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id: wiki-2026-0508-hallucination-in-llm
title: Hallucination in LLM
category: 10_Wiki/Topics
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tags: [ai, llm, safety, Alignment, uncertainty]
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# Hallucination in LLM (LLM의 환각 현상)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "모델은 '모른다'는 말 대신 가장 그럴듯한 거짓말을 선택한다" — 대규모 언어 모델이 학습 데이터에 없는 사실을 마치 사실인 것처럼 확신을 가지고 생성해내는 현상.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 다음 토큰의 확률을 예측하는 과정에서, 논리적 개연성보다는 통계적 유사성에 치우쳐 허구의 정보를 생성하는 인공지능의 오류 패턴.
- **발생 원인:**
    - **Training Data [[Noise|Noise]]:** 학습 데이터 자체에 포함된 잘못된 정보나 모순.
    - **[[Overfitting|Overfitting]]:** 특정 문구에 과하게 최적화되어 사실 관계를 왜곡.
    - **Stochastic Parrot:** 모델이 실제 지식을 이해하는 것이 아니라, 확률적으로 그럴듯한 단어 나열에 집중하기 때문.
- **완화 전략:**
    - **Retrieval-Augmented Generation (RAG):** 외부 지식 베이스를 참조하여 답변의 근거 확보.
    - **Self-Correction:** 생성된 답변을 모델 스스로 다시 검증하게 함.
    - **prompt Engineering:** "모르는 내용은 모른다고 답하라"는 지침 명시.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 초기에는 해결 불가능한 구조적 결함으로 여겨졌으나, 최근에는 RAG 기술과 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)를 통해 발생 빈도를 획기적으로 낮추고 있음.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 생성 시 RAG를 우선 적용하며, 생성된 문서는 반드시 교차 검증 단계를 거쳐 환각 리스크를 관리함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[LLM|LLM]], [[RAG|RAG]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]]-from-Human-Feedback, AI-Safety
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Hallucination-in-LLM.md

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |