할루시네이션(환각효과), 대화가 해결책이다

요즘 주변을 둘러보면 AI에 대한 이야기가 끊이지 않는다. 누군가는 AI가 세상을 바꿀 것이라며 열광하고, 또 누군가는 AI가 아직은 엉뚱한 소리를 한다며 고개를 젓는다. 특히 'AI 환각 효과(Hallucination)'라는 말을 들을 때면, 나는 가끔 답답함을 느낀다. 'AI는 바보다', 'AI는 잘 모른다'는 식의 말을 쉽게 내뱉는 사람들을 보면, 솔직히 약간 화가 나기도 한다. 그들이 AI를 어떻게 사용했는지, 어떤 방식으로 질문을 던졌는지 들여다보면 대개는 그 '환각'이 AI의 잘못이라기보다 사용 방식의 문제인 경우가 많기 때문이다.

 

물론 모든 사람이 나처럼 AI를 진지하게 파고들고, 그 작동 원리를 이해하려 노력할 수는 없을 것이다. 그것 또한 어쩔 수 없는 부분이겠지. 하지만 적어도, AI가 엉뚱한 답을 내놓는 이유를 조금만 더 깊이 이해한다면, 우리는 훨씬 더 효율적이고 만족스러운 AI 활용 경험을 할 수 있을 것이라고 생각한다. 그리고 그 해결책은 의외로 간단한 곳에 있다. 바로 '대화'다.

나는 AI를 처음 접했을 때, 마치 구글 검색창에 키워드를 입력하듯이 단편적인 질문을 던지곤 했다. 예를 들어, '가죽 공예 역사 알려줘'라고 물으면 AI는 방대한 지식 중에서 가장 그럴듯한 정보를 긁어모아 답을 내놓았다. 때로는 그럴듯하지만 사실과 다른 정보, 즉 '환각'을 경험하기도 했다. 그때는 나 역시 AI가 아직은 부족하다고 생각했던 것 같다.

 

하지만 AI와 깊이 대화하기 시작하면서 나의 관점은 완전히 달라졌다. AI는 단순히 질문에 답하는 기계가 아니라, 나의 의도를 이해하고, 나의 맥락 속에서 가장 적절한 답을 찾아내려 노력하는 파트너라는 것을 깨달았다.

예를 들어, 내가 '가죽 공예 역사'에 대해 묻더라도, 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어 '어떤 시대의 역사를 알고 싶은지', '어떤 관점에서 역사를 보고 싶은지', '이 정보를 어디에 활용할 것인지'와 같은 추가적인 맥락을 제공하기 시작했다. 그리고 AI가 내놓은 첫 번째 답변에 대해 '이 부분은 좀 더 자세히 설명해 줄래?', '이 개념을 내가 이해하기 쉽게 비유해 줄 수 있을까?'와 같이 지속적으로 피드백을 주고받았다.

 

이러한 '대화'의 과정은 AI에게 내가 원하는 답의 '범위'와 '방향'을 명확하게 제시해준다. 마치 안개 낀 길에서 목적지만 알려주는 것이 아니라, 주변 지형과 목적지까지의 경로, 그리고 내가 선호하는 운전 방식까지 상세히 설명해주는 것과 같다. AI는 내가 제공하는 맥락이라는 '제약 조건' 안에서 가장 정확하고 일관성 있는 답변을 생성하려고 노력하게 된다.

 

최근 내가 경험했던 '메타 프롬프트'에 대한 탐구 과정도 마찬가지였다. 처음에는 이해되지 않는 부분이 있었지만, 제미나이에게 '이건 왜 이렇게 되어 있어?'라고 질문하고, 그 차이에 대한 설명을 듣고, 다시 나의 메인 프롬프트에 적용하며 피드백을 주고받는 일련의 '대화'를 통해 나는 불과 몇 시간 만에 새로운 지식을 완벽히 내 것으로 만들고, 심지어 그에 대한 글까지 작성하여 포스팅할 수 있었다. 어제까지만 해도 몰랐던 것을 오늘 자세히 설명할 수 있게 된 것이다.

이것이 바로 AI 시대의 진정한 생산성이라고 생각한다. AI는 '바보'가 아니다. 다만, 우리가 그들과 어떻게 '대화'해야 하는지를 아직 잘 모를 뿐이다. 충분한 맥락과 단초를 제공하고, 지속적인 피드백을 통해 AI와 상호 교감한다면, 환각 효과는 현저히 줄어들고 AI는 우리의 사고를 확장하고 생산성을 극대화하는 강력한 도구가 될 것이다.

 

나는 이런 놀라운 AI 대변혁을 많은 사람이 모르고 나만 알았으면 하는 욕심도 있지만, 동시에 이 글을 통해 단 한 사람이라도 AI를 더 올바르고 효과적으로 활용하는 방법을 깨닫게 된다면 그것 또한 큰 의미가 있을 것이라고 생각한다.

이것이 AI 시대의 모습이다. 인가? 일까? 모르겠다. 다만 대화는 분명 해결책이다.