finish_reason RECITATION 오류 해결과 AI 모델의 저작권 보호 메커니즘 이해하기
안녕하세요! 최근 생성형 AI 기술이 발전하면서 Google의 Gemini나 OpenAI의 GPT 모델을 API로 연동하여 서비스를 개발하거나 연구하시는 분들이 정말 많아졌습니다. 저도 다양한 테스트를 진행하다 보면 예상치 못한 응답 코드 때문에 당황할 때가 있는데요. 특히 텍스트 생성이 갑자기 중단되면서 반환되는 finish_reason RECITATION 메시지는 처음 접하면 그 원인을 파악하기가 쉽지 않습니다.
오늘 포스팅에서는 이 오류가 도대체 무엇을 의미하는지, 그리고 왜 발생하는지에 대해 깊이 있게 다뤄보려고 해요. 단순히 오류를 피하는 것을 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 저작권을 보호하고 학습 데이터를 관리하는지 이해하는 중요한 계기가 될 것입니다. 또한, 비슷한 맥락에서 발생할 수 있는 제미나이 권한 문제도 함께 확인해보시면 도움이 될 거예요.
제미나이 Gemini 403 forbidden 오류 👆finish_reason RECITATION의 정확한 정의
우리가 API를 호출했을 때, 모델은 응답을 생성하고 그 생성이 끝난 이유를 finish_reason이라는 필드에 담아 보내줍니다. 보통은 생성이 완료되었음을 알리는 'STOP'이나 토큰 제한에 걸린 'MAX_TOKENS'를 보게 되죠. 하지만 finish_reason RECITATION은 조금 특별합니다.
단어 뜻 그대로 해석하면 '암송(Recitation)'입니다. 즉, AI 모델이 학습된 데이터를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 것이 아니라, 학습 데이터에 있는 내용을 토씨 하나 틀리지 않고 그대로 읊기 시작했다는 뜻입니다. 이는 주로 저작권이 있는 자료(책, 노래 가사, 뉴스 기사, 특정 코드 등)와 매우 유사하거나 동일한 텍스트가 출력될 때 발생합니다. 구글의 Vertex AI나 Gemini 모델은 저작권 침해를 방지하기 위해 이러한 상황이 감지되면 즉시 생성을 중단하고 이 코드를 반환하도록 설계되어 있습니다.
왜 이 오류가 발생하는 것일까요?
개발자 입장에서는 "나는 그냥 질문했을 뿐인데?"라고 억울할 수 있습니다. 하지만 finish_reason RECITATION이 발생하는 구체적인 시나리오를 살펴보면 이해가 빠릅니다.
- 유명한 문학 작품이나 노래 가사 요청: 예를 들어 "해리포터 1권의 첫 문단을 써줘"라거나 "비틀즈의 Yesterday 가사를 전부 알려줘"라고 요청하면, 모델은 이를 그대로 출력하려다가 저작권 필터에 걸리게 됩니다.
- 고유한 소스 코드: 오픈 소스가 아닌 특정 라이브러리의 핵심 코드나, 학습 데이터에 포함된 독점적인 알고리즘 코드를 요청했을 때도 발생할 수 있습니다.
- 프롬프트의 모호성: 단순히 "이 텍스트를 완성해줘"라고 했는데, 그 시작 부분이 유명한 저작물의 도입부와 일치하는 경우에도 모델은 암송 모드로 진입할 위험이 있습니다.
결국 이 오류 코드는 AI 윤리와 법적 책임을 준수하기 위한 안전장치인 셈입니다. 사용자 입장에서는 불편할 수 있지만, 서비스 운영자 입장에서는 저작권 소송을 피하기 위해 반드시 필요한 기능이기도 하죠.
RECITATION 오류 해결을 위한 프롬프트 엔지니어링
그렇다면 finish_reason RECITATION을 피하면서 원하는 답변을 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 핵심은 모델이 '암송'하지 않고 '생성'하거나 '분석'하게 만드는 것입니다.
첫째, Temperature(온도) 파라미터를 조절하세요. Temperature 값이 0에 가까울수록 모델은 결정론적이고 보수적인 답변을 내놓습니다. 즉, 학습된 데이터와 가장 일치하는 답변을 찾으려 하므로 암송 오류가 발생할 확률이 높아집니다. 이 값을 0.5~0.7 정도로 약간 높여주면 모델이 조금 더 창의적인 표현을 사용하여 필터를 우회할 가능성이 생깁니다.
둘째, 프롬프트를 구체적으로 변경해야 합니다. "A라는 책의 내용을 알려줘" 대신 "A라는 책의 핵심 주제를 요약하고, 그것이 현대 사회에 주는 시사점을 분석해줘"라고 요청하세요. 원문을 그대로 요구하지 말고, 가공된 2차 저작물을 요구하면 모델은 암송이 아닌 사고 과정을 거치게 됩니다.
개발자가 알아야 할 추가 팁과 대처법
만약 여러분이 챗봇이나 자동화 도구를 개발 중이라면, finish_reason RECITATION 응답이 왔을 때 사용자에게 적절한 피드백을 주는 로직을 구현해야 합니다. 단순히 "오류가 발생했습니다"라고 출력하기보다는, "저작권 보호를 위해 해당 요청에 대한 답변을 생성할 수 없습니다. 질문을 조금 더 구체적으로 변경해 주세요."와 같은 안내 메시지를 띄우는 것이 UX(사용자 경험) 측면에서 훨씬 좋습니다.
또한, 구글 클라우드 콘솔이나 Vertex AI 스튜디오에서 안전 필터 설정을 확인해보는 것도 방법입니다. 하지만 RECITATION은 안전(Safety) 필터와는 별개로 저작권과 관련된 고유한 차단 사유이므로, 설정만으로 완전히 끄기는 어렵다는 점을 기억해 주세요.
주요 API 종료 사유(Finish Reason) 비교 요약
개발 시 자주 마주치는 종료 사유들을 한눈에 보기 쉽게 정리했습니다. 이 표를 참고하여 예외 처리를 구성해 보세요.
| 종료 사유 (Code) | 의미 | 권장 해결 방법 |
|---|---|---|
| STOP | 정상적으로 생성 완료 | - |
| RECITATION | 학습 데이터 그대로 암송 (저작권 이슈) | 프롬프트 재구성, 요약/분석 요청으로 변경 |
| SAFETY | 유해 콘텐츠 필터링 | 안전 설정(Safety settings) 임계값 조정 |
| MAX_TOKENS | 토큰 제한 도달 | max_output_tokens 값을 늘리거나 질문 분할 |
마무리하며
오늘은 AI API를 다룰 때 만날 수 있는 finish_reason RECITATION 오류에 대해 자세히 알아보았습니다. 이 오류는 단순한 버그가 아니라, 지적 재산권을 존중하고 보호하기 위한 AI 모델의 핵심 기능이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 우리가 이 메커니즘을 잘 이해하고 활용한다면, 법적인 문제없이 더욱 안전하고 창의적인 AI 서비스를 만들 수 있을 거예요.
혹시 개발 중에 권한 문제나 다른 HTTP 오류가 발생한다면, 서론에서 언급했던 Gemini 403 Forbidden 오류 해결 가이드도 꼭 한번 참고해 보시길 바랍니다. 여러분의 AI 개발 여정에 이 글이 작은 도움이 되었기를 바랍니다!
※ 이 글은 정보 제공을 목적으로 작성되었으며, 본문에 사용된 이미지는 AI 생성 도구를 활용하여 제작되었습니다. 기술 사양은 API 업데이트에 따라 변경될 수 있으므로, 정확한 최신 정보는 각 플랫폼의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.