환각은 완전히 없앨 수 없습니다. 하지만 그라운딩, 인용 검증, 불확실성 허용을 겹겹이 쌓으면 위험을 크게 낮출 수 있습니다.LLM을 제품에 붙이면 가장 먼저 부딪히는 문제가 환각입니다. 그럴듯한 문장으로 존재하지 않는 API를 알려 주거나, 사실과 다른 수치를 자신 있게 단언합니다. 더 곤란한 건, 틀린 답일수록 더 그럴듯하게 들린다는 점입니다. 2025년 OpenAI 연구는 이 문제의 뿌리가 모델의 결함이 아니라 우리가 모델을 평가하고 훈련하는 방식에 있다는 것을 보였습니다. 이 글은 환각이 왜 생기는지 먼저 짚고, 실무에서 바로 적용할 수 있는 7가지 감소 기법을 메커니즘과 한계를 함께 정리합니다.환각이란 무엇인가환각(Hallucination)은 LLM이 사실과 다르거나, 주어진 맥락과 어긋나는 내..
