AI 모델 선택 시 자주 듣는 질문은 “어떤 모델이 제일 정확한가요?”입니다.
하지만 실무에서 진짜 중요한 질문은 다음과 같습니다.
“그 모델이 틀릴 때, 우리는 어떻게 다루고 있나요?”

🔎 최근 공개된 환각률(Hallucination Rate) 리더보드 (2025.08 / Vectara 기준)

같은 뉴스 기사를 요약하게 하고, 출처에 없는 내용을 얼마나 ‘지어내는지’를 측정한 결과입니다.

• GPT o3 mini: 0.8%

• GPT-4.5 / GPT-5 / GPT-4o: 1.2 ~ 1.4%

• Gemini 2.5 Pro: 2.6%

• Claude Opus / Sonnet 4: 4.2% ~ 4.5%

• Meta LLaMA 4 / xAI Grok 4: 4.6% ~ 4.8%

GPT 계열이 가장 낮았고, Claude, Meta, Grok 계열은 상대적으로 높은 편이었습니다.
그러나 이 결과는 어디까지나 스냅샷입니다.
모델 선택보다 더 중요한 것은, 우리가 그 모델을 어떻게 설계하고 통제하고 있는지입니다.

✅ 실무자 관점에서 점검할 운영 설계 항목

1. 태스크 분리

   • 요약, 검색, 추론, 생성 등 기능별로 모델 역할을 분리하고 있는가?

2. 출처 기반 응답 구조 (RAG)

   • ‘출처 → 근거 문장 → 요약’ 흐름이 강제돼 있는가?

3. 거부 정책이 있는가?

   • 모델이 근거가 없거나 확실하지 않을 경우, 확신에 찬 답변 대신 거부하거나 유보하도록 설계돼 있는가?

4. 응답 평가 루틴이 존재하는가?

   • 주간 단위로 환각률, 거부율, 응답의 팩트 적합성을 지표화해 검토하고 있는가?

5. 규제 주제 대응 설계

   • 의료, 법률, 금융 등 위험성이 높은 주제에 대해 별도 프롬프트 및 검증 절차가 있는가?

📌 거부 정책 템플릿이란?

AI가 잘 모를 때, 무리해서 말하지 않도록 하는 정책 매뉴얼입니다.
프롬프트 수준에서 다음과 같은 문장을 포함합니다:

“확실하지 않은 경우, 답변을 거부하거나 ‘정보가 부족합니다’라고 응답하라.”

실무 예시:

사용자: “○○의 부작용은 무엇인가요?”
모델 응답: “해당 제품의 공식 부작용 정보는 확인되지 않았습니다. 전문가의 상담을 권장드립니다.”

📌 응답 평가 시트란?

모델의 응답을 사후 점검하는 평가 기준표입니다.
보통 구글시트나 노션 테이블로 운영하며, 항목별로 점수를 매깁니다:

이 평가 시트를 통해 모델의 응답 품질을 주기적으로 리뷰하고 개선할 수 있습니다.

결론

모델이 뭐냐보다, 진실을 어떻게 다루느냐가 더 중요합니다.
AI 기반 서비스를 운영하는 모든 팀은
“우리 서비스는 잘못된 정보가 생성될 수 있다는 전제를
디자인과 운영 단계에서 어떻게 다루고 있는가?”를 스스로 점검해야 합니다.