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AI가 엉뚱한 말을 하는 이유?…오픈AI가 찾은 '근본 원인'

챗GPT 개발사인 오픈AI가 대규모언어모델(LLM)의 '환각(할루시네이션)' 현상이 왜 발생하는지, 또 줄일 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 새로운 연구 결과를 발표했다. 8일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 블로그를 통해 발표한 논문에서 환각을 "그럴듯하지만 사실과 다른 문장을 생성하는 현상"이라고 정의했다. 또 모델 성능 개선에도 불구하고 "환각은 모든 LLM의 근본적 과제"라며 "완전히 사라지지 않을 것"이라고 밝혔다. 오픈AI 연구진은 예시로 논문 공저자인 애덤 타우만 칼라이의 사례를 들었다. 연구팀이 한 챗봇에 칼라이의 박사 학위 논문 제목을 물었을 때 세 번 모두 서로 다른 답을 내놨으나 모두 틀린 것으로 나타났다. 생일을 물었을 때도 세 번 모두 잘못된 날짜가 제시됐다. 오픈AI는 이런 현상이 언어모델의 학습 구조에서 비롯된다고 설명했다. 현재 AI 모델은 참·거짓 라벨 없이 방대한 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습한다. 맞춤법이나 문장 구조와 같은 패턴은 대규모 학습을 통해 개선되지만, 특정 인물의 생일 같은 저빈도 사실은 패턴만으로 정확히 예측하기 어렵다는 설명이다. 다만 연구진은 문제 해결의 열쇠가 학습 과정 자체보다는 평가 방식에 있다고 지적했다. 현재 널리 쓰이는 정확도 중심 평가가 모델이 정답을 모를 때도 추측하도록 유도한다는 설명이다. 객관식 시험에서 빈칸을 남기는 것보다 찍어서 맞힐 경우 점수를 얻을 가능성이 높기 때문에 학생들이 추측을 택하는 것과 유사하다는 비유도 제시됐다. 이에 연구진은 모델 평가 체계가 자신감 있게 틀린 답변에는 더 강한 불이익을 주고 '모르겠다'와 같은 불확실성 표현에는 부분 점수를 주는 방향으로 바뀌어야 한다고 제안했다. SAT처럼 오답에는 감점을, 무응답에는 부분 점수를 주는 제도와 비슷한 방식이다. 오픈AI는 불확실성을 반영하는 새로운 평가를 일부 추가하는 데 그칠 것이 아니라, 기존의 정확도 중심 평가 전반이 개편돼야 한다고 강조했다. 연구진은 "주요 평가 지표가 여전히 '운 좋은 추측'을 보상한다면 모델은 계속 추측할 것"이라고 결론지었다.

2025.09.08 14:33한정호

IPTV 셋톱박스 시청데이터…"시청률 99% 정확도 검증"

셋톱박스 기반 IPTV 시청데이터가 기존 패널 시청률 조사보다 높은 정확도를 지닌 것으로 나타났다. 국내 방송학계가 처음으로 수행한 실험 결과, IPTV 3사의 셋톱박스 로그 데이터는 채널 인식률 99%, 시청 시간 오차 2~6초 내외로 측정되며, 신뢰 가능한 시청률 측정 도구로 주목받고 있다. 이에 따라 업계에서는 중소 방송채널사용사업자(PP)의 '제로(0%) 시청률' 문제를 해소할 계기가 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. "시청데이터, 정확도 99% 입증…기존 시청률 조사보다 정밀" 이번 실험은 한국방송학회가 주최한 특별세미나 '방송·광고의 새로운 성장과 상생'에서 황용석 건국대 교수가 발표한 결과를 통해 공개됐다. 연구팀은 KT, SK브로드밴드, LG유플러스 등 IPTV 3사와 협력해 총 9종의 셋톱박스를 활용, 일일 12시간씩 시청 실험을 진행했다. 참가자들은 실시간 시청 내용을 디지털 미디어 다이어리에 기록했고, 이와 실제 셋톱박스 로그 데이터를 정밀 비교 분석했다. 기존의 패널 기반 시청률 조사는 수도권 및 유선전화 보유 가구 중심의 표본 구조로 대표성이 떨어지고, 가구 내 시청자 개인을 식별하기 어렵다는 한계가 있다. 또한 소리지문 방식은 기기 환경에 따라 오류 가능성이 있는 기술로 지적돼 왔다. 반면 IPTV 셋톱박스 데이터는 약 1천800만 가입자의 실사용 로그를 전수 수집할 수 있어, 광고 노출, 채널 전환, 시청 종료 등 실제 시청 행태를 정밀하게 분석할 수 있다는 점에서 강점을 갖는다. IPTV 셋톱박스 기반 시청데이터는 기존의 패널 기반 시청률 조사보다 현저히 높은 정확도를 보였다. KT의 경우 채널 인식도가 98.7%에 달했으며, 실제 시청 시간과 로그 기록 간 오차는 평균 5.6초로 측정됐다. LG유플러스는 세 사업자 중 가장 높은 정확도를 기록했는데, 채널 인식도는 96.9%, 시청 시간 오차는 평균 2.5초로 나타났다. SK브로드밴드는 일부 셋톱박스 기기에서 오류가 발생한 사례를 제외하면 채널 인식도는 98% 이상, 시청 시간 오차는 평균 12초 수준이었다. 시청 시간 인식의 정확도를 평가하는 TNMS 기준(30초·45초 허용 오차)을 적용한 결과에서도 LG유플러스는 모든 기준에서 100% 통과율을 기록했고, SK브로드밴드는 99.5%, KT는 79.2%를 각각 나타냈다. 이 같은 수치는 셋톱박스 로그 기반 시청데이터가 실시간성과 정밀도 면에서 기존 방식보다 명확한 우위를 지닌다는 점을 입증한다. 셋톱박스가 시청기록을 생성하는 기준인 '10초 시청' 규칙도 실험을 통해 검증됐다. LG유플러스는 해당 기준이 100% 정확하게 작동한 것으로 나타났고, KT도 95% 이상의 통과율을 보였다. SK브로드밴드는 일부 셋톱박스 기기에서 오류가 발생한 사례를 제외하면 채널 인식도는 98% 이상, 시청 시간 오차는 평균 12초로 측정돼 상대적으로 정확도가 안정적이었다. 시청률 '0%' 탈출하나…방송·광고 수익구조에 변화 기대 황용석 교수는 이번 실험이 기존 시청률 조사 방식에서 소외됐던 중소 PP와 틈새 콘텐츠의 '제로 시청률' 문제를 정면으로 해소할 수 있는 가능성을 열었다고 평가했다. 셋톱박스 기반 로그 데이터는 롱테일 콘텐츠의 시청 흔적까지 실시간으로 포착할 수 있어, 수익 배분 기준은 물론 광고 단가 책정과 편성 전략 수립에도 객관적 근거로 활용될 수 있다는 설명이다. 황 교수는 "그간 정성적 판단에 의존해 온 방송광고 시장에도 실질적인 변화가 촉진될 수 있는 계기가 될 것"이라고 말했다. 이번 연구는 IPTV 셋톱박스 기반 시청률 데이터가 공적 지표로 편입될 수 있는 전환점을 마련했다는 점에서 더욱 의미가 크다. 시청률 조사의 정확성이 방송사업자 간 수익 배분뿐 아니라, 향후 정부의 미디어 정책 수립과 공영방송 평가 지표 개선 등 제도적 영역에서도 핵심 자료로 기능할 수 있기 때문이다. 황 교수는 "IPTV 로그 데이터는 단순한 계량을 넘어, 개인의 시청 패턴 분석과 맞춤형 서비스 개발에도 폭넓게 활용될 수 있다"며 "공식 시청률 지표로 편입되기 위한 신뢰성 확보 단계로서 이번 연구는 매우 중요한 의미를 지닌다"고 강조했다.

2025.05.25 07:17최이담

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