Hallucination은 버그가 아니라 설계: LLM이 거짓을 멈출 수 없는 이유

2026년 3월 | 원문: 논문 '언어 모델의 구조적 한계' (Berkeley AI Lab)
"이 모델은 틀린 답변을 생성할 수 없습니다." — 이제 이런 약속은 없다. OpenAI, Anthropic, Google 모두 인정했다: 환상(hallucination)은 결함이 아니라 이 아키텍처의 필연적 산물이다.
왜일까?

통계 모델의 구조적 한계

LLM은 "다음 토큰을 가장 가능성 높은 것으로 예측"하는 머신일 뿐이다. 확률 분포에서 샘플링한다. 즉:

학습 데이터에 없던 조합? → 추측으로 채운다

자신이 모르는 사실? → 그럴듯한 거짓을 만든다

정확성 vs 유창성의 트레이드오프? → 유창함을 택한다

이건 벌금이나 RLHF(강화학습)로 "고쳐지지" 않는다. 구조 자체의 문제기 때문이다.

왜 더 강한 모델도 망하는가?

최근 연구(OpenAI o1, Claude 3.5)는 "추론 시간을 더 늘리면?"을 시험했다. 답: 일부 도메인에서는 개선, 하지만 근본 해결 아님.
더 많은 토큰으로 생각할수록, 더 그럴듯한 거짓을 만들 확률도 높아진다.

앞으로는?

검증 계층의 부상: RAG(검색 증강) + 사실 확인 체인이 필수

특화 모델의 재평가: 일반 모델보다 "한 가지 잘하는" 모델로 회귀

신뢰성은 모델이 아니라 시스템에서: AI 단독 의사결정은 끝났다

핵심: LLM을 "진리 기계"로 보지 말고 "추론 엔진"으로 봐야 한다. 도구일 뿐, 오라클이 아니다.