LLM의 한계와 미래 – ChatGPT는 어디까지 가능할까?

LLM의 한계와 미래 – ChatGPT는 어디까지 가능할까?

이 글에서는 ChatGPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 가진 대표적인 한계 5가지를 짚고, 앞으로 AI가 나아갈 방향에 대해 심층적으로 분석합니다. 기술의 한계는 위협이 아니라, 올바른 활용을 위한 이정표가 될 수 있습니다.

안녕하세요, with12 AI 실험 블로그입니다.

지난 글에서는 ChatGPT의 작동 원리에 대해 살펴보았죠. 이번 글에서는 이 기술의 핵심인 LLM(Large Language Model)의 구조와 한계를 깊이 있게 파헤쳐봅니다. ChatGPT가 정말 만능일까요? 아니면 여전히 넘을 수 없는 벽이 존재할까요?

1. 정확한 사실 인식의 한계

ChatGPT는 통계 기반의 확률 예측 시스템입니다. 사실처럼 들리는 문장을 만들어내는 데 능하지만, 그것이 진짜 사실인지는 모릅니다. 이로 인해 '할루시네이션(hallucination)' 현상이 자주 발생하죠.

예를 들어, 존재하지 않는 학자 이름이나 잘못된 역사적 사실을 자연스럽게 말하는 경우가 있습니다. 미국에서는 실제 변호사가 ChatGPT가 생성한 허위 판례를 법정에 제출했다가 징계를 받는 사건도 있었습니다.

이는 단순한 기술 문제가 아니라, AI가 진실과 허위를 구별하지 못하는 구조적인 한계를 보여줍니다.

2. 실시간 정보 반영 불가

ChatGPT는 학습된 시점의 데이터까지만 알고 있습니다. 대부분 GPT 모델은 2023년 4월 또는 그 이전 데이터만 포함하고 있으며, 이후의 뉴스, 사건, 변화는 반영되지 않습니다.

실시간 정보가 중요한 금융, 스포츠, 정치 분야에서는 이러한 한계가 더 크게 드러납니다. 예를 들어 “2025년 총선 결과는?”이라는 질문에 정확한 답변을 받기 어렵죠.

최근엔 웹브라우징 기능이 추가된 모델도 등장했지만, 무료 모델이나 오프라인 환경에선 여전히 최신성 확보가 어렵습니다.

3. 사고력 부재 – 단어 예측 시스템

LLM은 '사고'하지 않습니다. 인간처럼 논리를 따라가거나, 의도를 가지고 새로운 개념을 창조하는 것이 아니라, 문장 내에서 가장 가능성 높은 다음 단어를 예측하는 구조입니다.

이는 마치 계산기처럼, 입력값에 따라 일정한 규칙에 따라 반응하는 것과 유사합니다. “지구온난화 해결책은?”이라는 질문에 대한 답변도, 그저 학습된 텍스트의 조합일 뿐입니다.

따라서 창의적 문제 해결, 윤리적 판단, 철학적 사고에는 명확한 한계가 존재합니다.

4. 개인화·맥락 이해 부족

LLM은 사용자마다의 컨텍스트를 완전히 이해하긴 어렵습니다. “그 사람 어땠어?”라는 질문에 '그 사람'이 누구인지 정확히 파악하지 못하는 경우가 많죠.

또한 이전 대화 흐름을 기억하거나, 감정 상태에 맞는 반응을 지속적으로 이어가는 것도 아직은 부족합니다. 맞춤형 인터랙션을 구현하기 위해선 프롬프트 엔지니어링, 세션 기록, 추가 API 연동이 필요합니다.

5. 윤리성과 편향 문제

AI는 훈련 데이터의 편향을 그대로 반영합니다. 인터넷에 존재하는 차별, 혐오, 비윤리적 콘텐츠가 필터링 없이 학습될 경우, AI도 그에 영향을 받을 수 있습니다.

실제로 일부 AI 모델은 특정 정치 성향, 인종, 성별에 대해 편향된 응답을 하거나, 위험한 정보(폭탄 제조법 등)를 제공해 논란이 되기도 했습니다.

⚠️ 참고: OpenAI는 RLHF(강화학습 기반 인간 피드백)를 통해 AI의 윤리성을 보완하고 있으며, 위험한 질문에는 응답을 거절하는 '거절 시스템'도 적용 중입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

• Q. ChatGPT는 언제 최신 정보를 반영하나요?
  A. GPT Plus 유료 모델에서는 웹브라우징 기능이 활성화되어 최신 정보도 검색할 수 있습니다. 다만 기본 모델은 최신성 확보가 어렵습니다.
• Q. 할루시네이션을 줄일 방법은 없나요?
  A. 프롬프트를 구체적으로 작성하거나, 외부 검색과 병행하여 정보를 교차 확인하는 것이 좋습니다.
• Q. 향후 AI는 윤리적으로 안전해질 수 있나요?
  A. 기술적 장치(RLHF 등)와 사회적 감시가 병행된다면 점진적으로 개선될 수 있지만, 완전한 안전은 인간의 관리 없이는 불가능하다는 시각이 많습니다.

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