최근 대규모 언어모델(LLM)의 능력에 대한 깊이 있는 논의가 이어지는 가운데, LLM이 인간처럼 '추론(reasoning)'하는 것이 아니라 방대한 데이터 속에서 패턴을 찾아 다음 단어를 예측하는 '기계적 과정'에 가깝다는 분석이 제기되었습니다. 이는 LLM의 환각(hallucination) 현상이나 비논리적인 답변의 근본적인 원인을 설명하며, AI가 생성한 결과물을 맹신해서는 안 된다는 경고로 이어집니다.
이러한 관점은 LLM이 특정 질문에 대해 그럴듯한 답변을 내놓더라도, 그 과정에 인간과 같은 이해나 논리적 사고가 개입되지 않는다는 점을 지적합니다. 예를 들어, LLM은 복잡한 수학 문제를 풀거나 법률 자문을 제공할 때, 실제 문제를 이해하고 해결하는 것이 아니라 학습된 데이터에서 가장 확률 높은 답변 시퀀스를 생성하는 것입니다. 따라서 LLM이 생성한 콘텐츠, 특히 중요한 정보나 의사결정과 관련된 내용에 대해서는 'AI 작업 감사(Auditing)'가 필수적이라는 주장이 힘을 얻고 있습니다. 이는 AI의 답변이 사실에 부합하는지, 편향되지 않았는지, 그리고 윤리적으로 문제가 없는지 등을 다각도로 검증하는 과정을 의미합니다.
AI 작업 감사의 중요성은 AI 기술이 사회 전반에 걸쳐 더욱 깊이 통합될수록 커질 것입니다. 금융, 의료, 법률 등 민감한 분야에서 AI의 의사결정은 개인의 삶과 사회에 막대한 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 시스템의 투명성을 확보하고, 생성된 결과물에 대한 책임 있는 검증 절차를 마련하는 것은 기술 개발만큼이나 중요한 과제가 되었습니다. 이는 AI의 신뢰성을 높이고, 궁극적으로는 AI 기술이 사회에 긍정적인 기여를 할 수 있도록 하는 기반을 다지는 일입니다.