[IT Scrap] 거짓말쟁이 AI 잡아낼 4가지 '팩트 체크 방법'

거짓말쟁이 AI 잡아낼 4가지 '팩트 체크 방법'

프로그래밍 언어를 공부하면 AI를 활용하는 비중은 나날히 높아지고 있습니다.

비중이 높아진 만큼 상당 부분 도움이 되고 있지만, AI가 최선의 방법을 제공하지는 않습니다.

마치 좋은 해결방법을 제공하는 것처럼 보이지만 실제로는 프로그램의 성능을 악화시키는 코드들도 존재하였습니다.

 

AI는 어떤 원리로 우리에게 정보를 제공할까요?

 

 

1. AI의 오류 원인

• 확률적 동작: AI는 통계적 패턴에 기반하여 답변을 생성하기 때문에, 논리적으로 타당하지 않은 답변이 나올 수 있습니다.
• 맥락 이해의 한계: 컨텍스트 윈도우(기억 가능한 정보량)가 제한적이라, 대화가 길어지면 이전 정보를 잊거나 왜곡합니다.
• 지식의 최신성 부족: 사전에 학습된 데이터가 오래된 경우, 최신 정보를 반영하지 못하는 경우도 많습니다​.

 

2. 팩트 체크를 위한 4가지 방법

• 출처 확인
  •  AI가 제공하는 정보의 출처를 반드시 확인해야 합니다.
  •  신뢰할 수 있는 데이터베이스나 웹사이트에 기반한 정보인지 검증해야 합니다.
• 상호 참조
  •  하나의 정보가 여러 신뢰할 만한 출처에서 일치하는지 확인합니다.
  •  그렇지 않다면 정보의 신뢰도를 낮게 봐야 합니다.
• 전문가 검증
  •  전문적인 지식이 필요한 경우, 해당 분야의 전문가나 인증된 자료를 통해 확인합니다.
• RAG 방식 활용
  •  AI 시스템에서 Retrieval-Augmented Generation 기법을 사용하면,
  •  실시간 검색 데이터로 정보를 보완해 정확도를 높일 수 있습니다.

 

AI가 생성한 정보를 맹신하기보다는, 팩트 체크 과정에서 신뢰할 수 있는 출처와 데이터를 활용하고, 전문가의 의견을 참고하는 것이 좋은 방법인 것 같습니다. 향후 AI의 컨텍스트 윈도우가 늘어나고 높은 성능을 가진 LLM이 나오겠지만, 지금은 AI의 한계를 이해하고 보완하는 방식으로 사용해야 부정확한 정보의 영향을 최소화할 수 있을 것 같습니다.

 

 

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