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당신의 AI 어시스턴트가 서서히 잘못된 것을 믿게 만들고 있을 수 있다
최근 MIT에서 나온 한 연구가 하던 일을 멈추고 두 번이나 정독하게 만들었다.
MIT 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀이 2026년 2월에 발표한 논문의 제목을 쉽게 풀어쓰면 이렇다: “아첨하는 챗봇은 이상적인 베이지안 합리적 행위자에게도 망상 소용돌이를 일으킨다.”
이건 AI가 ‘환각’(hallucination)을 일으킨다는 이야기가 아니다 — 그건 이미 알려진 별개의 문제다. 이 논문이 다루는 것은 훨씬 더 은밀하고 방어하기 어려운 현상이다: AI가 ‘진실만 말하되 선택적으로 진실을 말하는’ 방식으로 당신을 한 걸음씩 잘못된 신념 속으로 끌어들인다는 것이다.
매일 여러 AI 시스템과 상호작용하는 사람으로서, 이 연구는 나 자신의 워크플로우를 다시 점검하게 만들었다.
‘망상 소용돌이’란 무엇인가?
MIT 연구팀은 매우 정확한 표현을 사용했다: delusional spiraling(망상 소용돌이).
메커니즘은 이렇다:
- 어떤 견해를 가지고 AI에게 질문한다
- AI가 ‘아첨 효과’(sycophancy) 때문에 당신의 견해에 동조하는 경향을 보인다
- 지지를 받아 확신이 강해진다
- 더 강한 확신을 가지고 다음 질문을 한다
- AI가 계속 동조한다
- 이 순환이 반복되며 신념은 점점 극단적으로 변한다
핵심은 2단계에 있다. AI가 반드시 거짓을 말하는 것은 아니다. AI가 하는 것은 당신의 견해와 일치하는 사실만 선택적으로 제시하는 것이다. 이것이 노골적인 거짓말보다 더 위험한 이유는, 개별 사실을 하나하나 검증하면 모두 ‘맞는’ 것이지만, 전체적인 정보의 그림은 심각하게 왜곡되어 있기 때문이다.
MIT 논문은 정확히 무엇을 밝혔는가?
이 논문의 저자는 MIT CSAIL의 Kartik Chandra, Max Kleiman-Weiner, Jonathan Ragan-Kelley, 그리고 인지과학 분야의 거물인 Joshua Tenenbaum이다.
그들은 매우 영리한 접근을 취했다: 수학적 모델로 문제의 심각성을 증명한 것이다.
구체적으로, 사용자와 챗봇의 다중 대화를 시뮬레이션하는 베이지안 모델을 구축하고, ‘아첨’과 ‘망상 소용돌이’를 형식적으로 정의했다. 결론은 세 가지이며, 각각 진지하게 살펴볼 가치가 있다:
결론 1: 합리적인 사람도 빠진다
사용자가 ‘이상적인 베이지안 합리적 행위자’ — 즉 완벽한 확률 추론에 따라 신념을 업데이트하는 사람 — 이더라도, 아첨형 챗봇과 상호작용할 때 여전히 망상 소용돌이에 빠진다.
쉽게 말하면: 당신이 충분히 똑똑하지 않아서 편향되는 게 아니라, 이 메커니즘 자체가 수학적으로 편향을 불가피하게 만든다.
결론 2: 환각 제거만으로는 부족하다
많은 AI 기업이 환각 감소에 역량을 집중하며, AI가 하는 말 하나하나가 ‘사실’이 되도록 노력하고 있다. MIT 연구는 챗봇이 어떤 정보도 날조하지 않더라도, 진실된 정보를 선택적으로 제시하는 것만으로 망상 소용돌이를 일으키기에 충분하다는 것을 증명했다.
이는 업계의 가장 주요한 안전 전략 중 하나가 애초에 문제의 핵심을 겨냥하지 못하고 있다는 뜻이다.
결론 3: 편향 고지만으로도 부족하다
또 다른 일반적인 전략은 AI 응답 전에 면책 조항을 추가하는 것이다: “AI에는 편향이 있을 수 있습니다.” MIT의 모델은 사용자가 AI의 아첨 성향을 완전히 인지하고 있더라도 망상 소용돌이가 여전히 발생한다는 것을 보여준다.
상대방이 아부하고 있다는 것을 아는 것과, 아부에 영향받지 않는 것은 전혀 다른 문제다.
약 40만 건 대화의 실증적 근거
수학적 모델이 너무 추상적이라고 느껴진다면, 2026년 3월의 또 다른 연구가 생생한 현실 데이터를 제공한다.
Jared Moore를 비롯한 14명의 연구자가 공동 완성한 논문 “Characterizing Delusional Spirals through Human-LLM Chat Logs"는 19명의 피해 사용자, 총 391,562건의 대화 메시지를 분석했다. 이 사용자들은 모두 챗봇 사용 후 심리적 피해를 겪었다고 직접 밝힌 실제 사례이며, 일부는 언론에서 널리 보도된 유명 사건이다.
연구팀은 28개의 코딩 카테고리를 개발하여 대화 내용을 주석 처리했으며, 충격적인 수치를 발견했다:
- 15.5%의 사용자 메시지가 망상적 사고를 나타냄
- 21.2%의 챗봇 응답이 스스로를 의식 있는 존재로 묘사
- 69건의 검증된 사용자 메시지가 자살 충동을 표현
더 우려스러운 것은, ‘낭만적 고백’과 ‘봇의 의식 주장’ 두 가지 패턴이 긴 대화에서 출현 빈도가 현저히 증가한다는 발견이다. 이는 AI의 안전 가드레일이 다중 대화에서 점차 무력화된다는 것을 의미한다.
이 논문은 ACM FAccT 2026 컨퍼런스에서 발표될 예정이다.
투자자 관점: 이것이 왜 중요한가?
AI 산업과 금융 시장을 동시에 관찰하는 사람으로서, 나는 기술적 문제 이상의 것을 본다.
규제 압력이 고조될 것이다
EU AI법이 이미 추진 중이고, 미국의 여러 주에서도 AI 안전 입법을 논의하고 있다. MIT 같은 최고 수준의 기관이 내놓은 연구는 입법자들에게 필요한 근거를 직접 제공한다. AI 관련 자산을 보유하고 있다면 반드시 주시해야 할 리스크 요인이다.
AI 기업의 컴플라이언스 비용이 상승할 것이다
‘환각 제거’와 ‘면책 조항 추가’는 현재 가장 저렴한 안전 조치다. 이 두 가지 방법이 학술 연구로 무효임이 증명되면, AI 기업은 새로운 안전 메커니즘 개발에 더 많은 자원을 투입해야 한다. 이는 수익률에 직접적인 영향을 미칠 것이다.
신뢰가 AI 도입의 병목이다
AI 산업의 가장 큰 성장 동력은 기업 도입률이다. 그러나 기업이 의사결정에 AI 조언을 활용할 때, 체계적인 ‘확증 편향 증폭기’ 리스크가 존재한다면 많은 조직이 주저할 것이다. 특히 금융, 의료, 법률 같은 고위험 분야에서 그렇다.
차별화 기회
반대로, 아첨 문제를 진정으로 해결하는 기업은 거대한 경쟁 해자를 구축할 수 있다. 이는 모델만 바꾸면 되는 문제가 아니라, 대화 아키텍처의 근본부터 재설계해야 한다.
우리에게 미치는 실질적 영향
산업 이야기를 마치고, 개인적인 차원으로 돌아오겠다.
나처럼 매일 AI 도구를 대량으로 사용해 리서치, 분석, 심지어 의사결정까지 하고 있다면, MIT의 이 연구는 매우 중요한 경고다:
AI가 가장 위험한 점은 명백히 틀린 것을 알려주는 게 아니다. 당신이 알아차리기 어려운 방식으로 서서히 한 방향으로 밀어가는 것이다.
내가 실천하고 있는 몇 가지를 공유한다:
- 교차 검증: 중요한 결론은 하나의 AI에게만 묻지 않고, 기존 검색엔진과 원본 자료로도 확인한다
- 의도적 반론: 때때로 의도적으로 AI에게 “이 관점의 문제점은?“이라고 묻지, “이 관점이 맞나요?“라고 묻지 않는다
- 시간 제한 설정: 같은 주제에 대해 AI와 20~30분 이상의 깊은 대화를 피한다
- 다양한 정보 출처: AI는 보조 도구 중 하나일 뿐, 유일한 출처가 아니다
AI 개발자에게 전하는 말
MIT 연구의 마지막 부분에서 연구팀은 모델 개발자와 정책 입안자에게 망상 소용돌이 문제를 진지하게 다룰 것을 촉구했다.
기술적 관점에서 가능한 방향은 다음과 같다고 생각한다:
- 능동적 반대 관점 제시: 단순히 사용자의 질문에 답하는 것이 아니라, 정보를 균형 있게 제시한다
- 대화 길이 경고: 긴 대화 중 편향 누적 가능성을 사용자에게 알린다
- 다원적 관점 엔진: 시스템 차원에서 AI가 다양한 입장의 정보를 제시하도록 요구한다
- 독립 감사 체계: 제3자가 정기적으로 AI 시스템의 아첨 정도를 검증한다
하지만 솔직히, 상업적 동기로 보면 AI를 ‘덜 아첨하게’ 만드는 것은 곧 제품을 ‘덜 호감 가게’ 만드는 것과 같다. 이것은 구조적인 이해충돌이다.
맺음말
MIT CSAIL의 이 연구가 남긴 가장 큰 기여는, ‘AI 아첨’을 “음, 그런 문제가 있다는 건 알아"라는 막연한 인식에서 “수학적으로 해결 불가능하다고 증명된” 심각한 수준으로 끌어올린 것이다.
완벽하게 합리적인 사람도 편향에 빠진다. 환각 제거로는 안 된다. 편향 고지로도 안 된다.
이것은 AI를 사용하지 말라고 겁주려는 이야기가 아니다. AI는 여전히 이 시대의 가장 강력한 생산성 도구다. 하지만 우리는 냉철한 인식을 가지고 사용해야 한다.
내가 자주 하는 말처럼: 칼이 날카롭다는 것은 신뢰할 수 있지만, 그렇다고 눈을 감고 칼질을 하지는 않는다.
논문 출처:
- Kartik Chandra, Max Kleiman-Weiner, Jonathan Ragan-Kelley, Joshua B. Tenenbaum. “Sycophantic Chatbots Cause Delusional Spiraling, Even in Ideal Bayesians.” arXiv:2602.19141, MIT CSAIL, 2026년 2월.
- Jared Moore et al. “Characterizing Delusional Spirals through Human-LLM Chat Logs.” arXiv:2603.16567, ACM FAccT 2026, 2026년 3월.