구글 리서치와 테크니온 연구진이 LLM의 환각 중 상당수가 지식 부재가 아니라 저장된 정보를 꺼내지 못하는 '기억 인출 실패' 때문이라는 연구 결과를 발표했다. GPT-5와 제미나이 3 프로 같은 최신 모델은 테스트 사실의 95~98%를 매개변수에 저장하고 있었지만, 별도 추론 없이는 저장된 사실의 25~33%를 직접 회상하지 못했으며 모델이 고도화될수록 인출 실패의 비중이 오히려 커지는 경향을 보였다. 연구진이 2150개 위키피디아 사실로 구축한 '위키프로파일' 벤치마크로 13개 LLM의 450만건 응답을 분석한 결과, 단순 모델 스케일업은 인출 실패율을 개선하지 못했지만 '생각(thinking)' 단계를 추가하는 추론 계산을 적용하자 회상하지 못했던 지식의 40~65%가 복구됐다. 연구진은 환각 대응 전략을 세우기 전에 오류가 지식 부재인지 접근 실패인지부터 진단해야 한다고 조언했다.

• •GPT-5·제미나이 3 프로 등 최신 모델은 테스트 사실의 95~98%를 저장하지만 25~33%는 직접 회상하지 못한다.
• •모델이 고도화될수록 전체 오류 중 지식 부재보다 인출 실패가 차지하는 비중이 커진다.
• •젬마3의 매개변수를 10억→270억개로 늘려도 회상 실패율은 오히려 상승했다.
• •'생각' 단계를 부여하는 추론 계산으로 회상하지 못했던 지식의 40~65%가 복구됐다.
• •연구진은 환각 대응 전 오류가 지식 부재인지 인출 실패인지 진단이 우선이라고 조언했다.