<인사이트> 더 ‘정확한 AI’를 만들기 위한 해답

RAG와 자기 검증(Self-verification)이 주목받는 이유

생성형 AI가 점점 더 강력해지고 있지만, 여전히 해결되지 않은 문제가 하나 있습니다.

바로 ‘할루시네이션(Hallucination)’, 즉 사실이 아닌 정보를 진짜처럼 말하는 오류입니다.

지난 콘텐츠에서는 이 문제의 원인과 언어 모델의 구조적 한계를 살펴본 바 있습니다.
그렇다면, 정확하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해서는 어떤 기술이 필요할까요?

지금부터, AI의 정확도를 한 단계 끌어올리는 두 가지 핵심 전략,

RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Self-verification(자기 검증)을 중심으로 살펴봅니다.

1. RAG : 검색을 통해 환각을 줄이다

RAG는 ‘검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)’의 약자로, AI가 답변을 만들기 전에 관련 정보를 외부에서 직접 검색해오는 방식입니다.

기존 LLM은 학습된 데이터만으로 답변을 생성하다 보니,최신 정보나 특정 주제에 대해 거짓 정보(할루시네이션)를 말할 가능성이 높았습니다.

하지만 RAG는 실시간 검색 기반의 정보를 참고하기 때문에,

최신 정보 반영
맥락에 맞는 구체적인 답변
허위 정보 발생률 감소

라는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다.

예를 들어, “2025년 국내 클라우드 기업들이 주목한 AI 기술 트렌드는 무엇입니까?”라는 질문에 대해
RAG 시스템은 관련 뉴스, 블로그, 보도자료 등에서 정보를 검색한 후,

이 자료들을 바탕으로 응답을 구성할 수 있습니다.
이를 통해 사용자는 보다 신뢰도 높은 답변을 얻을 수 있으며,
모델이 임의로 내용을 생성할 가능성을 줄일 수 있습니다.

2. Self-verification: 생성한 답변을 AI가 스스로 점검한다

RAG가 ‘참조할 수 있는 외부 정보’를 제공한다면,
Self-verification(자기 검증)은 생성된 응답의 논리적·사실적 타당성을 AI가 스스로 평가하는 구조입니다.
이 방식은 다음과 같은 프로세스로 구성됩니다.

첫 번째 AI가 답변을 생성하면,
두 번째 AI(또는 동일 모델의 다른 인스턴스)가 해당 내용의 논리적 오류나 사실 왜곡을 검토합니다.
필요 시, 정정하거나 보완해 재생성합니다.

실제 다양한 연구에서 Self-verification 구조를 도입했을 때,
정답률 향상, 오류율 감소, 응답 일관성 강화 등의 효과가 입증되고 있습니다.
특히 의료·법률·금융처럼 고정밀 정보가 요구되는 분야에서는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

3. RAG + 자기 검증 = 더 신뢰할 수 있는 AI

AI가 인간처럼 ‘사고’하지 않는 이상, 완벽한 정답만을 내놓는 건 어렵습니다.

하지만 RAG와 Self-verification이 결합된다면?

외부 지식에 기반한 정확한 정보 제공
AI 스스로 논리적 정합성과 사실성 점검
문맥 기반의 신뢰할 수 있는 응답 생성

이러한 이중 구조는 생성형 AI의 할루시네이션 문제를 줄이기 위한 가장 실용적이고 신뢰도 높은 접근 방식으로 주목받고 있습니다.
앞으로도 다양한 산업 분야에서 RAG와 자기 검증 기술을 접목한 사례가 확산되며, 보다 정밀하고 책임 있는 AI 활용이 가능해질 것으로 기대됩니다

생성형 AI의 다음 과제는 ‘정확성’

생성형 AI는 이제 단순히 잘 말하는 기술을 넘어,
사실에 기반한 응답, 검증 가능한 근거, 신뢰 가능한 구조를 갖추는 단계에 진입하고 있습니다.

RAG와 Self-verification은 이러한 요구를 충족시키는 팩트 중심의 AI 기술 진화 방향을 제시합니다.

카카오클라우드는 이러한 미래 기술이 일상과 비즈니스에 자연스럽게 연결될 수 있도록,
고성능 AI 인프라와 솔루션을 지속적으로 확대하고 있습니다.

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