AI 정보 학습의 굴레

AI가 처음 나왔을 때 충격적이었던 이유 중 하나는
인터넷에 쌓인 엄청난 양의 지식을 학습했기 때문이라고 생각합니다.

사람들이 수십 년 동안 쓴 글, 논문, 책, 코드, 경험담 같은 것들이 쌓여 있었고
AI는 그걸 먹고 엄청나게 똑똑해졌죠.

그런데 요즘 문득 이런 생각이 듭니다.

지금 인터넷에 새로 올라오는 글 중에
AI가 작성한 글은 얼마나 될까요?

블로그도 AI로 쓰고,
뉴스 요약도 AI가 하고,
상품 설명도 AI가 쓰고,
커뮤니티 글도 AI가 쓰고,
SNS 글도 AI가 씁니다.

저부터도 글을 쓸 때 AI의 도움을 많이 받습니다.

문제는 그다음입니다.

사람의 경험 → 인터넷 → AI 학습

이 구조였는데,

점점

AI가 만든 글 → 인터넷 → 다음 AI가 학습 → 또 글 생성 → 다시 인터넷

이런 구조가 섞이기 시작합니다.

여기에 AI가 한번 잘못 만들어낸 정보가 들어가면 더 재밌어집니다.

AI가 틀린 내용을 하나 만들어냅니다.

그걸 누군가 블로그에 올립니다.

다른 AI가 검색하다 그 글을 참고합니다.

비슷한 내용의 글이 여러 개 생깁니다.

나중에 검색해보니 같은 이야기를 하는 사이트가 100개입니다.

그러면 그 정보는 진짜가 된 걸까요?

오히려 앞으로는
정보가 많은 게 중요한 게 아니라

“이 정보가 처음 어디서 나왔는가”

이게 훨씬 중요해질 것 같습니다.

직접 해본 사람이 쓴 글인지,
원본 자료를 보고 쓴 글인지,
공식 문서인지,
AI가 다른 AI의 글을 요약한 건지.

그런데 이걸 어떻게 구별해야 할지는 잘 모르겠습니다.

출처 표시가 더 중요해질 수도 있고,
사람이 직접 작성했다는 인증 같은 게 생길 수도 있고,
오히려 오래된 커뮤니티나 특정 개인의 신뢰도가 더 중요해질 수도 있겠죠.

아이러니하게도 AI가 인터넷의 지식을 거의 무한대로 늘려놓으면

결국 가장 비싸지는 건
‘진짜 사람이 직접 겪은 경험과 원본’ 아닐까 싶습니다.

AI가 만든 정보가 인터넷 대부분을 채우게 되는 순간에도
우리는 진짜와 복사본을 구별할 수 있을까요?

이건 요즘 꽤 궁금합니다.

다들 어떻게 생각하시나요?