕으로 도출한 해석과, 앞으로 일어날 일을 예상한 제안이 하나의 매끄러운 문단 안에 들어갈 수 있습니다. 언어 모델의 유창함은 문장 사이의 경계를 부드럽게 만듭니다. 그러나 문장이 부드럽게 이어진다는 사실이 각 문장의 근거 수준까지 같다는 뜻은 아닙니다. OpenAI는 언어 모델의 환각이 단순한 무작위 오류만이 아니라, 모르는 상황에서도 답을 추측하도록 보상하는 학습과 평가 구조에서 지속될 수 있다고 설명합니다. 즉, 모델이 불확실한 내용을 명확히 유보하기보다 그...