할루시네이션 위험 증가
- Search GPT 와 Perplexity 는 아직, 실시간 스크래핑(크롤링)을 하지 않습니다. LLM 미신은 할루시네이션을 유발하고, LLM의 효용 가치를 떨어뜨립니다.
실시간 데이터 수집의 방식은 두 갈래로 나뉩니다. 실시간 스크래핑과 실시간 쿼리 방식, 이 두 가지는 표면적으로는 유사해 보이지만, 그 성격은 다릅니다. 만약 우리가 실시간 쿼리 방식을 실시간 스크래핑으로 오해한다면, LLM의 효용 가치가 떨어지게 됩니다. 특히, 생략된 맥락이나 정보에 의해 할루시네이션 위험이 증가 할 수 있습니다.
Chat GPT(Search GPT)와 Perplexity는 실시간 쿼리 방식
ChatGPT의 SearchGPT나 Perplexity와 같은 서비스는 실시간 스크래핑(또는 크롤링)을 하지 않습니다. 그들은 대화의 흐름 속에서 질문이 들어올 때마다 필요한 정보를 신뢰할 수 있는 출처와 허가된 API에서 실시간 쿼리 방식으로 불러옵니다. 이는 한번에 관련 페이지의 정보를 긁어 모아오는 것이 아니라, 그 때 그때 프롬프트에 맞는 정보를 가져와서 제공하는 것입니다. 따라서 맥락을 잃어버릴 수 있으며, 전체로부터 괴리가 일어날 수 있습니다.
PS. 이 글에서는 실시간 쿼리 방식과 실시간 스크래핑 방식의 차이를 강조하기 위해서, 스크래핑 방식과 크롤링 방식의 디테일한 차이점은 다루지 않습니다.
실시간 쿼리 방식 vs 실시간 스크래핑 방식 비교 표
| 비교 항목 | 실시간 쿼리 방식 | 실시간 스크래핑 방식 |
|---|---|---|
| 데이터 접근 방식 | 필요한 정보를 요청할 때마다 API나 신뢰 가능한 출처에서 가져옴 | 웹페이지에서 데이터를 실시간으로 수집하여 저장 및 활용 |
| 정보 제공 속도 | 매우 빠름, 필요한 정보만 선택적으로 수집 | 중간~빠름, 대량의 데이터 수집이 필요한 경우 시간 소요 |
| 정보의 최신성 | 요청 시점의 최신 정보를 실시간으로 가져옴 | 데이터가 미리 수집되므로 최신 정보 유지에 제한적일 수 있음 |
| 법적 이슈 | 허가된 API와 출처 사용으로 법적 문제가 적음 | 무단 스크래핑 시 법적 문제가 발생할 수 있음 |
| 할루시네이션 위험 | 제한된 출처에서 정보가 부족할 경우 발생할 수 있음 | 데이터가 충분하기 때문에 상대적으로 낮음 |
현재의 실시간 쿼리 방식의 LLM 서비스 이용 팁
실시간 쿼리 방식은 실시간 스크래핑 방식보다 할루시네이션이 일어날 가능성이 높습니다. 그렇다면 실시간 쿼리 방식에서는 어떻게 이용해야 할까요. 우선, Perplexity 나 SearchGPT 가 데이터를 통으로 가져 오지 않는다는 것을 이해할 필요가 있습니다. 오해하지 않는것, 이것이 시작입니다.
- 출처 검토의 중요성 이해하기:
- LLM 기반의 시스템, 예를 들어 ChatGPT의 SearchGPT나 Perplexity와 같은 경우에는 크롤링이나 스크래핑이 아니라 실시간 쿼리 방식으로 동작합니다. 이는 마치 필요한 순간에만 숨을 쉬듯이, 필요한 정보만을 실시간으로 가져오는 자연스러운 흐름을 지니고 있습니다.
- 이러한 방식은 살아 있는 나무가 가장 효율적으로 필요한 만큼의 자원을 흡수하는 것과 유사합니다. 사용자는 시스템이 특정한 신뢰된 출처에서 정보를 가져온다는 사실을 인지하고 접근해야 합니다.
- 할루시네이션 위험에 대한 대비:
- LLM 기반 시스템은 제한된 출처에서 데이터를 가져오기 때문에 정보 공백이 발생할 수 있습니다. 이는 마치 영양소가 부족한 토양에서 나무가 고르게 성장하지 못하는 것과 같습니다. 이러한 공백이 잘못된 정보(할루시네이션)를 만들어내기 때문에, 항상 정보의 신뢰성에 대해 경각심을 가져야 합니다.
- 모든 답변이 완벽하거나 항상 정확하지 않을 수 있음을 인지하고 중요한 결정에 앞서 추가적인 검토와 교차 확인이 필요합니다.
- 신뢰할 수 있는 정보 수집 방법:
- 다양한 출처 확인: 하나의 출처에 의존하지 말고, 다양한 출처에서 동일한 정보가 제공되는지 확인하십시오. 이는 마치 나무가 여러 뿌리에서 다양한 영양분을 얻어 균형 있게 성장하는 것과 같습니다.
- 검증된 출처 사용: 공신력 있는 기관이나 허가된 API로부터 제공되는 정보를 우선적으로 활용하십시오. 좋은 영양분을 제공해야 나무가 건강하게 자라듯이, 신뢰할 수 있는 정보만이 올바른 결론을 이끌어냅니다.
- 효율적인 협력 전략:
- LLM의 역할 이해: LLM은 정보를 실시간으로 수집하여 요약하는 데 탁월하지만, 모든 정보를 심층적으로 분석하는 역할을 수행하는 것은 아닙니다. LLM을 사용할 때는 보완적인 도구로 활용하며, 심층 분석이 필요한 경우에는 추가적인 리소스를 병행하는 것이 좋습니다. 이는 마치 나무가 자랄 때 필요한 물과 햇빛 외에도 좋은 토양이 필요하듯, 다양한 지원이 필요합니다.
- 추가적인 검토 과정 거치기: 중요한 의사결정을 할 때는 LLM의 답변을 보조적 자료로 사용하고, 항상 직접 출처를 확인하여 신뢰성을 검토하십시오. 이는 나무의 건강을 유지하기 위해 정기적으로 상태를 점검하는 것과 같습니다.
할루시네이션 위험 줄이기 팁
할루시네이션 위험을 과소평가하지 않기 위해서는, 단순히 정보의 흐름을 이해하는 것에 그치지 않고, 다양한 맥락에서 정보를 접근하려는 노력이 필요합니다. 이는 마치 나무가 다양한 계절과 날씨 속에서 자신을 적응시키듯, 우리는 다양한 시각과 접근 방식을 통해 정보를 다루어야 합니다.
- 맥락을 고려한 프롬프트 설계:
- 다층적 시각 도입: 하나의 질문에 대해 여러 각도에서 접근하는 프롬프트를 설계하십시오. 예를 들어, 특정 주제에 대해 역사적, 경제적, 사회적 맥락을 함께 탐구하는 질문을 던짐으로써, 정보의 깊이와 폭을 확장할 수 있습니다.
- 시나리오 기반 질문: 다양한 상황과 조건을 설정한 시나리오를 통해 LLM이 보다 정교한 답변을 생성하도록 유도하십시오. 이는 마치 나무가 다양한 토양과 기후 조건에서 성장하듯, LLM도 다양한 맥락에서 정보를 처리할 수 있도록 도와줍니다.
- 다양한 출처와의 연계:
- 교차 검증 프롬프트: 동일한 정보를 여러 출처에서 확인하는 질문을 포함시켜, 정보의 일관성과 신뢰성을 높이십시오. 예를 들어, "이 주제에 대한 A 출처와 B 출처의 견해는 어떻게 다른가?"와 같은 질문을 통해 정보의 다층성을 확보할 수 있습니다.
- 비교 분석 요청: 서로 다른 출처나 관점을 비교하는 프롬프트를 활용하여, 정보의 균형 잡힌 해석을 도모하십시오. 이는 마치 나무가 다양한 영양소를 균형 있게 흡수하여 건강하게 성장하는 것과 유사합니다.
- 동적 피드백 메커니즘 도입:
- 실시간 수정 요청: LLM의 답변이 불완전하거나 오류가 있을 때, 즉각적으로 수정이나 보완을 요청하는 프롬프트를 사용하십시오. 이는 마치 나무가 필요에 따라 가지를 정리하고, 성장 방향을 조절하는 것과 같습니다.
- 반복적 학습 과정: 초기 답변을 바탕으로 추가 질문을 통해 정보를 심화시키고, 더 정확한 결과를 도출하는 과정을 반복하십시오. 이는 나무가 지속적으로 성장하고, 환경에 적응해 나가는 과정과 닮아 있습니다.
- 감각적이고 직관적인 접근:
- 비유와 은유 활용: 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 하기 위해 비유나 은유를 활용한 프롬프트를 설계하십시오. 이는 마치 나무의 생명력을 느낄 수 있는 감각적인 이미지가 우리의 이해를 돕는 것과 같습니다.
- 시각적 상상 촉진: 독자가 머릿속에서 생생한 이미지를 그릴 수 있도록 질문을 구성하십시오. 이는 마치 나무의 잎이 바람에 흔들리며 다양한 그림자를 만들어내듯, 독자의 상상력을 자극하여 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.
