구글의 AI, 왜 구글(Google)조차 제대로 못 쓰는가

(techcrunch.com)

구글의 AI Overview가 단어 내 철자 개수나 철자 오류와 같은 기초적인 질문에 대해 반복적인 오답을 내놓는 이유는 LLM의 근본적인 토큰화(Tokenization) 구조 때문이며, 이는 AI 기술의 신뢰성과 사용자의 비판적 검증 필요성을 시사한다.

이 글의 핵심 포인트

1구글 AI Overview가 단어 내 철자 개수 및 철자 오류 등 기초적인 질문에 대해 반복적인 오답을 출력함
2오류의 근본 원인은 LLM이 텍스트를 글자 단위가 아닌 '토큰(Token)' 단위로 처리하는 트랜스포머 구조에 있음
3토큰화 기반 아키텍처는 단어의 의미는 이해하지만 개별 문자의 물리적 구성을 인지하는 데 한계가 있음
4연구자들은 토큰화 방식의 근본적인 한계 때문에 이 문제를 완전히 해결하기 어렵다고 전망함
5AI 출력물에 대한 맹목적 신뢰를 경계하고, 정확성을 검증할 수 있는 보완적 기술의 필요성이 대두됨

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

구글이라는 거대 플랫폼의 AI 통합 과정에서 발생하는 기초적인 오류는 AI 기술에 대한 대중의 신뢰를 저해할 수 있는 중대한 신호입니다. 특히 검색 엔진의 핵심 기능인 정보 정확성이 훼손될 경우, AI 기반 서비스의 상용화 속도와 신뢰도에 직접적인 영향을 미칩니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

현재의 LLM은 텍스트를 문자가 아닌 '토큰'이라는 수치화된 단위로 인식하는 트랜스포머 구조를 기반으로 합니다. 이로 인해 모델은 단어의 의미는 파악하지만, 단어를 구성하는 개별 알파벳의 존재나 개수를 물리적으로 인지하는 데 구조적 어려움을 겪고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 에이전트나 검색 서비스 개발 시, 단순한 모델 성능 향상을 넘어 '토큰화'의 한계를 극복할 수 있는 보완 기술(예: 외부 도구 활용, Python 인터프리터 연동 등)의 중요성이 커질 것입니다. 이는 모델 자체의 성능보다 '시스템적 정확도'를 높이는 아키텍처 설계가 핵심 경쟁력이 될 것임을 의미합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국어는 형태소 분석이 매우 복잡한 언어이기에, 글로벌 모델의 토큰화 오류가 한국어 서비스에서 더 심각하게 나타날 수 있습니다. 국내 스타트업들은 한국어 특화 토크나이저 최적화나, LLM의 논리적 오류를 검증할 수 있는 '검증 레이어' 구축에 집중해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

구글의 사례는 AI 모델의 '지능'과 '정확성'이 별개의 문제임을 극명하게 보여줍니다. 창업자들은 LLM이 복잡한 코딩이나 수학적 추론은 수행할 수 있어도, 아주 기초적인 텍스트 데이터 처리에서는 치명적인 오류를 범할 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 따라서 AI 서비스를 설계할 때 모델의 답변을 그대로 노출하기보다는, 이를 검증하거나 구조화된 데이터로 재가공하는 'Guardrail' 설계가 필수적입니다.

단기적으로는 모델의 한계를 인정하고, 특정 작업(예: 철자 확인, 숫자 계산)에 대해서는 별도의 알고리즘이나 외부 API를 호출하는 'Agentic Workflow'를 도입하는 것이 현실적인 돌파구입니다. AI의 환각(Hallucination)은 단순히 데이터 부족의 문제가 아니라 아키텍처의 구조적 특성에서 기인하는 경우가 많으므로, 이를 해결하려는 시도는 모델 자체를 훈련시키는 것보다 시스템 아키텍처를 개선하는 방향으로 이루어져야 합니다.

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