AI가 틀리는 이유 (그리고 정확도를 높이는 방법)

 

 

AI를 사용하다 보면

겉보기에는 맞는 것처럼 보이지만 실제로는 틀린 답을 내는 경우가 자주 발생한다.

이 현상은 단순 오류가 아니라, 현재 언어모델의 구조적 특성과 관련이 있다.

대형 언어모델(LLM)은 기본적으로

이전 문맥을 기반으로 “다음에 올 가장 확률이 높은 토큰”을 예측하는 방식으로 작동한다.

이 과정에서 정답 자체보다 “그럴듯한 표현”이 우선될 수 있다.

또한 연구에서도

언어모델이 복잡한 추론 문제에서 중간 과정 없이 답을 생성할 경우

오류율이 높아진다는 점이 반복적으로 보고되었다.

예를 들어,

과정을 단계적으로 생성하도록 유도하는 “chain-of-thought prompting” 기법은

수학 및 논리 문제에서 성능을 유의미하게 향상시키는 것으로 알려져 있다.

나는 이 현상을 다음과 같이 정리했다.

• 과정이 없으면 오류 가능성이 증가한다
• 검증이 없으면 오류가 유지된다

그래서 간단한 실험을 했다.

AI가 답을 바로 생성하지 못하도록 제한하고

문제를 단계별로 분해하고

최종 결과를 다시 검증하도록 요구했다.

그 결과, 동일한 문제에서 오류 발생 빈도가 눈에 띄게 감소했다.

아래는 실제로 사용하는 프롬프트이다.

 

[프롬프트]

답을 바로 제시하지 말고 다음 절차를 따른다.

1. 문제를 단계별로 분해한다
2. 각 단계에서 필요한 정보를 명확히 정리한다
3. 계산 또는 논리적 판단을 수행한다
4. 도출된 결과를 다시 검증한다
5. 최종 답을 제시한다

검증 과정에서 오류가 발견되면 수정 후 다시 출력한다.

이 방식은 언어모델이 단순한 확률적 생성이 아니라

구조적 추론 과정을 따르도록 유도한다.

앞으로도 AI를 보다 정확하게 활용하는 방법을 지속적으로 정리할 예정이다.

 

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- Why AI Makes Mistakes (and How to Improve Accuracy)

 

When using AI, you may often notice that

the answer appears correct at first glance,

but turns out to be wrong upon closer inspection.

This is not just a simple error,

but is related to the structural characteristics of modern language models.

Large Language Models (LLMs) fundamentally operate by predicting

the most probable next token based on prior context.

In this process, generating a “plausible-sounding response”

can take priority over producing a strictly correct answer.

Research has also repeatedly shown that

when language models generate answers without intermediate reasoning steps,

the error rate increases, especially in complex reasoning tasks.

For example,

the “chain-of-thought prompting” technique,

which encourages step-by-step reasoning,

has been shown to significantly improve performance

in mathematical and logical problems.

I summarize this phenomenon as follows:

• Without process, the likelihood of errors increases
• Without verification, errors persist

Based on this, I conducted a simple experiment.

I restricted the AI from producing an immediate answer,

required it to break the problem into steps,

and enforced a verification stage before the final output.

As a result,

the frequency of errors decreased noticeably

on the same types of problems.

Below is the prompt I actually use:

 

[Prompt]

Do not provide the answer immediately. Follow these steps:

1. Break the problem down into clear steps
2. Identify the necessary information for each step
3. Perform the calculation or logical reasoning
4. Verify the result
5. Provide the final answer

If an error is found during verification,

correct it and regenerate the answer.

This approach encourages the language model

to follow a structured reasoning process

rather than relying solely on probabilistic generation.

I will continue to share practical methods

for using AI more accurately.