AI 검색 시대의 정보 붕괴: Model Collapse(모델 붕괴)와 Synthetic Data(합성 데이터)의 위협
AI 모델 붕괴(Model Collapse), 합성 데이터 순환오염(Synthetic Data Feedback Loop)이 검색 알고리즘 신뢰성을 위협하고 있습니다. 원본 데이터 확보와 합성 데이터 비율 관리가 핵심 대응 방안으로 부각됩니다.
model collapse
AI 모델 붕괴(Model Collapse), 합성 데이터 순환오염(Synthetic Data Feedback Loop)이 검색 알고리즘 신뢰성을 위협하고 있습니다. 원본 데이터 확보와 합성 데이터 비율 관리가 핵심 대응 방안으로 부각됩니다.