GPT-5.2의 환각 현상은 왜 아직도 해결되지 못했나

 

현재 인공지능 기술의 정점으로 불리는 GPT-5.2 모델이 2025년 12월 출시되었음에도 불구하고 사용자가 마주하는 환각 현상은 여전히 해결되지 않은 난제로 남아 있어요. 거대언어모델의 태생적 한계인 확률적 단어 생성 방식이 구조적인 결함으로 작용하기 때문이에요. 검색 증강 생성 기술이 도입되며 데이터의 최신성은 확보되었으나 논리적 추론 과정에서 발생하는 오류는 오히려 더 정교해진 양상을 보여요.

 

수학적 확률이 만들어낸 정교한 가짜 현실

 

GPT-5.2가 정보를 처리하는 방식은 근본적으로 데이터의 통계적 분포에 의존해요. 학습 과정에서 습득한 수조 개의 문장 관계를 계산하여 다음 단어를 예측할 뿐 실제 세상의 물리적 법칙이나 논리적 인과 관계를 이해하는 것은 아니에요. 저는 예전에 인공지능 모델의 내부 가중치를 분석하는 프로젝트를 진행하며 특정 주제에서 확률값이 미세하게 분산될 때 모델이 전혀 존재하지 않는 가상의 역사적 사건을 마치 사실인 양 서술하는 과정을 목격했어요. 이러한 경험을 통해 모델의 매개변수가 늘어난다고 해서 진실을 판별하는 능력이 정비례로 상승하지 않는다는 사실을 확인했지요.

 

거대언어모델의 내부 신경망은 우리가 상상하는 것보다 훨씬 복잡한 비선형적 관계를 맺고 있어요. 특정 질문이 입력되면 모델은 수만 개의 차원 속에서 가장 인접한 정보 조각들을 찾아내어 문장을 구성해요. 이 과정에서 정보의 파편들이 서로 엉뚱하게 결합되는 현상이 발생하는데 이것이 바로 우리가 목격하는 환각의 실체에요. 특히 GPT-5.2처럼 거대한 모델은 매개변수 사이의 간섭 현상이 심화되면서 매우 구체적이고 상세한 수치를 조작해내는 정교한 거짓말을 생성하기도 해요.

 

인공지능 신뢰성을 위협하는 다섯 가지 오류 유형

 

인공지능의 신뢰성을 저해하는 환각 현상은 매우 다양한 양상으로 나타나요.

 

• 실제 데이터와 상충하는 정보를 생성하는 외부적 환각
• 입력된 질문의 맥락을 무시하고 엉뚱한 답변을 내놓는 내부적 환각
• 논리적 비약이나 수치 계산의 오류를 동반하는 추론적 환각
• 출처를 알 수 없는 허위 문헌이나 논문 제목을 인용하는 참조적 오류
• 인과 관계를 거꾸로 해석하여 결론을 도출하는 인지적 왜곡
• 존재하지 않는 법률 조항이나 규정을 상세하게 서술하는 제도적 허구
• 프로그래밍 코드 작성 시 최신 라이브러리에 존재하지 않는 함수를 생성하는 기술적 망상

 

모델의 규모가 커질수록 답변의 유창함은 개선되지만 이는 역설적으로 사용자가 오류를 발견하기 어렵게 만드는 독이 되기도 해요. GPT-5.2는 이전 세대보다 훨씬 자연스러운 문상을 구사하기 때문에 사소한 수치 오류조차 진실처럼 믿게 만드는 확증 편향을 유도할 위험이 커요. 정보를 수동적으로 받아들이는 사용자 입장에서 인공지능이 제공하는 정교한 문법과 논리적인 문장 구조는 그 내용의 진위 여부를 판단하는 비판적 사고를 무디게 만들어요.

 

 

추론의 깊이가 가져온 새로운 연쇄 오류

 

지피티-5.2의 경우 사고 모드와 프로 변형이 추가되면서 추론 깊이는 깊어졌지만 복잡한 연쇄 추론 과정에서 단 하나라도 잘못된 전제가 끼어들면 결론 전체가 오염되는 현상이 빈번해요. 특히 2025년 하반기 구글의 제미나이 3 출시 이후 가속화된 기술 경쟁 속에서 급하게 배포된 일부 최적화 기법들이 모델의 엄격한 사실 검증 능력을 오히려 약화시켰다는 분석도 나오고 있어요. 인스턴트 모드에서 관찰되는 지능 저하 현상이나 답변 거부 빈도의 증가는 이러한 내부적인 불안정성을 방증하는 사례에요.

 

거대언어모델이 가진 근본적인 제약은 학습 데이터의 편향성과 정적인 상태에 있어요. 실시간으로 변하는 세상의 정보를 모델 내부의 가중치만으로 업데이트하는 것은 불가능에 가깝기 때문이에요. 이를 보완하기 위해 도입된 검색 증강 생성 역시 검색된 문서 자체가 부정확하거나 모델이 검색 결과의 맥락을 오독할 경우 환각을 증폭시키는 원인이 돼요. 검색 결과로 가져온 텍스트가 모델이 가진 기존 지식과 충돌할 때 지피티-5.2는 이를 논리적으로 해결하기보다 두 정보를 억지로 섞어 새로운 허구를 만들어내는 경향이 있어요.

 

지식 압축 알고리즘의 한계와 정보의 희석

 

환각 현상을 심화시키는 또 다른 요인은 모델의 압축 알고리즘에 있어요. 수천억 개의 매개변수에 전 세계의 지식을 담으려다 보니 세부적인 사실관계가 희석되거나 서로 엉키는 현상이 발생해요. GPT-5.2는 특정 개념을 기억할 때 사진처럼 정확하게 저장하는 것이 아니라 추상적인 특징만을 추출하여 보관해요. 답변을 생성할 때 이 추상적 개념을 다시 구체화하는 과정에서 모델은 부족한 정보를 자신의 논리 회로로 채우려 시도하고 이 과정에서 왜곡된 정보가 삽입되는 것이에요.

 

이러한 현상은 특히 전문적인 영역에서 두드러져요. 일반적인 상식 수준의 질문에는 높은 정확도를 보이지만 고도로 전문화된 학술 지식이나 최신 기술 명세에 대해서는 모델 내부의 개념적 연결 고리가 느슨해지며 환각이 발생할 확률이 급격히 높아져요. 이는 모델이 방대한 데이터를 학습했음에도 불구하고 각 정보의 중요도나 사실 관계의 엄밀함을 인간처럼 구분하지 못하기 때문에 벌어지는 일이에요.

 

성능 향상을 가로막는 보상 체계의 불균형

 

최근의 기술적 시도들은 이러한 한계를 극복하기 위해 다각도로 접근하고 있어요.

 

• 외부 지식 베이스와의 실시간 동기화 및 데이터 검증 시스템 강화
• 답변 생성 전후 단계에서 자체적인 논리 정합성을 검토하는 다층 검증 프로세스
• 사용자의 피드백과 교정 사항을 즉각적으로 학습에 반영하는 온오프라인 강화 학습 고도화
• 특정 산업 분야에 특화되어 정확도를 높인 소규모 전문 모델과의 지능형 협업
• 질문의 의도를 다각도로 분석하여 모호성을 제거하는 프롬프트 최적화 기술
• 생성된 답변의 각 문장마다 근거가 되는 원문 출처를 매칭하는 참조 정규화
• 모델이 자신의 답변 확신도를 스스로 측정하여 경고 메시지를 출력하는 자기 인지 기능

 

문제는 모델이 스스로 모른다고 답해야 하는 상황에서도 확률적 최적값을 찾아 답변을 생성하려는 경향을 보인다는 점이에요. 이는 손실 함수를 최소화하려는 기계 학습의 본질적 특성에서 기원해요. 인공지능에게 정답이 없는 질문을 던졌을 때 모델은 침묵하기보다 가장 그럴듯한 거짓말을 선택하는 구조를 지니고 있어요. 이러한 특성은 모델이 학습 과정에서 정답을 맞히는 것에만 높은 보상을 받았기 때문에 발생하는 부작용이기도 해요. 모른다는 답변에 대해서도 적절한 보상을 주는 학습 설계가 부족했던 것이에요.

 

 

데이터 오염과 인공지능 학습의 역설

 

데이터의 오염 문제도 환각을 부추기는 핵심 원인 중 하나에요. 인터넷상의 수많은 허위 정보와 인공지능이 생성한 또 다른 오류 데이터들이 다시 학습에 사용되면서 모델의 지식 체계 자체가 흔들리는 현상이 발생하고 있어요. GPT-5.2는 학습 데이터 내부에 존재하는 모순된 정보들 사이에서 방황하며 때로는 가장 빈번하게 노출된 잘못된 정보를 진실로 선택하기도 해요. 이는 정보의 양적 팽창이 반드시 질적 향상으로 이어지지 않는다는 인공지능 학습의 역설을 보여주는 대목이에요.

 

인공지능이 생성한 콘텐츠가 다시 인공지능의 학습 재료로 쓰이는 순환 구조는 모델의 붕괴 현상을 초래할 위험이 있어요. 원본 데이터의 신선함이 사라지고 기계적인 편향만이 증폭되는 과정에서 환각은 더욱 고착화될 가능성이 커요. 이를 방지하기 위해 고품질의 인간 검수 데이터를 확보하려는 노력이 이어지고 있지만 기하급수적으로 늘어나는 정보의 양을 감당하기에는 역부족인 상황이에요.

 

불가피한 수학적 현실과 새로운 거버넌스

 

현재의 기술 수준에서 환각을 완전히 제거하는 것은 수학적으로 불가능하다는 견해가 지배적이에요. 언어의 모호성과 데이터의 노이즈가 존재하는 한 모델은 언제나 잘못된 연결 고리를 만들 가능성을 품고 있기 때문이에요. 따라서 향후의 인공지능 발전 방향은 오류의 완전한 제거보다는 오류를 사전에 감지하고 사용자에게 경고하는 방어 기제 구축에 집중될 것으로 보여요. 모델 스스로 자신의 답변에 대한 확신도를 수치로 표현하거나 근거가 빈약한 부분에 대해 주의를 주는 기능이 강화될 필요가 있어요.

 

기업들은 이제 무오류 인공지능이라는 환상에서 벗어나 오류를 상시로 관리하고 검증하는 새로운 운영 체계를 도입해야 해요. 의료나 법률, 금융과 같이 실수가 용납되지 않는 분야에서는 인공지능의 결과물을 반드시 인간 전문가가 검수하는 절차를 제도화하는 것이 중요해요. 기술이 발전할수록 역설적으로 그 기술의 결함을 보완하는 인간의 책임과 역할은 더욱 막중해지고 있어요.

 

인간의 판단력이 지니는 영원한 가치

 

정보 기술의 비약적인 발전 속에서도 인간의 판단력이 여전히 핵심적인 가치를 지니는 이유가 여기에 있어요. 인공지능은 도구일 뿐이며 그 도구가 내놓는 결과물의 진위 여부를 최종적으로 가려내는 몫은 인간에게 남아 있어요. GPT-5.2가 보여주는 환각은 기술의 한계를 증명하는 동시에 우리가 인공지능과 협력하며 나아가야 할 올바른 방향을 제시하는 이정표 역할을 해요. 데이터의 양으로 승부하는 시대를 지나 데이터의 질과 논리의 무결성을 따지는 시대로 접어들고 있는 것이에요.

 

우리는 이제 인공지능의 환각을 기술적 결함으로만 치부하기보다 복잡한 언어 체계를 이해하려는 기계의 고군분투 과정으로 이해할 필요도 있어요. 물론 비즈니스 현장에서는 치명적인 실수가 될 수 있으므로 이를 제어하기 위한 이중 삼중의 안전장치가 마련되어야 해요. GPT-5.2가 제공하는 방대한 지식을 안전하게 활용하기 위해서는 모델의 내부 작동 원리를 깊이 이해하고 그 한계점을 명확히 인지하는 지혜가 요구돼요.

 

 

신뢰할 수 있는 인공지능 활용을 위한 실무 전략

 

환각 현상을 줄이기 위한 실질적인 대응 방안은 다음과 같은 구성으로 이루어져야 해요.

 

• 질문 시 가능한 한 구체적인 맥락과 제약 조건을 명시하는 프롬프트 구성
• 한 번의 질문으로 끝내지 않고 단계별로 추론 과정을 확인하는 연쇄적 사고 유도
• 모델이 외부 도구를 사용하여 실시간 정보를 확인하도록 강제하는 기능 활용
• 중요한 의사결정 시에는 반드시 복수의 모델을 사용하여 답변의 일관성 확인
• 생성된 정보 중 고유 명사나 수치 데이터에 대해서는 별도의 검색 엔진으로 검증
• 복잡한 논리 구조가 필요한 작업의 경우 단계별 검증 토큰 사용 유도
• 모델의 출력값에 대한 신뢰도 점수를 주기적으로 점검하는 모니터링 시스템 구축

 

결국 인공지능과의 공존은 그 결함을 얼마나 잘 이해하고 통제하느냐에 달려 있어요. GPT-5.2는 우리에게 놀라운 가능성을 보여주었지만 동시에 기계가 가진 근본적인 한계도 명확히 드러냈어요. 우리는 이 도구를 맹신하기보다 현명하게 활용하는 방법을 지속적으로 탐구해야 해요.

 

GPT-5.2의 환각 현상을 요약하면 다음과 같아요.

 

• 확률 기반 생성 모델의 구조적 한계로 인한 필연적 발생 및 매개변수 간섭 심화
• 검색 증강 생성 과정에서의 정보 오독 및 외부 데이터와 내부 지식의 충돌
• 유창한 문장력과 정교한 논리로 인해 더욱 발견하기 어려워진 정보 오류의 위장
• 학습 데이터의 정체성과 실시간 세상의 변화 사이에서 발생하는 정보의 불일치
• 창의적인 답변 생성 능력과 사실적 무결성 확보 사이의 기술적 상충 관계 지속
• 자가 검증 시스템의 미비와 모른다는 답변에 인색한 모델의 보상 체계 문제
• 모델 압축 과정에서 발생하는 세부 사실 정보의 휘발 및 추상화 오류
• 인터넷상의 허위 정보가 학습 데이터에 포함되어 발생하는 지식 체계의 오염
• 기술 경쟁으로 인한 성급한 배포가 초래한 모델 성능의 불균형과 불안정성
• 추론 과정의 연쇄적 오류 발생 가능성 증대 및 자가 학습에 의한 편향 심화

 

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