2024 챗봇 트렌드 2, 챗봇의 그림자, 할루시네이션과 보안 위협에 맞서다

[프리픽]

생성형 AI의 급격한 발전과 함께 기업의 챗봇 도입이 가속화되고 있다. 그러나 이와 동시에 '할루시네이션'과 보안 리스크 등 생성형 AI가 안고 있는 위험 요인에 대한 우려도 높아지고 있다. 할루시네이션은 AI가 학습 데이터에 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 뜻한다.

최근 에어캐나다의 챗봇이 승객에게 잘못된 정보를 제공해 혼란을 야기한 사례는 할루시네이션의 위험성을 단적으로 보여준다. 항공권 환불 규정에 대해 사실과 다른 안내를 제공함으로써 고객의 불만을 초래했을 뿐 아니라, 기업 브랜드 이미지에도 타격을 줄 수 있는 심각한 문제였다.

이처럼 할루시네이션은 잘못된 정보 전달, 명예훼손, 저작권 침해 등 다양한 법적 리스크로 이어질 수 있어 주의가 필요하다. 아울러 대화 과정에서 취득한 개인정보나 기업 기밀이 유출될 수 있는 보안 리스크 역시 간과할 수 없는 과제다.

매킨지의 최신 보고서에 따르면, 기업의 45%가 생성형 AI의 리스크 관리를 최우선 과제로 꼽았다. 그만큼 안전하고 책임감 있는 AI 활용이 중요해지고 있는 것이다. 이를 위해서는 우선 할루시네이션과 보안 리스크의 원인을 정확히 이해하고, 체계적인 대응 전략을 수립해야 한다.

-사실은 거짓? 할루시네이션의 위험과 극복 전략

할루시네이션 문제 해결을 위해 다양한 기술적 접근법이 시도되고 있다. 자체 모델 학습, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링 등이 대표적이다. 그러나 최근 가장 주목받는 기술은 'RAG(Retrieval Augmented Generation)'다. RAG는 방대한 외부 지식을 활용해 정확하고 일관된 응답을 생성하는 기술이다. 질의에 관련된 정보를 실시간으로 검색하고, 이를 바탕으로 최적의 답변을 도출한다.

RAG의 장점은 학습 데이터의 한계를 극복하고, 최신 정보를 활용할 수 있다는 점이다. 또한 정보의 출처를 명시함으로써 응답의 신뢰도를 높일 수 있다. 그러나 RAG는 검색 결과에 크게 의존하는 만큼, 검색 품질이 떨어질 경우 답변의 정확성도 하락할 수 있다. 방대한 데이터베이스 검색에 따른 응답 속도 저하와 API 호출 비용 증가도 주요 단점으로 꼽힌다. 아울러 외부 지식의 품질과 편향성 문제도 완전히 배제하기 어렵다는 한계가 있다.

AI챗봇 전문기업 ㈜메이크봇은 RAG 기술의 한계를 극복하기 위해 특화된 솔루션을 개발 중이다. 자체 개발한 지식 그래프와 검색 알고리즘을 통해 정확도를 높이는 한편, 다수의 특허와 연구를 통해 RAG 모델을 고도화하고 있다. 메이크봇의 솔루션은 금융, 의료 등 전문 분야에서 높은 성과를 보이며 주목받고 있다.

-데이터 지키는 첫걸음, 보안 리스크 관리의 핵심 전략

보안 리스크 관리를 위해서는 데이터 거버넌스 체계 확립이 시급하다. 개인정보 익명화, 데이터 액세스 제어, 암호화 등 기술적 보안 조치와 함께, 임직원 교육과 모니터링 등 관리적 조치가 병행되어야 한다. 나아가 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, 이를 개발 및 운영 전 과정에 적용하는 것도 중요하다. IBM의 'AI Ethics Board'는 AI 프로젝트의 윤리성을 평가하고 가이드하는 역할을 수행하고 있다.

법률 전문가들은 할루시네이션과 보안 리스크에 대한 법적 책임 문제도 지적한다. 생성형 AI로 인한 명예훼손, 프라이버시 침해, 지식재산권 침해 등에 대한 분쟁 가능성이 높아지고 있기 때문이다. 이에 따라 서비스 이용약관 및 면책조항 정비, 보험 가입 등 법적 리스크 관리 방안도 마련해야 한다.

㈜메이크봇 김지웅 대표는 "할루시네이션 문제 해결을 위해서는 RAG 등 최신 기술에 대한 이해와 함께, 이를 보완할 수 있는 전문적인 솔루션 개발이 필수적"이라고 강조했다. 이어 "메이크봇은 할루시네이션을 극복하기 위한 다양한 모델과 알고리즘 연구에 매진하고 있으며, 관련 특허 출원과 기술 고도화를 통해 업계를 선도하고 있다"고 덧붙였다.

할루시네이션과 보안 리스크는 생성형 AI 시대를 맞은 기업들이 반드시 풀어야 할 숙제다. 기술적 진보에 안주하지 않고, 사회적 책임을 다하기 위한 '기술 너머'의 혁신이 요구되는 시점이다. 안전성과 신뢰성을 바탕으로 한 지속 가능한 성장, 그것이 생성형 AI 시대의 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 과제가 될 것으로 보인다.

정진 기자 peng1@asiae.co.kr