비판적 평가

맹목적으로 신뢰하지 마세요

🔄 Quick Recall: 이전 레슨에서 AI의 한계와 인간 판단의 필요성을 배웠어요. 이번에는 AI 결과물을 실제로 어떻게 평가하고 검증하는지 구체적 방법을 알아봐요.

AI는 자신 있게 말해요. 권위적 언어를 써요. 정보를 사실처럼 제시해요.

그런데 AI는 자주 틀려요.

비판적 평가는 냉소가 아니라 책임이에요. 가치 있는 결과를 내는 바로 그 기술이 설득력 있는 헛소리도 만들어내요.

환각 문제

환각이란? 사실처럼 들리지만 실제가 아닌 정보를 AI가 생성하는 거예요. 지어낸 사실, 존재하지 않는 인용, 완전히 날조된 세부사항.

왜 일어나냐면: AI는 검증된 정보를 검색하는 게 아니라 다음에 올 텍스트를 예측하는 거예요. 사물을 “아는” 게 아니라 그럴듯한 문장을 생성해요.

위험: 환각은 정확한 정보와 똑같이 생겼어요. AI는 불확실성을 표시하지 않아요. 모든 것을 같은 자신감으로 내놓아요.

사례:

• 존재하지 않는 판례를 인용한 법률 문서
• 날조된 참고문헌이 달린 학술 논문
• 위험하게 잘못된 의료 정보
• 일어나지 않은 역사적 “사실”
• 맞아 보이지만 작동하지 않는 코드

AI 오류의 카테고리

사실 오류:

• 틀린 날짜, 이름, 숫자
• 일어나지 않은 사건
• 잘못 귀속된 인용구
• 부정확한 기술 세부사항

논리 오류:

• 결함 있는 추론
• 연결된 것처럼 보이는 비논리적 비약
• 순환 논증
• 논리의 빠진 단계

편향과 고정관념:

• 역사적 차별 반영
• 고정관념적 연결
• 누락된 관점
• 일방적 제시

오래된 정보:

• 학습 데이터에 시점 한계가 있어요
• AI가 최근 사건을 몰라요
• 낡은 모범 사례를 현재 것처럼 제시

검증 워크플로

중요한 AI 결과물에 대해:

1. 중요한 주장을 식별하기 이 결과물에서 틀리면 문제가 될 내용이 뭔가?

2. 독립적으로 검증하기 AI 외부의 권위 있는 출처로 주장을 확인하기.

3. 출처를 고려하기 이 주제에 대해 AI가 신뢰할 수 있는 정보로 학습했을까?

4. 교차 참조하기 다른 신뢰할 수 있는 출처에서 아는 것과 일치하나?

5. 인용을 확인하기 AI가 출처를 제공하면 실제로 존재하고, AI가 주장하는 내용을 담고 있는지 확인.

✅ Quick Check: 최근 AI 결과물을 검증 없이 그대로 사용한 적이 있나요? 그 결과물이 틀렸다면 어떤 영향이 있었을까요?

검증 방법

사실 주장에 대해:

• 가능하면 1차 출처를 확인
• 권위 있는 참고자료 사용 (공식 문서, 정부 기관)
• 구체적 내용에 의심을 갖기 (날짜, 인용구, 통계)

코드와 기술 콘텐츠에 대해:

• 실제로 코드를 실행하기
• 문서를 확인하기
• 엣지 케이스 테스트
• 맞아 보인다고 동작한다 가정하지 않기

분석과 추론에 대해:

• 단계별로 논리를 따라가기
• 결론이 전제에서 따라오는지 확인
• 누락된 고려사항 찾기

창작 콘텐츠에 대해:

• 독창성이 중요하면 표절 확인
• 포함된 사실의 정확성 검증
• 해로운 고정관념이나 잘못된 정보 검토

위험 신호

이럴 때 더 의심하세요:

• 매우 구체적인 숫자나 통계 (환각하기 쉬운 것)
• 인용구 (자주 날조되거나 잘못 귀속됨)
• 참고문헌 (존재하지 않는 경우가 많아요)
• 최근 사건에 대한 주장 (학습 데이터 한계)
• 너무 완벽하거나 편리하게 들리는 것
• 법률, 의료, 금융 관련 구체적 내용
• 엣지 케이스나 비정상적 시나리오

확신의 함정

AI의 확신 ≠ AI의 정확성.

AI가 말해요: “대법원은 2019년 김 대 이 사건에서 판결했습니다…” 권위적으로 들려요. 하지만 그런 판례가 없을 수 있어요.

AI가 말해요: “연구에 따르면 사용자의 73%가 선호합니다…” 정밀하고 구체적이에요. 완전히 지어낸 것일 수 있고요.

AI 결과물의 확신은 정확도에 대해 아무것도 말해주지 않아요. 모든 AI 결과물을 적절한 회의심으로 대하세요.

검증 습관 만들기

빠르고 낮은 이해관계의 결과물에:

• 빠른 그럴듯함 확인
• 기존 지식과 대조
• 공유할 것은 점검

중요한 결과물에:

• 핵심 주장의 완전한 검증
• 독립적 출처 확인
• 다른 사람에게 검토 요청
• 서두르지 않기 — 오류에는 비용이 있어요

다른 사람에게 영향을 미치는 것에:

• 최고 수준의 검토
• 여러 검증 방법 활용
• 틀렸을 때 무슨 일이 일어나는지 고려
• AI 오정보를 전달하는 사람이 되지 마세요

책임 전환

AI 결과물에 따라 행동하면 결과에 대한 책임은 나에게 있어요.

“AI가 그렇게 했어요"는 이런 것에서 면제해주지 않아요:

• 오정보 확산
• 나쁜 결정
• 잘못된 정보로 인한 피해
• 오류의 직업적 결과

검증은 내 책임이에요.

핵심 정리

• AI는 자신 있게 거짓 정보를 생성해요 (환각)
• AI 결과물의 확신은 정확도에 대해 아무것도 알려주지 않아요
• 오류 카테고리: 사실, 논리, 편향, 구정보, 맥락 오해
• 중요한 주장은 독립적이고 권위 있는 출처로 검증하세요
• 특히 의심할 것: 구체적 숫자, 인용구, 참고문헌, 최근 사건
• 이해관계에 맞게 검증 습관을 조정하세요
• AI 결과물에 따라 행동하면 결과에 대한 책임은 나에게 있어요

Up next: 다음 레슨에서는 책임 있는 실천 — 윤리적 습관을 AI 워크플로에 녹여내는 방법을 알아봐요.