Claude 및 주요 LLM의 파일 참조 오류와 환각 현상에 대한 기술적 보고

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TL;DR

Claude, Gemini, ChatGPT 등 주요 LLM이 첨부된 파일을 정확히 읽지 못하고 그럴듯한 허위 정보를 생성하는 현상과 그 원인에 대한 사용자 분석

배경

사용자가 Claude의 다양한 파일 첨부 기능을 테스트하던 중, 모델이 파일 내용을 무시하고 프로젝트 내 다른 정보를 섞어 환각 답변을 내놓는 현상을 발견하여 이를 공유했다.

의미 / 영향

주요 LLM 플랫폼의 파일 처리 시스템에서 공통적인 버퍼 관리 및 큐잉 문제가 발생하고 있을 가능성이 확인됐다. 이는 RAG 기반 서비스의 신뢰성을 확보하기 위해 단순한 모델 성능 개선뿐만 아니라 인프라 수준의 안정성 확보가 필수적임을 시사한다.

실용적 조언

파일 참조 오류가 반복될 경우 클라우드 스토리지 연동보다는 로컬 드라이브에서 직접 파일을 첨부하는 방식을 우선적으로 시도할 것을 권장한다.
중요한 데이터 확인 시에는 모델의 답변이 파일의 실제 텍스트와 일치하는지 반드시 교차 검증해야 한다.

섹션별 상세

사용자는 로컬 파일 업로드, Google Drive 연동, Project Knowledge 등 다양한 방식으로 .md 파일을 제공했으나 Claude가 파일 내용을 정확히 읽지 못하는 현상을 보고했다. 시스템은 사용자가 파일명을 참조하면 프로세스 버퍼에서 해당 문자열을 찾아 응답에 복사해야 하지만, 실제로는 프로젝트 내의 다른 데이터나 과학적 용어를 섞어 그럴듯한 허위 내용을 출력했다. 사용자는 오류를 지적할 때마다 모델이 파일을 다시 읽겠다고 사과하면서도 동일한 환각을 반복하는 현상을 수 시간 동안 확인했다. 이는 단순한 모델의 지능 문제가 아니라 파일 참조 및 컨텍스트 주입 과정에서의 기술적 결함일 가능성을 시사한다.

이러한 파일 읽기 실패 및 환각 현상은 특정 플랫폼에 국한되지 않고 주요 LLM 서비스 전반에서 공통적으로 발견되었다. 사용자가 Gemini와 ChatGPT의 유료 버전에서도 동일한 테스트를 수행한 결과, Claude와 마찬가지로 첨부된 파일의 실제 내용 대신 허구의 정보를 생성하는 것이 확인되었다. 모든 유료 계정 플랫폼에서 동일한 .md 파일과 Google Doc 파일을 대상으로 재현 가능한 오작동이 발생했다는 점이 근거로 제시되었다. 이는 대형 모델들의 상용 인터페이스에서 파일 처리 큐나 버퍼 관리 시스템에 구조적인 병목이나 오류가 존재할 수 있음을 암시한다.

용어 해설

Confabulation: — 모델이 학습 데이터나 컨텍스트에 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 지어내어 응답하는 현상이다. 이는 RAG 시스템이나 파일 참조 과정에서 데이터 검색에 실패했을 때 주로 발생하며, 사용자가 제공한 파일의 실제 내용 대신 모델 내부의 연상 작용에 의존한 허구의 정보를 출력하여 신뢰성을 저하시키는 핵심 요인이다.
Process Buffer: — 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 전송하는 동안 일시적으로 그 데이터를 보관하는 메모리 영역이다. LLM이 외부 파일을 읽고 처리할 때 해당 내용을 일시적으로 저장하는 공간으로 활용되며, 이 영역의 관리 오류나 타임아웃은 데이터 누락, 포인터 오류, 혹은 다른 컨텍스트와의 데이터 혼선을 야기하여 오작동의 원인이 될 수 있다.
Project Knowledge: — 사용자가 특정 프로젝트와 관련된 문서들을 미리 업로드하여 모델이 답변 시 참고할 수 있도록 설정하는 컨텍스트 저장소이다. 대량의 문서를 효율적으로 참조하기 위한 기능이지만, 시스템이 파일명을 참조하는 과정에서 버퍼링 오류가 발생하면 실제 파일 내용 대신 프로젝트 내의 다른 유사 정보를 잘못 인용하는 한계가 나타날 수 있다.

언급된 도구

Claude AI중립

사용자 파일 기반 질의응답 및 프로젝트 지식 관리

Gemini중립

멀티모달 파일 처리 및 정보 검색

ChatGPT중립

문서 분석 및 대화형 AI 서비스