1. 서론AI 기술이 급격히 발전하면서 자연어 처리(NLP) 모델과 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 모델들은 종종 사실과 다른 정보를 생성하는 "할루시네이션(Hallucination)" 현상을 보인다. 본 보고서는 AI의 할루시네이션 현상의 개념, 원인, 사례, 영향 및 해결 방안을 분석하는 것을 목표로 한다.2. 할루시네이션 현상의 정의AI의 할루시네이션은 AI 모델이 학습된 데이터에 기반하여 논리적이지 않거나 사실과 다른 정보를 생성하는 현상을 의미한다. 이는 AI가 존재하지 않는 데이터를 창조하거나, 기존 정보를 왜곡하여 전달하는 방식으로 나타난다.3. 할루시네이션의 원인1. 데이터 한계: AI는 학습 데이터에 기반하여 작동하므로, 훈련 데이터가 불완전..