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'할루시네이션'은 AI가 부정확한 데이터를 기반으로 정확한 것처럼 보이는 오류를 내놓는 현상을 설명합니다.
이러한 현상은 ChatGPT와 같은 챗봇에서 발생할 수 있으며, 이는 모델이 불분명한 출처나 낮은 신뢰도의 데이터를 학습하기 때문입니다.
그 결과, 챗봇은 합리적이고 그럴듯한 답변을 생성할 수 있지만, 사용자는 잘못된 정보와 인사이트를 받아들여 옳지 않은 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 환각 현상은 허위 정보, 조작된 내용, 그리고 젠더와 인종 편견과 같은 부정확한 정보의 확산과 재생산 가능성을 드러냅니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로, AI 기술에 대한 규제를 도입하는 것이 거론되고 있습니다.
이렇게 함으로써 AI 기술의 발전에 따른 부작용을 최소화하고, 정확한 정보 전달을 보장하는데 도움이 될 것입니다.