스토리

AI의 대답은 왜 ‘확신에 찬 틀림’이 되는가?

2026년 01월 22일

AI는 점점 더 사람처럼 말한다. 문장은 자연스럽고, 어조는 단정하며, 때로는 전문가보다 더 자신 있어 보인다. 문제는 그 자신감이 정확성의 보증이 아니라는 점이다. 최근 많은 사용자들이 공통적으로 경험하는 현상이 있다. AI의 답변이 논리적으로 완성도가 높아 보이지만, 사실관계는 틀린 경우다. 이른바 ‘확신에 찬 틀림’은 AI의 오류라기보다, AI가 작동하는 방식 자체에서 비롯된 구조적 결과다.

AI는 ‘정답’을 말하지 않는다

가장 먼저 짚어야 할 오해는 이것이다. AI는 정답을 찾지 않는다. AI, 특히 LLM은 질문에 대해 “가장 그럴듯한 다음 문장”을 생성한다. 즉, 사실 여부를 검증한 결과가 아니라 언어적으로 가장 개연성 높은 응답을 내놓는다. 이 구조에서는 틀린 정보라도 문맥상 자연스럽다면 충분히 선택될 수 있다.

확신은 어디서 오는가?

AI의 확신은 지식에서 나오지 않는다. 패턴에서 나온다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하면서 “이런 질문에는 보통 이런 어조와 구조로 답한다”는 패턴을 익힌다. 그 결과, 답변의 톤은 언제나 일정 수준의 자신감을 유지한다. “잘 모르겠습니다”라는 표현이 상대적으로 드문 이유도 여기에 있다. 인간의 망설임이나 불확실성은 데이터에서 상대적으로 덜 학습되기 때문이다.

‘그럴듯함’과 ‘정확함’의 차이

AI가 만드는 문장은 논리적 연결이 매끄럽고, 설명 구조도 정돈되어 있다. 문제는 이 논리가 사실 검증을 통과했는가와는 별개의 층위라는 점이다. 예를 들어 존재하지 않는 법률 조항, 실제로는 없는 학술 논문, 잘못 연결된 인물 관계도 AI는 매우 설득력 있게 설명할 수 있다. 이때 사용자는 “이 정도로 잘 설명하는데 틀릴 리 없다”는 인지적 착각에 빠지기 쉽다.

왜 AI는 스스로 틀렸다는 걸 모를까?

AI는 ‘모른다’는 개념을 인간처럼 인식하지 않는다.

기억이 없다
경험이 없다
진위를 판단하는 내부 기준이 없다

AI에게 중요한 것은 일관성 있는 문장 생성이지, 사실 여부의 검증이 아니다. 따라서 내부적으로 오류를 감지하거나 멈추는 장치가 없다면, 틀린 방향으로도 끝까지 자신 있게 달려간다.

이 현상이 기업과 서비스에 주는 위험

이 문제는 개인 사용자 차원에서 끝나지 않는다. 기업이 AI를 고객 응대, 정책 안내, 기술 설명에 활용할 경우, ‘확신에 찬 틀림’은 곧 법적 리스크와 신뢰 붕괴로 이어질 수 있다. 특히 AI가 공식 문서처럼 인용되는 환경에서는, 잘못된 답변 하나가 브랜드의 공식 입장처럼 받아들여질 수 있다.

해결책은 ‘더 똑똑한 AI’가 아니다

많은 조직이 이 문제를 “더 좋은 모델을 쓰면 해결된다”고 생각한다. 하지만 핵심은 모델의 크기가 아니라 신뢰할 수 있는 근거 데이터의 문제이다.

AI가 답변할 때 어떤 데이터를 참고하는가
그 데이터는 최신이며 신뢰 가능한가
AI가 추론과 생성 사이를 구분하고 있는가

이 질문에 답하지 않으면, 어떤 모델을 쓰더라도 ‘확신에 찬 틀림’은 반복된다.

그래서 RAG와 벡터 검색이 등장했다

최근 주목받는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이 문제에 대한 구조적 대응이다. AI가 답변을 생성하기 전에 검증 가능한 문서와 데이터를 먼저 찾고, 그 범위 안에서만 답하도록 제한하는 방식이다. 이는 AI의 언어 능력을 줄이는 것이 아니라, 확신의 근거를 외부에 두는 설계다.

사용자가 가져야 할 새로운 AI 리터러시

AI 시대의 핵심 역량은 “AI를 얼마나 잘 쓰느냐”가 아니라 “AI의 답변을 어떻게 판단할 것인가”이다.

출처가 있는가
근거 문서를 제시하는가
조건과 한계를 명시하는가

이 질문을 자동으로 던질 수 있을 때, AI는 위험한 예언자가 아니라 유용한 도구가 된다.

인사이트 요약

AI의 대답이 ‘확신에 찬 틀림’이 되는 이유는, AI가 거짓말을 해서가 아니라 사실을 판단하도록 만들어지지 않았기 때문이다. 따라서 문제의 해답은 AI에게 겸손을 가르치는 것이 아니라, 확신이 생기기 전에 근거를 확인하도록 구조를 설계하는 것이다. AI를 믿지 말라는 말이 아니다, AI가 무엇을 근거로 말하고 있는지 반드시 함께 확인해야 한다는 것이다.