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업무에 AI 챗봇을 처음 쓸 때 실수는 대개 민감 정보를 그대로 입력하고, 나온 답을 검증 없이 믿고, 판단까지 통째로 맡기는 세 갈래에서 나온다. 프롬프트에 역할·작업·맥락·출력 형식을 구체적으로 넣을수록 답의 질이 올라가고, 숫자와 인용은 반드시 원문과 대조해야 환각을 걸러낼 수 있다. 개인정보 처리나 최종 책임이 필요한 업무는 챗봇에 넘기지 말고 참고 자료를 만드는 선까지만 쓰는 것이 안전하다.
AI가 사실이 아닌 내용을 자신 있게 만들어 내는 할루시네이션은 단순한 버그가 아니라 확률적 언어모델의 성질에서 비롯된다. 오픈AI 연구는 훈련과 평가가 '모른다'보다 '추측'을 보상하기 때문이라고 설명하며, 원리상 완전히 없앨 수는 없다고 본다. 웹 검색 근거 활용, 출처 직접 확인, 불확실성 표현 요청, 교차 검증 같은 습관으로 오류를 크게 줄일 수 있다.