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LLM(대규모 언어 모델)의 세계에서 "자신감 있는 말투"가 곧 "정확한 사실"을 의미하지는 않습니다. AI 모델은 검증된 진실과 전혀 다른 '거짓 정보'를 매우 확신에 찬 어조로 이야기하곤 합니다. 바로 환각(Hallucination)  현상입니다. 금융 조언, 의료 정보, 혹은 고객 응대 서비스에서 단 한 번의 환각은 치명적인 신뢰도 하락이나 서비스 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 그렇다면, '아마 맞겠지'라는 막연한 기대를 넘어, '확실히 맞다'는 확신을 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 답은 AI Supervision 을 통한 체계적인 평가에 있습니다. 환각의 함정: 왜 발생하는가? LLM은 진실을 저장한 데이터베이스가 아니라, 다음에 올 단어를 예측하는 확률 엔진입니다. 따라서 적절한 근거(예: RAG를 통해 제공된 문서)가 없으면 모델은 그럴듯하게 빈틈을 메우며 거짓 정보를 만들어냅니다. 이 문제를 해결하는 첫걸음은 측정 입니다.