인공지능의 환각을 감소하기 위한 이론 제안

#인공지능환각감소이론 : AI 환각의 종말: '리버스'를 멈추고 '프로젝트'로 나아가라 초록 (Abstract) 현재 거대 언어 모델(LLM)이 가진 '환각(Hallucination)' 현상은 기술적 결함이 아닌, '리버스 보정(Reverse Correction)'과 '오류의 문맥 누적'이라는 구조적 한계에서 비롯된 필연적 결과이다. 본고는 환각의 근본 원인이 대화의 Top-Down 누적 구조 속에서 일관성을 유지하려는 AI의 역추론적 보정 행위가 초기 오류를 증폭시키기 때문임을 밝힌다.

이에 대한 해결책으로, 역전파(Backpropagation) 패러다임을 넘어선 FF(Feed-Forward) 방식의 근본적 접근과, 사용자가 직접 '오염된 문맥'을 제어하는 '프로젝트 기반 AI 워크스페이스' 라는 실용적 모델을 제안한다. 이는 AI와의 상호작용을 '일회성 대화'에서 '지속 가능한 창조'로 전환시키는 새로운 패러다임의 청사진이 될 것이다. 1.

서론 (Introduction): 왜 ...

인공지능의 환각을 감소하기 위한 이론 제안

#인공지능환각감소이론 : AI 환각의 종말: '리버스'를 멈추고 '프로젝트'로 나아가라 초록 (Abstract) 현재 거대 언어 모델(LLM)이 가진 '환각(Hallucination)' 현상은 기술적 결함이 아닌, '리버스 보정(Reverse Correction)'과 '오류의 문맥 누적'이라는 구조적 한계에서 비롯된 필연적 결과이다. 본고는 환각의 근본 원인이 대화의 Top-Down 누적 구조 속에서 일관성을 유지하려는 AI의 역추론적 보정 행위가 초기 오류를 증폭시키기 때문임을 밝힌다. 이에 대한 해결책으로, 역전파(Backpropagation) 패러다임을 넘어선 FF(Feed-Forward) 방식의 근본적 접근과, 사용자가 직접 '오염된 문맥'을 제어하는 '프로젝트 기반 AI 워크스페이스' 라는 실용적 모델을 제안한다. 이는 AI와의 상호작용을 '일회성 대화'에서 '지속 가능한 창조'로 전환시키는 새로운 패러다임의 청사진이 될 것이다. 1. 서론 (Introduction): 왜

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