AI 정확도 급락 이유 완벽 분석 | 챗GPT·제미나이 오류 증가 현상

 

생성형 AI는 이제 일상의 필수 도구가 됐습니다.

챗GPT로 보고서를 작성하고, 제미나이로 코드를 생성하고, 클로드로 번역을 하죠.

그런데 요즘 뭔가 이상한 느낌이 들지 않나요?

AI의 답변이 자꾸 틀린다거나, 같은 질문을 해도 엉뚱한 대답이 돌아올 때 말입니다.

실제로 2025년 구글 조사 결과, 제미나이 3 프로의 정확도가 69%에 불과한 반면, 챗GPT 5는 62%, 클로드는 51% 수준으로 집계됐습니다. 이건 단순한 기술적 오류가 아닙니다. AI가 스스로 만든 함정에 빠져 있기 때문입니다.

AI가 학습할 데이터가 사라졌다

왜 AI의 정확도가 떨어질까요?

가장 근본적인 원인은 AI가 학습할 공개 데이터가 거의 고갈되었다는 점입니다.

AI 연구기관 에포크AI 분석에 따르면, 2028년 경이면 AI 모델이 필요로 하는 데이터셋 규모가 공개된 온라인 텍스트 전체 규모와 같아질 것으로 예측됩니다. 이미 2026년부터는 학습용 데이터가 고갈되기 시작할 것으로 전망되고 있습니다.

MIT의 AI 연구원 셰인 롱프레는 "데이터 부족 현상이 이미 시작됐을 가능성이 크다"고 경고했습니다. AI 학습에 사용되는 토큰 수는 2020년 이후 수천억 개에서 수십 조 개로 100배 증가했거든요. 더 이상 먹을 데이터가 없는 상황이 된 겁니다.

 

데이터가 없으니, AI는 결국 자신이 만든 데이터를 다시 학습하기 시작했습니다. 이를 '자기 학습 루프'라고 부릅니다.

쉽게 말해, AI가 스스로 만든 답변을 다시 학습하는 악순환에 빠진 거죠.

문제는 AI가 만드는 데이터는 패턴만 있다는 겁니다.

인간이 만드는 콘텐츠는 다양한 생각, 감정, 경험으로 가득 차 있지만, AI가 만드는 데이터는 "확률로 나오는 패턴"에 불과합니다.

라이스대학교 연구팀의 분석에 따르면, AI 생성 데이터만으로 계속 학습시키면 9세대에 걸쳐 이미지 품질이 점진적으로 저하됩니다.

MZ세대가 느끼는 AI 불안감

AI를 가장 활발하게 사용하는 MZ세대는 이 문제를 몸으로 느끼고 있습니다.

연구 결과에 따르면 AI 서비스의 신뢰도는 5점 만점에 3.6점에 불과합니다. 기술은 편하지만, 완전히 믿을 수는 없다는 얘깁니다.

더 우려스러운 건, 단 31%만 AI 정보를 항상 사실확인한다는 점입니다.

55%는 가끔만 확인하고, 14%는 전혀 확인하지 않습니다.

MZ세대의 55%는 향후 10년 이내에 AI가 자신의 일자리를 대체할 것이라고 우려하고 있습니다.

동시에 58%는 AI가 결국 세계를 지배할 것이라고 믿고 있으며, 44%는 이것이 20년 이내에 일어날 것으로 예상합니다.

저작권 논쟁으로 더 막힌 AI 학습

AI의 데이터 문제는 단순 기술 문제가 아닙니다.

법적 문제로까지 확대되고 있습니다. EU는 2025년 12월, 구글을 반독점 조사 중입니다.

이유는 구글이 웹 퍼블리셔의 기사와 유튜브 영상을 자사 AI 모델 훈련에 무단 활용했다는 혐의입니다.

독일 법원은 최근 OpenAI를 상대로 저작권 침해 판결을 내렸습니다.

법원은 "ChatGPT-4와 4o 모델 내부에서 가사들이 암기되어 재현 가능한 상태에 있다"고 판시했습니다.

이렇게 되면 AI 기업들이 학습할 수 있는 고품질 데이터가 더욱 제한되고, 합성 데이터에 의존할 수밖에 없어지며, 오류 누적과 정보 왜곡이 더 심해집니다. 결국 AI 신뢰도는 더 떨어지는 악순환의 악순환입니다.

AI 기업들의 비상 대응

오픈AI는 현재 하루 1,000억 단어, 연간 36조 단어에 달하는 합성 데이터를 생성하고 있습니다.

스탠퍼드대학 연구진은 같은 데이터를 4번 반복해서 학습하는 것이 4배 많은 새로운 데이터를 한 번 학습하는 것과 동일한 효과를 낼 수 있다고 발견했습니다.

인간의 피드백 기술로 합성 데이터를 검증하고, 정형검증으로 AI 신뢰도를 강화하며, 하이브리드 검색으로 정확도를 개선하는 방법들이 시도되고 있습니다.

AI 사용 시 반드시 알아야 할 것들

AI는 편리하지만 완벽하지 않습니다.

첫째, 항상 팩트체크하세요. 특히 의료, 법률, 금융 정보는 필수입니다.

둘째, AI에 회사 기밀을 입력하지 마세요. 2025년 AI 관련 데이터 보안 사고가 2.5배 증가했습니다.

셋째, 출처를 확인하세요. AI가 만든 출처가 있을 수 있습니다.

넷째, 비판적으로 생각하세요. 아무리 그럴듯해도 검증 없이 신뢰하지 마세요. 특히 건강 정보는 더욱 조심해야 합니다. 포츠담대학교 연구에 따르면 챗GPT와 제미나이 등이 제공하는 건강 정보는 증거기반 의료정보 표준의 17%에 불과했습니다. 그럼에도 서구 성인의 32.6%가 건강 정보를 AI로부터 얻고 있습니다.

 

AI의 성장은 끝나지 않겠지만, 현재 우리가 직면한 문제는 분명합니다.

데이터 부족, 정확도 하락, 오류 누적, 신뢰도 저하—이것은 AI 기술의 실패가 아니라, 우리가 AI를 어떻게 사용할 것인가에 대한 성찰을 요구합니다. AI는 당신의 비서이지, 당신의 의사도 변호사도 아닙니다. 아무리 똑똑한 AI라도 최종 판단은 당신의 몫입니다.