생성형 AI 정보 오류, 집단 지성·현실 해법 찾는다

생성형 AI의 발전이 사회 전반으로 확산되면서 정보 오류 문제에 대한 대응이 점차 중요해지고 있다. 최근 정부와 민간이 협력하여 국민 참여형 오류 신고·정정 플랫폼을 도입하기로 한 결정은 기술과 사회가 만나는 접점에서 실효적 거버넌스를 고민한 결과다. 2025년 현재, 국내 주요 생성형 AI 서비스들이 가짜 뉴스, 잘못된 답변, 편향된 맥락 생성 등 복합적 정보 오류 리스크에 직면한 현실이 다시 한 번 드러났다. 이미 시장의 80% 이상이 고도화된 대규모 언어모델(LLM) 기반 AI 서비스를 활용하지만, 다수 사용자들은 여전히 “AI가 틀린 정보를 보여준다”는 불신과 혼란을 호소하고 있다.

생성형 AI 정보 오류의 핵심 원인은 딥러닝 기반 자연어처리 모델의 작동 원리에서 찾을 수 있다. 대형 언어 모델은 웹과 데이터베이스에서 수집한 막대한 텍스트를 바탕으로 다음 단어의 확률적 예측을 반복한다. 이 과정에서 데이터 불균형, 맥락 오독, 최신 정보 반영의 한계, 잘못된 학습데이터 반영 등 다양한 오류가 내재된다. 기술적으로 “환각(hallucination)”이라고 불리는 현상—즉, AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 매우 그럴듯하게 만들어내는 경우—가 대표적이다. 현 시점에서 언어모델 최적화, 사후 필터링, 인간의 피드백 루프(people-in-the-loop) 등이 사용되고 있지만, 궁극적으로 집단 지성의 검증 프로세스가 채택돼야 실질적 정확도 향상이 가능하다.

해외의 경우 OpenAI, 구글, 미드저니 등 글로벌 AI 기업들이 이미 사용자 피드백 기반의 오류 신고 시스템을 도입했다. 사용자 신고가 쌓이면 신뢰도 점수로 반영하거나, 상습 오류 입력은 학습데이터에서 제외하는 등 ‘집단 합의’로 정보를 보완하는 구조다. 한국 역시 이러한 모델을 참고해 행정안전부, 과학기술정보통신부 등 정부기관이 국민과 AI 전문가로 구성된 검증단을 출범시키고, 신고·검증·정정의 3단계 프로세스를 마련했다. AI 서비스 사업자는 신고된 오류를 곧바로 데이터셋에 반영하거나 전문가 리뷰를 거쳐 ‘팩트넷(FactNet)’과 같은 상시 검증모듈에 연동한다. 이 과정이 반복됨에 따라 장기적으로 AI의 정보 신뢰도가 점차적으로 높아질 것으로 예측된다.

실제 산업 현장에서는 정보 검증의 경제적 효과도 주목받는다. 예를 들어 공공행정, 금융, 의료 등 민감 정보 분야에서 AI가 오류 없이 서비스를 제공할 경우 연간 1조원 이상의 업무 효율화 효과가 기대된다. 반대로 허위 정보가 방치될 경우, 신뢰 저하와 실질 피해의 사회적 비용도 눈덩이처럼 불어날 수 있다. 2025년 기준 전 세계 생성형 AI 시장 규모가 2천억 달러를 상회하는 상황에서 ‘신뢰성’ 확보는 국내외 서비스 경쟁력의 관건이 됐다.

하지만 기술적 한계 역시 분명하다. ① 오류 신고 후 검증까지 걸리는 시간, ② 대규모 신고가 폭주할 때 처리 속도와 품질 저하, ③ 인위적 조작이나 악의적 허위신고 리스크, ④ 개인정보 및 저작권 등 법적 이슈가 복합적으로 얽혀 있다. 이에 정부는 국민 참여의 투명성을 강조하면서도, 전문가 바이킹시스템, 개인정보 비식별화, 신고 자동 필터링 등 다양한 보완책을 병행하고 있다. 주요 IT 대기업들은 자체 ‘사실 검증용 미니모델’ 또는 외부 데이터 크로스체크 API 개발에 착수해 에코시스템 전반의 신뢰성과 실용성을 높이고 있다.

장기적으로는 인간-기계 협력구조가 AI 발전의 핵심이 될 전망이다. 데이터 소스의 다양화, 신속한 신고-정정 루프 자동화, 국민 및 전문가 집단지성의 지속적 개입이 AI 오작동 방지의 필수 조건이다. 나아가 시민 모두가 ‘정보 검증’에 기여자로서 참여하는 문화 전환이야말로 디지털 사회의 선진화 지표가 될 가능성이 크다.

기술은 완벽할 필요는 없으나, 그 오류의 사회적 영향은 결코 가볍지 않다. AI 신뢰성을 높이기 위한 국민 참여 시스템은 단순한 보조적 수단이 아니라, 대한민국의 미래 디지털 사회가 건강하게 성장할 수 있는 필수적 안전망이라 할 수 있다.

— 이도현 ([email protected])