ChatGPT, 왜 가끔 뻔뻔하게 거짓말할까? 실제 원인 폭로 + 막는 법 정리

많은 사람들이 ChatGPT를 쓰다 보면 한 번쯤은 이런 경험을 한다. “아니, 이렇게 자신 있게 말하길래 믿었는데… 팩트가 아니네?” 이른바 ‘환각(Hallucination)’ 문제다. 그런데 이 현상은 단순 오류가 아니라, 시스템 구조상 발생할 수밖에 없는 메커니즘이 있다. 즉, ChatGPT가 “일부러” 거짓말하는 게 아니라 그렇게 보이게 되는 원리가 존재한다.

1. ChatGPT가 왜 자신 있게 틀린 말을 할까?

ChatGPT는 사실을 ‘모르는’ 상태에서 말하는 게 아니다. ChatGPT는 “문장 패턴과 확률”을 기반으로 가장 그럴듯한 답을 생성하는 모델이다. 그래서 자료가 충분하지 않거나, 사용자 질문이 모호하거나, 문맥이 이상하게 이어질 때는 “확률적으로 그럴듯한 답변”을 만들어내는데, 이것이 바로 환각이다.

2. 가장 위험한 환각: ‘사실처럼 말하는 경우’

문제는 ChatGPT가 자신 없다는 티를 잘 내지 않는다는 점이다. “아마”, “추정컨대” 같은 표현이 줄어든 최신 모델일수록 더 논리적이고 확신 있게 말한다. 이 때문에 사용자 입장에서는 팩트라고 믿기 쉬운 구조다.

예를 들어, 실제로 존재하지 않는 논문 제목을 지어내거나, 특정 인물의 발언을 허구로 조합하는 경우가 대표적이다.

3. 환각을 크게 줄이는 실전 프롬프트 루틴

아래 루틴만 적용해도 ChatGPT의 환각 발생률이 눈에 띄게 줄어든다.

• 1) “모르면 모른다고 말해도 된다”고 명시 — 가장 간단하면서 효과 확실
• 2) 출처 요청 — 틀릴 확률이 높아질 때 자동으로 조심하게 됨
• 3) 단계별 사고 요구 — “가정이 있다면 먼저 밝히고 진행해줘” 식으로 요청
• 4) 질문을 좁게 쪼개기 — 넓은 질문일수록 환각 확률 폭증
• 5) 사실 대조 질문 추가 — “위 답변 중 추정·불확실한 부분 표시해줘”

4. 결국 ChatGPT의 ‘거짓말’은 왜 발생하나?

ChatGPT는 의도적으로 허위 진술을 하는 게 아니라, 확률적 생성 모델의 한계가 본질이다. 즉, 이 문제는 모델이 발전해도 완전히 사라지지 않는다. 다만 사용자가 프롬프트를 정교하게 다루고, 질문 구조를 관리하기만 해도 오답 확률은 크게 줄어든다.

결국 중요한 건 “틀릴 때가 있다”는 전제를 두고, 확인 가능한 방식으로 활용하는 것이다. 이걸 알고 쓰는 사람과 모르는 사람의 결과물 격차는 앞으로 더 크게 벌어질 수밖에 없다.