AI 슬롭의 습격: 디지털 세계를 위협하는 AI 자가포식 현상의 실체

세상을 변화시키고 있는 AI 기술이 자신의 꼬리를 물고 있습니다. 인간의 창의성을 모방하던 AI가 이제는 자신이 만든 콘텐츠를 먹어치우는 '자가포식' 현상이 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 이른바 'AI 슬롭'이라 불리는 저품질 AI 생성 콘텐츠가 인터넷을 점령하면서, 우리는 디지털 생태계의 새로운 위기를 목격하고 있습니다. 과연 AI는 스스로의 덫에 빠져 붕괴의 길로 향하고 있는 걸까요?

SNS에 넘쳐나는 '지브리 풍' 그림... AI 붕괴 시나리오의 첫 번째 징조? / 오그랲 / 비디오머그

SNS에 넘쳐나는 '지브리 풍' 그림... AI 붕괴 시나리오의 첫 번째 징조? / 오그랲 / 비디오머그

AI 슬롭: 디지털 세계의 새로운 쓰레기

AI 슬롭(slop)이란 무엇일까요? 이 용어는 농부들이 돼지에게 주는 음식찌꺼기에서 유래했으며, 영혼이 담기지 않은 저품질 AI 생성 콘텐츠를 의미합니다. 2022년 11월 챗GPT가 등장한 이후, AI가 생성한 콘텐츠의 언급량은 2023년 1~3분기 기준 전년 대비 무려 740배 증가했습니다. 그리고 이 거대한 데이터의 바다 속에서 우리는 점점 더 많은 AI 슬롭을 마주하고 있습니다.

AI 열풍이 지나간 자리, ‘AI 슬롭’이 쌓인다

 

특히 소셜 미디어에서는 '새우 예수', '치킨 예수', '베이비 트럭'과 같은 기괴하고 초현실적인 AI 생성 이미지들이 범람하고 있습니다^. 이러한 이미지들은 인간의 선호도를 학습한 AI가 관심을 끌기 위해 종교, 아기, 동물과 같은 소재를 무분별하게 활용하는 경향이 있습니다.

[7월2일] 'AI 슬롭'에는 왜 예수와 아기가 많은 걸까...."인간 선호를 학습한 결과"  - AI타임스

 

AI 슬롭의 특징

• 의미 없는 콘텐츠: 아이디어나 메시지가 없는 '죽은(dead)' 이미지
• 초현실적 요소: 현실에서는 불가능한 기괴한 조합을 보여줌
• 높은 바이럴 가능성: 충격적이고 기괴한 요소로 인해 공유 가능성이 높음
• 식별 어려움: 점점 더 정교해져 인간이 만든 콘텐츠와 구분이 어려워짐

"AI 슬롭은 별로 맛있어 보이지 않는, 즉 싸구려 창작물을 뜻한다. 최근 인터넷에서 일부 인기를 끈 AI 생성 이미지가 인터넷 시대에 대표적인 쓰레기 취급을 받은 '스팸'의 뒤를 물려받은 셈이다."

기괴하고 초현실적인 생성 이미지 'AI 슬롭' 범람..."인터넷 스팸 잇는 AI 대표 현상 부각" - AI타임

 

AI 봇의 침략: 데이터 수집의 어두운 그림자

AI 모델이 발전하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 이로 인해 인터넷은 AI 봇들의 무차별적인 데이터 수집 활동으로 몸살을 앓고 있습니다. 특히 오픈소스 프로젝트와 같이 자원이 제한된 웹사이트들은 이러한 AI 크롤링 공격에 더욱 취약한 상황입니다.

AI 봇과의 전쟁, 오픈소스 개발자들의 유쾌한 반격 - 청년개발자신문

 

문제는 많은 AI 크롤러들이 웹사이트의 robot.txt 지침(크롤링 규칙을 명시한 파일)을 무시하고, IP를 위장하거나 사용자 에이전트를 조작하며 접근을 시도한다는 점입니다. 이로 인해 일부 웹사이트는 크롤링 트래픽을 감당하지 못해 다운되는 상황까지 발생하고 있습니다.

AI 봇의 문제점

• 서버 부하 증가: "AI 봇은 사이트가 쓰러질 때까지 긁는다"
• 리소스 소모: 무분별한 크롤링으로 서버 자원을 고갈시킴
• 규칙 무시: robot.txt와 같은 기존 웹 에티켓을 준수하지 않음
• IP 위장: 차단을 우회하기 위해 다양한 기술적 수단 활용

이러한 문제에 대응하기 위해 개발자들은 '아누비스(Anubis)'와 같은 AI 봇 차단 도구를 개발하고 있습니다. 이 도구는 웹 요청자의 '영혼'을 저울질하여 봇이면 거부하고, 인간이면 통과시키는 방식으로 작동합니다.

위키피디아의 위기: AI가 덮친 지식의 대전당

위키피디아는 인류 지식의 보고로서 많은 AI 모델의 학습 데이터로 활용되고 있습니다. 그러나 최근에는 역설적으로 AI가 생성한 콘텐츠가 위키피디아로 유입되며 신뢰성 문제가 제기되고 있습니다.

2024년 8월 위키피디아에 생성된 영어 문서 2909개 중 약 5%(145개)가 AI 생성 콘텐츠로 추정된다는 충격적인 연구 결과가 발표되었습니다. 더 심각한 문제는 이 중 일부가 '역사 왜곡', '정치적 양극화' 등 악의적 목적성을 띠고 있다는 점입니다.

세계 최대 지식 창고 '위키백과', AI 거짓 정보로 오염 우려

 

AI 생성 위키 문서의 문제점

• 출처 부족: 외부 참조와 인용이 부족하여 검증이 어려움
• 허위 정보: 1920년 알바니아 '디브라의 반란'과 같은 완전히 가상의 사건을 실제 역사처럼 기술
• 일관성 부족: 맥락이 맞지 않는 내용이 섞여 있는 경우가 많음
• 탐지 어려움: "AI 생성 텍스트 여부를 완벽하게 구별할 수 있는 탐지 도구는 없다"

이러한 위협에 대응하기 위해 위키피디아 관리자들은 지난해 말 '위키프로젝트 AI 클린업'을 결성했습니다. 현재 75명의 자원봉사자가 이 모임에 참여하여 위키피디아의 신뢰성을 지키기 위해 AI 생성 콘텐츠를 식별하고 제거하는 활동을 펼치고 있습니다.

AI와 에너지 패권 전쟁: 대한민국의 생존과 도약을 위한 전략 로드맵

 

AI 자가포식: 디지털 근친교배가 초래하는 모델 붕괴

AI 모델이 자신이 생성한 데이터를 반복적으로 학습하면 '모델 붕괴(Model collapse)' 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 마치 가족 간 결혼을 통해 유전적 다양성이 줄어드는 근친교배와 유사하다고 하여 '합스부르크 AI'라는 별명이 붙기도 했습니다.

국내 일자리 위기와 기업 해외투자: 한국 경제의 악순환 해소를 위한 종합 대책

 

영국 옥스퍼드대 연구팀이 발표한 논문에 따르면, AI가 만든 데이터로 학습한 AI 모델은 결과물이 오염되는 '붕괴' 현상을 일으킬 수 있다는 사실이 수학적으로 증명되었습니다. 예를 들어 OPT-125m이라는 AI 모델로 '자기 학습'과 텍스트 생성을 반복한 결과, 5번 반복 후에는 맥락 없이 언어 이름을 나열하기 시작했고, 9번째에는 토끼에 대한 이야기를 반복적으로 하는 무의미한 텍스트를 생성했습니다.

AI가 만든 데이터로 학습한 AI, '붕괴' 위험

 

AI 자가포식의 위험성

• 다양성 손실: AI 모델이 데이터 집합의 일부만 학습하게 되면서 원본 데이터의 기본적인 특성이 사라짐
• 품질 저하: 반복될수록 콘텐츠의 품질이 기하급수적으로 떨어짐
• 양극화 심화: "전례 없는 양극화로 치닫는 세태의 원인은 바로 여기에 있다"
• 피드백 루프: 저품질 콘텐츠가 더 많은 저품질 콘텐츠를 생성하는 악순환 발생

특히 우려되는 점은 인터넷에 AI 생성 콘텐츠가 증가함에 따라 다음 세대의 AI 모델이 이를 학습하게 되면서 점점 더 저품질의 결과물을 생산할 가능성이 높아진다는 것입니다. 이는 마치 "죽은 소의 잔해를 다른 소에게 먹여 죽는 질병인 광우병"과 비교되기도 합니다.

[횡설수설하는 AI 모델에 대한 경고 증가] 합스부르크 AI라는 용어는 우리가 AI 시스템에 대해 생

 

.

디지털 생태계의 구원: AI 슬롭 해결을 위한 노력들

AI 슬롭과 모델 붕괴의 위험에 대응하기 위해 다양한 해결책이 제시되고 있습니다. 가장 중요한 것은 AI 생성 콘텐츠를 명확히 식별하고 구분할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

EU와 한국을 포함한 많은 국가들이 AI 생성 결과물임을 명확히 표시하도록 요구하는 법안을 추진하고 있습니다. 2024년 1월 문화체육관광부에서 주관한 공청회에서는 "AI 콘텐츠 표기 의무화는 전 세계적인 추세"라는 의견이 제시되었습니다.

"AI 생성물 표기 부재…가짜 뉴스 범람·프라이버시 침해"

 

AI 슬롭 대응 방안

• 디지털 워터마크: AI 생성물에 워터마크를 삽입하여 구별 가능하게 함
• 표기 의무화: AI 생성 콘텐츠임을 명확히 표시하도록 법제화
• 필터링 알고리즘: 플랫폼에서 AI 생성 콘텐츠를 식별하고 필터링하는 기술 개발
• 인간 데이터 가치 증대: "인간이 생성한 데이터의 가치가 점점 더 높아지고 이를 활용한 AI 모델이 경쟁력을 발휘할 수 있을 것"

개인 사용자 차원에서도 정보 소비에 있어 더 비판적인 태도가 필요합니다. "이용자 측면에서는, 네트워크상에 AI 콘텐츠와 AI 슬롭이 존재함을 인지하고 데이터의 특징과 출처를 항상 확인하며 사용해야 합니다"

 

 

컴파운드(COMP) 코인: 디파이 금융의 혁명을 이끄는 거버넌스 토큰의 모든 것

 

결론: 디지털 생태계의 지속 가능성을 위해

AI 슬롭과 모델 붕괴는 단순한 기술적 이슈가 아닌 디지털 생태계의 지속 가능성에 관한 심각한 문제입니다. AI 기술이 발전할수록 우리는 인간 창작물의 가치를 재발견하고, AI와 인간의 협력적 관계를 정립해야 합니다.

궁극적으로는 AI가 인간의 창의성을 보완하는 도구로 활용되어야 하며, 이를 위해서는 규제 기관, 기업, 개발자, 사용자 모두의 공동 노력이 필요합니다. 디지털 정보의 질과 신뢰성을 높이기 위한 노력은 AI 시대에 더욱 중요해질 것입니다.

AI 슬롭의 시대에 우리는 무엇을 선택해야 할까요? 양질의 콘텐츠를 구분하고 가치를 부여하는 능력을 키우는 것이 어쩌면 AI와 공존하는 미래를 위한 첫걸음일지도 모릅니다.

---

 

The Invasion of AI Slop: The Reality of AI Cannibalism Threatening the Digital World

AI technology that is changing the world is now eating its own tail. AI, which once imitated human creativity, is now experiencing "autocannibalism," which has emerged as a serious problem. As low-quality AI-generated content called 'AI slop' dominates the internet, we are witnessing a new crisis in the digital ecosystem. Is AI falling into its own trap and heading toward collapse?

AI Slop: The New Garbage of the Digital World

What is AI slop? This term originated from food scraps that farmers feed to pigs and refers to soulless, low-quality AI-generated content^2. Since ChatGPT emerged in November 2022, mentions of AI-generated content have increased a whopping 740 times year-over-year as of Q1-Q3 2023^6. And in this vast sea of data, we are encountering more and more AI slop.

Social media in particular is being flooded with bizarre and surreal AI-generated images such as "Shrimp Jesus," "Chicken Jesus," and "Baby Truck"^2. These images tend to indiscriminately utilize subjects such as religion, babies, and animals to attract attention, as AI learns human preferences^17.

Characteristics of AI Slop

• Meaningless Content: 'Dead' images with no ideas or messages^14
• Surreal Elements: Showing bizarre combinations impossible in reality
• High Viral Potential: High likelihood of sharing due to shocking and bizarre elements
• Difficulty in Identification: Becoming increasingly sophisticated and difficult to distinguish from human-made content

"AI slop refers to cheap creative works that don't look particularly appetizing. Recent AI-generated images that have gained some popularity on the internet have inherited the title of 'garbage' that 'spam' received in the internet era."^14

The Invasion of AI Bots: The Dark Shadow of Data Collection

AI models need vast amounts of data to evolve. As a result, the internet is suffering from indiscriminate data collection activities by AI bots. Open source projects and other resource-limited websites are particularly vulnerable to these AI crawling attacks^5.

The problem is that many AI crawlers ignore website robot.txt guidelines (files specifying crawling rules), disguise IPs, or manipulate user agents to attempt access^5. As a result, some websites are crashing because they cannot handle the crawling traffic.

Problems with AI Bots

• Increased Server Load: "AI bots scrape until the site crashes"^5
• Resource Consumption: Depleting server resources through indiscriminate crawling
• Rule Violations: Not complying with existing web etiquette such as robot.txt
• IP Disguise: Using various technical means to bypass blocking

To address these issues, developers are creating AI bot blocking tools like 'Anubis'. This tool works by "weighing the 'soul'" of web requesters, rejecting bots and allowing humans to pass^5.

Wikipedia's Crisis: The Temple of Knowledge Overrun by AI

Wikipedia, as a repository of human knowledge, is being used as training data for many AI models. However, ironically, AI-generated content is now flowing into Wikipedia, raising credibility issues.

Shocking research results revealed that about 5% (145) of the 2,909 English documents created on Wikipedia in August 2024 were estimated to be AI-generated content^4. More seriously, some of these contained malicious purposes such as 'historical distortion' and 'political polarization'^4.

Problems with AI-Generated Wiki Documents

• Lack of Sources: Difficult to verify due to lack of external references and citations
• False Information: Completely fictional events such as the 'Uprising in Dibra, 1920' in Albania described as real history^4
• Lack of Consistency: Often contains content that doesn't match the context
• Difficulty in Detection: "There is no detection tool that can perfectly distinguish whether text is AI-generated"^4

To counter these threats, Wikipedia administrators formed 'WikiProject AI Cleanup' late last year. Currently, 75 volunteers participate in this group, working to identify and remove AI-generated content to maintain Wikipedia's credibility^4.

AI Autocannibalism: Model Collapse Caused by Digital Inbreeding

When AI models repeatedly learn from data they themselves have generated, a phenomenon called 'Model collapse' can occur. This has been nicknamed 'Habsburg AI' because it is similar to inbreeding, where genetic diversity decreases through family marriages^13.

According to a paper published by a research team at Oxford University in the UK, it has been mathematically proven that AI models trained on AI-generated data can cause a 'collapse' phenomenon where results become contaminated^9. For example, after repeating 'self-learning' and text generation with an AI model called OPT-125m, it began listing language names out of context after 5 repetitions, and after the 9th repetition, it generated meaningless text repeatedly telling stories about rabbits^9.

Dangers of AI Autocannibalism

• Loss of Diversity: As AI models learn only part of the data set, the basic characteristics of the original data disappear^9
• Quality Degradation: Content quality deteriorates exponentially with repetition
• Increasing Polarization: "The cause of the unprecedented polarization trend is right here"^11
• Feedback Loop: A vicious cycle where low-quality content generates more low-quality content

A particular concern is that as AI-generated content increases on the internet, the next generation of AI models will learn from it, making it more likely to produce lower-quality results. This has been compared to "mad cow disease, where the remains of dead cows are fed to other cows, causing death"^13.

Salvation of the Digital Ecosystem: Efforts to Solve AI Slop

Various solutions are being proposed to address the risks of AI slop and model collapse. The most important is to build a system that can clearly identify and distinguish AI-generated content.

Many countries, including the EU and South Korea, are pushing for legislation requiring clear labeling of AI-generated results^7. At a public hearing hosted by the Ministry of Culture, Sports and Tourism in January 2024, it was suggested that "mandatory labeling of AI content is a global trend"^10.

Measures to Combat AI Slop

• Digital Watermarks: Making AI creations distinguishable by inserting watermarks^7
• Mandatory Labeling: Legislating clear indication of AI-generated content^10
• Filtering Algorithms: Developing technology to identify and filter AI-generated content on platforms^7
• Increasing Value of Human Data: "The value of human-generated data will increase, and AI models utilizing it will be more competitive"^9

At the individual user level, a more critical attitude towards information consumption is needed. "From a user perspective, it is necessary to recognize that AI content and AI slop exist on the network and always check the characteristics and sources of data when using it"^7.

Conclusion: For the Sustainability of the Digital Ecosystem

AI slop and model collapse are serious issues about the sustainability of the digital ecosystem, not just technical issues. As AI technology advances, we need to rediscover the value of human creations and establish a cooperative relationship between AI and humans.

Ultimately, AI should be used as a tool to complement human creativity, and this requires joint efforts from regulatory agencies, companies, developers, and users. Efforts to improve the quality and reliability of digital information will become even more important in the AI era.

What should we choose in the age of AI slop? Perhaps developing the ability to distinguish and value high-quality content is the first step toward a future of coexistence with AI.

---

#AI #인공지능 #AI슬롭 #AIslop #디지털생태계 #자가포식 #모델붕괴 #창의성 #데이터과학 #AIEthics #AIRegulation #디지털워터마크 #ChatGPT #위키피디아 #AI봇 #데이터수집 #온라인보안