사람이 만든 데이터가 아니라면... AI 모델이 붕괴되는 걸 입증한 네이처 논문 등장 | AI 주도권은 빅테크 플랫폼 기업이 더 강해진다?

• **AI 모델의 자기 생성 데이터 학습 문제**: AI 모델이 자신이 생성한 데이터를 반복적으로 학습할 경우, 성능이 저하되고 붕괴되는 현상이 발생할 수 있다는 연구 결과가 발표되었다. 이는 원래 데이터의 빈도수와 통계적 규칙이 무너져 모델의 예측 정확도가 떨어지기 때문이다.

• **리얼 데이터의 중요성**: 연구는 AI 모델의 성능 유지를 위해서는 인간이 생성한 리얼 데이터의 중요성을 강조하고 있다. 합성 데이터가 많아질수록 원본 데이터의 통계적 배치와 의미가 중요해지며, 이를 통해 모델의 붕괴를 방지할 수 있다.

• **빅테크와 데이터 관리의 미래**: AI 모델의 붕괴 문제는 구글, 애플, 메타와 같은 빅테크 기업들이 유저 데이터를 장악하고 있는 상황에서 더욱 심화될 수 있다. 따라서 AI 모델의 학습 데이터 관리와 합성 데이터의 필터링 기술이 중요해질 것이며, 인간이 생성한 콘텐츠의 가치가 더욱 높아질 전망이다.