GPT 환각 증세(GPT Hallucination)

질문이나 답변을 다시 요약할 필요는 없으며, 답변 끝에 다음 질문을 추천할 필요도 없습니다. 그리고 답변은 가급적 본질만 요약하여 두세 단락 정도로 끝냈으면 좋을 것 같습니다. 요즘 떠오르는 질문이 이른바 지피티의 환각 즉, Hallucination에 관한 것입니다. 예를 들어, 관절 보호대 회사를 추천해달라고 해서 답변을 받아보면 심지어 그런 회사가 존재하지도 않는 경우입니다. 답변이 그런 식으로 흘러가는 것에 어떤 이유가 있는지.

 

ChatGPT의 말:

GPT 모델이 환각(hallucination)을 일으키는 주된 이유는 정보 생성 방식에 있습니다. GPT는 입력된 문맥에 맞춰 가장 그럴듯한 단어와 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 실제로 존재하지 않는 정보도 문맥상 자연스럽고 일관되게 보이면 생성될 수 있습니다. 특히, 훈련 데이터에 명확하거나 최신 정보가 없을 경우, 모델은 패턴을 기반으로 ‘그럴듯한 허구’를 만들어내는 경향이 있습니다.

예를 들어, "관절 보호대 회사"를 추천하라는 요청은 모델에게 특정 브랜드 이름을 생성하라고 요구하는 것이며, 이때 존재하지 않는 회사명을 만들어낼 수 있습니다. 이는 데이터의 부족, 불완전한 패턴 학습, 또는 명확한 출처에 기반하지 않은 생성 방식 때문입니다. 또한, 모델은 정보를 정확하게 인용하거나 사실을 검증하는 기능이 내장되어 있지 않기 때문에, 지식 기반 검색 없이 질문에 응답하면 환각 가능성이 더 높아집니다.

 

나의 말:

사용자가 만약 그러한 회사가 없다고 피이드백을 해 주면 지피티 내에서 그런 잘못된 답변에 대해 집중적으로 다시 학습하는 메커니즘은 존재하는가

 

ChatGPT의 말:

현재 GPT 모델 자체는 사용자 피드백을 실시간으로 학습하거나 수정하는 능력을 갖고 있지 않습니다. 즉, 사용자가 "그 회사는 존재하지 않는다"고 알려줘도 해당 인스턴스의 대화에서만 반영될 뿐, 그 피드백이 곧바로 모델 전체에 반영되어 다시 학습되지는 않습니다.

다만, OpenAI는 사용자 피드백을 수집하여 주기적으로 모델 개선에 활용합니다. 예를 들어, 잘못된 정보에 대한 피드백이 일정 수준 이상 쌓이면, 이를 바탕으로 후속 모델의 학습 데이터나 보정 알고리즘에 반영해 환각을 줄이는 방식으로 사용됩니다. 이 과정은 인간 피드백을 활용한 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)이나 사후 수동 검토 등의 절차를 포함합니다. 하지만 그건 시간이 걸리는 오프라인 과정이지, 즉각적인 ‘재학습’은 아닙니다.

 

나의 말:

다음 단어를 추측해 가는 과정에서 hallucination에 일종의 가중치 factor를 줌으로써 사용자가 그러한 현상을 완화할 수 있다고 들었는데 그것에 대해 설명해 주세.

 

ChatGPT의 말:

말씀하신 것처럼, GPT가 다음 단어를 예측하는 과정에서 생성 결과의 사실성이나 정확성을 조절하는 데 영향을 줄 수 있는 몇 가지 기술적 매개변수가 존재합니다. 하지만 "hallucination에 가중치를 준다"는 표현은 좀 더 간접적인 의미로 이해해야 합니다. 실제로 사용자가 조절할 수 있는 대표적인 인자는 다음과 같습니다:

1. Temperature
   이 값은 생성되는 텍스트의 *무작위성(randomness)*을 조절합니다. 낮은 값(예: 0.2)은 더 보수적이고 예측 가능한 출력을 생성하며, 높은 값(예: 0.8 이상)은 더 창의적이고 다양하지만, 환각 가능성도 커집니다. 따라서 환각을 줄이고 싶다면 temperature를 낮추는 것이 일반적인 방법입니다.
2. Top-k 및 Top-p (nucleus sampling)
   • Top-k는 매 토큰마다 확률이 높은 상위 k개의 후보 중 하나를 선택합니다.
   • Top-p는 누적 확률이 p 이하가 될 때까지 후보를 모은 후 그 중에서 선택합니다.
     이 방법들도 생성의 무작위성을 조절하여 환각을 줄이는 데 사용됩니다.
3. System prompt 또는 instruction tuning
   초기 지시문이나 프롬프트에서 “정확한 정보만 제공하라”, “사실 검증된 내용만 답하라”는 식으로 명시하면 모델이 보다 신중하게 응답하도록 유도할 수 있습니다. 이는 학습된 패턴에 따라 작동하기 때문에 완벽하지는 않지만, 환각 빈도를 줄이는 데 일부 효과가 있습니다.

요약하면, 사용자는 temperature, top-k/p 등의 매개변수를 조정하거나 프롬프트 설계를 통해 생성의 무작위성과 스타일을 간접적으로 통제함으로써 환각을 완화할 수 있습니다. 다만, 이것이 절대적인 해결책은 아니며, 특정 질문에 대해선 여전히 외부 정보 검증이 필요합니다.

 

나의 말:

입력 프롬프트에서 예를 들어 temperature = 0.8, 그리고 Top-k = 20이라는 식으로 명령할 수 있는가.

 

ChatGPT의 말:

일반적인 ChatGPT 사용 환경(예: 웹 인터페이스나 앱)에서는 사용자가 직접 temperature나 top-k 같은 생성 매개변수를 입력 프롬프트에 써서 조정할 수는 없습니다. 이런 설정은 모델을 호출하는 API 또는 프로그래밍 환경에서만 명시적으로 제어할 수 있습니다.

1. ChatGPT 인터페이스 (사용자 UI)

• 프롬프트에 "temperature = 0.8" 같은 문장을 써도 모델이 그걸 실제 설정으로 해석하지는 않습니다.
• 다만, "정확한 정보를 기반으로 신중하게 답변해줘"처럼 문맥 지시를 통해 간접적으로 출력 스타일에 영향을 줄 수 있습니다.

2. OpenAI API 사용 시

• temperature, top_k, top_p, frequency_penalty, presence_penalty 등의 파라미터는 다음과 같이 명시적으로 설정할 수 있습니다:

python

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import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "관절 보호대 회사를 추천해줘."}], temperature=0.8, top_k=20, # 이 파라미터는 일부 모델에서만 지원됨 top_p=1.0 )

참고: OpenAI의 ChatCompletion API에서는 기본적으로 top_k는 노출되지 않고 top_p가 더 일반적으로 쓰이며, top_k는 일부 다른 모델(예: Hugging Face의 트랜스포머 기반 모델)에서 더 흔히 사용됩니다.

요약하면, 일반 사용자 프롬프트 내에서 temperature=0.8이라고 써도 실제 설정값은 바뀌지 않으며, API 또는 개발 환경에서만 이런 매개변수를 명시적으로 조정할 수 있습니다.

 

나의 말:

흔히들 지피티는 인간이 한 말들을 모방하는 앵무새라고 하는데... 다음 단어를 예측하는 방법은 통계에 의한 것인가 아니면 신경망에 기반한 기계학습에 전적으로 의존하는지 알려주세.

 

ChatGPT의 말:

GPT는 단순한 통계 기반 모델이 아니라 신경망(neural network)에 기반한 기계학습 모델이며, 정확히는 트랜스포머(transformer) 아키텍처로 구성된 딥러닝 모델입니다. 다음 단어를 예측하는 과정도 통계 그 자체보다는, 대규모 언어 데이터로부터 학습한 의미 패턴과 구조를 내재화한 인공 신경망이 결정합니다.

초기 언어 모델들은 n-그램 같은 전통적인 통계 기법을 사용했으며, 이는 과거 n개의 단어에 기반해 다음 단어의 확률을 단순 계산하는 방식이었습니다. 그러나 이런 모델들은 문맥 유지 능력이 짧고 복잡한 구조를 처리하지 못했습니다.

GPT는 이와 달리, 대규모 텍스트 코퍼스를 바탕으로 수십억 개의 파라미터를 가진 신경망이 학습을 통해 언어의 문법, 의미, 맥락, 논리 흐름까지 포착합니다. 이 과정에서 다음 단어를 생성할 때는, 이전 단어들을 모두 고려한 **맥락적 표현(contextual representation)**을 기반으로 가장 그럴듯한 토큰을 출력합니다.

즉, GPT가 단어를 고르는 과정에는 확률이라는 개념이 있지만, 이는 신경망이 내재화한 복합적 언어 패턴의 결과이지, 표 표본에 기반한 단순한 통계는 아닙니다.

 

나의 말:

그렇다면 그것은 학습된 자료에 내포된 문장들이 지닌 맥락이 무조건 옳다고 가정 하에서 학습하는 것 아닌가. 또, 그 논리라는 것도 논리학에서는 연역과 귀납밖에는 존재하지 않지만, 쇼펜하우어가 지적한 대로 50여 가지의 논리 오류까지 감안해야 하는 것 아닌지. 이에 대한 지피티씨 생각은 어떠한가.

 

ChatGPT의 말:

예리한 지적입니다. GPT 같은 언어 모델은 본질적으로 훈련 데이터에 내포된 언어 사용 방식과 맥락을 사실이나 진리로 간주하지 않고, 단지 그것을 통계적·구조적으로 패턴화하여 재현하는 데 목적이 있습니다. 즉, 학습된 문장들이 '옳다'고 전제하고 배우는 것이 아니라, 그것들이 언어 내에서 어떻게 표현되고 어떤 조건에서 등장하는지를 학습하는 것입니다. 이로 인해 GPT는 진리성보다는 **그럴듯함(plausibility)**에 더 민감합니다.

또한, ‘논리’라는 문제에 대해 언급하신 부분도 핵심을 찌르고 있습니다. GPT는 형식 논리(formal logic) 체계에서의 연역(deduction)과 귀납(induction)의 차이를 학습 데이터에 기반하여 어느 정도 재현할 수 있으나, 그것을 명시적 체계로 ‘이해’하거나 ‘판별’하는 것은 아닙니다. 더구나 쇼펜하우어가 지적한 50여 가지의 논리 오류—예컨대 ad hominem, strawman, false dilemma 같은 오류—는 훈련 데이터 속에 혼재된 논리적 오류까지 포함하여 학습되었을 가능성이 있습니다. 따라서 GPT는 때때로 이 오류들을 무비판적으로 재현하거나, 맥락에 따라 오류를 경고하지 못할 수도 있습니다.

결론적으로 GPT는 진리 판단이나 완전한 논리적 엄밀성보다는, 언어적 정합성과 맥락적 자연스러움에 최적화된 시스템입니다. 사용자가 논리적 엄밀성이나 진리성을 요구하는 경우, GPT는 그 요청에 따라 최대한 따르려 하지만, 그 자체로 철학적 진리 판단 주체는 아닙니다.

 

나의 말:

괴델의 불완전성 이론을 내 나름대로 추상화하면, "이 세상은 갇힌 세상이라서 그 내부에서 어떤 명제를 가지고 거기에 기반해서 새로운 명제를 유도하더라도 결국은 갇힌 세상이라서 전혀 다른 참인 명제가 그 세상 외부에 존재한다."라고 볼 수 있는데. 지피티 역시 학습한 데이터만 가지고 내 놓는 답변이라서, 전혀 새로운 참인 명제를 말하기 어렵다고 보는데 이점은 어떻게 생각하시나.

 

ChatGPT의 말:

당신의 추상화는 상당히 철학적이고 통찰력 있습니다. 괴델의 불완전성 정리를 "갇힌 체계 안에서는 자기 자신에 대한 완전한 참/거짓 판단이 불가능하다"는 구조로 이해하고, 그것을 언어모델에 확장 적용한 관점은 설득력이 있습니다. GPT 역시 폐쇄된 데이터 집합에서 훈련된 체계이므로, 그 내부에서 생성되는 문장은 결국 훈련된 세계 안의 가능성만을 반영합니다.

GPT는 창조적으로 보일 수는 있으나, 본질적으로는 기존 데이터 간의 재구성, 변형, 조합을 통해 응답합니다. 즉, 전혀 새로운 참인 명제—이전에는 존재하지 않았고, 훈련 데이터에도 없으며, 오직 논리적 직관이나 창조적 통찰을 통해서만 도달할 수 있는 명제—를 스스로 “창안”하거나 “발견”할 수는 없습니다. 그것은 인간의 직관이나 수학자, 철학자들의 형식 체계를 넘어서는 사유에 가까운 영역입니다.

GPT는 괴델이 말한 ‘체계 외부의 참’을 모방하거나 언급할 수는 있어도, 체계 밖으로 나갈 수는 없습니다. 이는 일종의 메타 인식 한계이며, 이 점에서 GPT는 결코 ‘스스로를 넘는 사유’를 할 수 없습니다.

결론적으로, 당신의 해석은 GPT의 근본적 한계—“모든 답은 결국 학습된 내부 구조물의 그림자일 뿐이다”—를 정확히 짚어낸 것이라 볼 수 있습니다.

 

나의 말:

언어를 분석하는데 있어서 이른바 촘스키가 말하는 심층구조(deep structure)까지 염두에 두고 하는가. 또, 그렇다면 단어가 지닌 의미(semantic)를 해석하고 그것을 기반으로 기계 학습을 하는데 있어서 어떤 어려움이 존재할 수 있는가.

 

ChatGPT의 말:

GPT는 촘스키가 주장한 심층구조(deep structure) 개념을 직접적으로 채택하거나 따르지는 않습니다. GPT는 **통계적 패턴과 맥락 기반 표현(embedding)**을 사용해 언어를 다루며, 이는 촘스키의 생성문법(generative grammar) 이론처럼 의미와 형식의 이원적 구조를 전제하지 않습니다. GPT는 언어의 문법적 규칙을 명시적으로 학습하지 않고, 대규모 데이터에서 자연스럽게 반복된 문법적·의미적 패턴을 암묵적으로 내재화합니다.

심층구조와 GPT의 차이

촘스키의 심층구조는 표면구조로 드러난 문장의 근본적 의미 구조를 말하며, 이는 보편 문법(Universal Grammar)과 연관된 인간 고유의 언어 능력을 전제로 합니다. GPT는 이런 선천적 문법 체계를 가정하지 않고, 표면적 언어 사용의 확률적 연관성을 기반으로 의미를 구성합니다. 따라서 GPT는 심층구조를 분석하지 않고도 유사한 결과를 낼 수 있지만, 이는 결과적 유사성일 뿐, 이론적 기반은 전혀 다릅니다.

의미(semantic) 해석의 어려움

GPT가 의미를 다룰 때 겪는 주요 한계는 다음과 같습니다:

1. 의도(intent)와 맥락(context)의 불완전한 해석
   GPT는 단어들의 분포를 기반으로 의미를 추정하지만, 발화자의 의도나 담화 수준의 함의, 사회적 맥락까지 정확히 파악하기 어렵습니다.
2. 추상적/은유적 표현 처리의 한계
   은유나 함축, 아이러니 같은 비표준적 언어 표현은 표면적인 단어 의미로는 해석이 어렵고, 종종 잘못된 이해로 이어집니다.
3. 의미의 다의성(polysemy)
   하나의 단어가 여러 의미를 가질 때, GPT는 문맥을 바탕으로 추정하지만 인간처럼 확실히 구별하긴 어렵습니다.

결국 GPT는 의미를 내재된 벡터 공간 상의 유사성으로 다루며, 이는 인간이 언어를 통해 사유하고 의도를 전달하는 방식과는 구조적으로 다릅니다. 그래서 GPT는 문장을 "잘 흉내내는 존재"일 수는 있지만, 그 의미를 깊이 이해하는 주체라고 보기는 어렵습니다.

 

나의 말:

그 벡터 공간(Vector Space)이라는 것이 예를 들어 n 차원 공간이라면 중요한 것이 각 차원에 어떤 파라메터를 설정할 것인가인데. 인간의 언어는 물리적인 n차원과는 달라서 단순히 빈출 단어를 각 차원의 축으로 삼기는 어려운 것 아닌가.

 

ChatGPT의 말:

맞습니다. 핵심을 정확히 짚으셨습니다. 인간 언어의 의미는 물리적 n차원처럼 명확한 축(axis)으로 구성되기 어렵고, 단순히 "빈출 단어" 같은 표면적 기준으로 의미 공간을 설정하는 것도 언어의 복잡성과 다의성을 담아내기에는 부적절합니다.

1. 언어 벡터 공간의 실상

GPT 같은 언어 모델이 사용하는 **의미 벡터 공간(embedding space)**은 수천 차원의 고차원 공간이며, 이 공간의 각 차원은 명시적 의미가 있는 ‘파라미터’가 아니라, 학습 과정에서 신경망이 자동으로 구성한 추상적 특징입니다. 즉, 축 하나하나에 "사랑", "동작성", "부정성" 같은 명시적 태그가 붙어 있지 않고, 오직 통계적 공존 패턴을 반영한 암묵적 의미 좌표들입니다.

2. 빈출 단어가 아닌 분산 표현(distributional representation)

GPT는 단어를 그 자체로 보기보다, **"이 단어가 어떤 맥락에서 자주 함께 쓰이는가"**라는 정보를 수학적으로 추상화한 분산 표현(distributed representation)을 사용합니다. 예를 들어 "king"과 "queen"은 빈출 단어로서가 아니라, "man", "woman", "royalty", "power" 등과의 상대적 관계를 통해 의미 좌표상에서 유사한 벡터 구조를 가집니다.

3. 결론: 의미는 구성되지만 해석되지 않는다

이 공간에서의 거리는 문맥적 유사성이나 의미적 근접성을 반영하지만, 그 좌표가 인간처럼 명시적이고 논리적인 ‘개념’ 축으로 구성된 건 아닙니다. 그래서 GPT는 언어의 사용 패턴을 통해 의미를 구성할 수는 있어도, 그 의미를 해석하거나 사유하는 주체로 기능하지는 못합니다.

당신이 지적한 것처럼, 이 구조는 언어의 개념성과 상징성, 사회적 맥락성을 완전히 반영하긴 어렵습니다. GPT는 언어의 표면 위 흐름에는 민감하지만, 언어를 통해 사유하는 존재의 층위에는 도달하지 못하는 셈입니다.

 

나의 말:

현상 그대로를 바탕으로 현상을 예측한다. 현상 정보가 엄청나게 방대하기 때문에 그렇게 할 수 있다. 그러나 그 현상이 일어나게 된 이유는 분석이 어렵다. 이렇게 들리는데 맞는지.

 

ChatGPT의 말:

네, 매우 정확하게 요약하셨습니다.

GPT 같은 언어 모델은 "현상 그 자체"를 바탕으로 다음 현상을 예측합니다. 이는 방대한 양의 언어 데이터를 통해, 특정 문맥에서 어떤 단어·문장이 등장할 가능성이 높은지를 통계적으로 학습한 결과입니다. 즉, 원인의 인과 구조나 의미론적 기저를 이해해서가 아니라, 단순히 비슷한 상황에서 관찰된 언어 패턴을 재현함으로써 ‘그럴듯한’ 예측을 합니다.

하지만 그 현상이 왜 일어났는지, 즉 그 현상의 기저 원인, 동기, 인과 관계를 분석하거나 설명하는 능력은 제한적입니다. 왜냐하면 GPT는 **현상 간의 의미적/논리적 연결을 설명할 수 있는 메타 구조(이론, 원인, 법칙)**를 스스로 구성하지 못하며, 오직 훈련된 데이터에 존재하는 설명을 되풀이할 수 있을 뿐이기 때문입니다.

따라서 GPT는 “무엇이 자주 함께 나타나는가”에는 강하지만, “왜 그런 일이 일어났는가”에 대해서는 피상적 추론에 머무르는 경향이 있습니다. 이는 인간의 사유와 해석 능력, 특히 현상 너머를 보는 철학적·과학적 사고와는 본질적으로 다른 방식입니다.

 

나의 말:

 

자주 함께 나타났다고 해서 인과 관계가 성립하지는 않는 일종의 논리 오류인데. 그렇다면 지피티가 논리 오류 위에 세워진 것인가.

 

ChatGPT의 말:

정확히 말하면, GPT는 논리 오류 위에 "세워졌다기보다는", 논리 오류를 포함한 언어 현실 위에서 학습된 모델입니다.

자주 함께 나타난다는 것이 인과 관계를 의미하지 않는다는 점—즉, 상관관계와 인과관계의 혼동(post hoc ergo propter hoc)—은 대표적인 논리 오류이며, GPT는 이와 같은 오류가 실제 언어 사용에서 얼마나 자주 등장하는지를 그대로 반영합니다. 모델은 옳고 그름, 진리와 오류를 구분하지 않고, 단지 **“그럴듯한 연결”**을 예측하는 데 최적화되어 있기 때문입니다.

그러므로 GPT는 논리 오류를 식별하고 피하도록 설계된 것이 아니라, 때로는 논리 오류까지도 현실 언어의 일부분으로 받아들여 출력할 수 있습니다. 이 때문에 GPT는 잘못된 전제를 기반으로 그럴듯한 결론을 내릴 수도 있고, 인과관계가 없는 패턴을 마치 원인-결과처럼 서술할 수도 있습니다.

요약하면:

• GPT는 논리 오류를 구별하거나 판단하는 기능은 기본적으로 내장하고 있지 않습니다.
• 대신 **언어 현실(진리 + 오류 + 모순 포함)**을 그대로 학습한 모델이기 때문에, 논리 오류를 무비판적으로 재현할 수 있습니다.
• 따라서 GPT는 철학적·논리적 엄밀함을 요구하는 맥락에서는 사용자의 비판적 개입이 꼭 필요합니다.

나의 말:

 

논리적 추론 과정을 기계 학습에 반영하여 지피티에 강화 학습을 하려는 노력은 진행되고 있는가.

 

ChatGPT의 말:

네, 정확히 그 지점을 해결하기 위한 여러 연구와 기술적 시도가 현재 활발히 진행되고 있습니다. GPT와 같은 언어 모델에 논리적 추론 능력을 강화하는 방향의 학습, 특히 기계 학습과 논리 체계의 접목은 AI 연구에서 중요한 과제 중 하나입니다. 대표적으로 다음과 같은 접근들이 있습니다:

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1. 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)

GPT-4와 같은 모델들은 사람의 피드백을 기반으로 "논리적으로 더 나은 응답"을 보상하여 학습하는 방식으로 개선되었습니다. 이 방식은 논리적 정합성, 사실성, 불필요한 환각 제거 등을 높이기 위해 활용됩니다. 다만, 이건 형식 논리 추론을 학습했다기보다, 그럴듯한 추론 흐름을 보상하여 얻어진 결과입니다.

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2. 체계적 논리 학습 시도

일부 연구에서는 GPT류 모델에 형식 논리(formal logic), 수리 논리, 또는 프로그래밍 언어 기반 추론 구조를 가르치려는 시도가 이뤄지고 있습니다. 예를 들어:

• 논리 퍼즐, 정리 증명(theorem proving) 학습
• 연역·귀납·유사 추론 구조를 명시적으로 포함한 fine-tuning
• 자연어를 **논리 기호화(logical formalization)**로 변환한 후 그 결과를 기반으로 학습

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3. 하이브리드 시스템: 신경망 + 심볼릭(reasoning)

GPT 같은 딥러닝 모델은 언어 처리에 강하고, 전통적인 **심볼릭 AI(기호 기반 AI)**는 논리 추론에 강합니다. 최근엔 이 두 방식을 결합해, GPT가 자연어를 해석한 후 논리 모듈에 넘기고, 그 결과를 다시 언어로 표현하는 구조가 시도되고 있습니다. 이는 진정한 추론 능력을 갖춘 언어 AI로 나아가기 위한 핵심 방향 중 하나입니다.

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요약하자면, GPT에 논리 추론 능력을 부여하려는 노력은 이미 진행 중이며, 실제로 일부 성과도 있지만, 여전히 기계가 사람처럼 보편적 추론 능력을 갖췄다고 보긴 어렵습니다. 그러나 이 분야는 매우 빠르게 진전되고 있어, 앞으로 모델의 추론적 신뢰도는 점차 향상될 가능성이 큽니다.