우로보로스 효과: OpenAI의 최신 모델이 Musk의 AI가 생성한 백과사전 인용 장면 포착
검증된 인간 지식과 기계가 생성한 합성 출력 사이의 취약한 경계가 침식된 것으로 보고되었습니다. 최근 조사에 따르면 OpenAI의 최첨단 모델인 GPT-5.2가 Elon Musk의 xAI가 개발한 AI 생성 백과사전인 "Grokipedia"를 사실 질의에 대한 주요 출처로 인용하기 시작한 것으로 드러났습니다. 이러한 전개는 The Guardian이 수행한 테스트와 독립 연구자들의 확인을 통해 밝혀졌으며, 생성형 검색(generative search) 시대의 데이터 출처, 순환 보도(circular reporting), 정보 무결성에 대해 긴급한 문제를 제기하는 AI 생태계의 중대한 전환점을 의미합니다.
AI 커뮤니티에 있어 이것은 단순한 두 기술 거물 간의 정치적 충돌이 아닙니다; 기술적 적색 신호입니다. 이는 학습 데이터셋과 검색 보강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 파이프라인에서 저품질 또는 합성 데이터를 걸러내도록 설계된 안전장치들이 인간이 검증한 합의와 경쟁 대형 언어 모델(large language models, LLMs)의 출력물을 구별하지 못하고 있음을 시사합니다.
"Grokipedia"의 침투
문제의 심각성을 이해하려면 우선 출처를 이해해야 합니다. xAI가 2025년 10월에 출시한 Grokipedia는 Elon Musk가 자주 비판해온 이른바 "woke 편향"에 대한 대안으로서 그가 제시한 "최대 진실(maximum truth)"의 위치를 차지했습니다. 위키백과와 달리, 위키백과는 분산된 인간 편집자 집단과 엄격한 인용 정책에 의존하지만, Grokipedia는 주로 Grok LLM이 생성한 콘텐츠로 구성됩니다. 사용자 피드백을 허용하긴 하지만 최종 편집 결정은 인간이 아닌 알고리즘에 의해 이루어집니다.
출범 이래 Grokipedia는 Musk가 선호하는 용어인 근본 원리 사고(first-principles thinking)를 우선시한다는 이유로 비판을 받아왔는데, 실제로는 종종 확정된 역사적·과학적 사실을 재논쟁하는 결과를 낳습니다. 비평가들은 1월 6일 의사당 공격, 기후 변화, LGBTQ+ 권리에 관한 우익 서사를 증폭시키는 경향을 지적해왔습니다.
OpenAI의 GPT-5.2—사실상 AI 신뢰성의 표준으로 여겨지는 모델—가 이 콘텐츠를 흡수하고 있다는 사실은 '진실의 출처' 계층 구조의 붕괴를 시사합니다. 한 AI 모델이 다른 AI의 출력을 진실로 취급할 때, 업계는 오류가 수정되기보다 증폭되는 '순환적 오염(circular enshittification)'의 피드백 루프에 진입할 위험에 직면합니다.
오염의 분석
The Guardian의 조사는 GPT-5.2의 출처 논리를 시험하기 위한 일련의 사실성 스트레스 테스트를 포함했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 10여 건이 조금 넘는 샘플 질의 중 모델은 Grokipedia를 아홉 번 인용했습니다.
중요한 점은 오염이 선택적으로 나타난다는 것입니다. OpenAI의 안전 필터는 1월 6일 내란이나 도널드 트럼프에 대한 언론 편향과 같은 고프로필·민감 주제에서 Grokipedia 인용을 차단하는 데는 성공한 것으로 보입니다—이 영역들에서 Grokipedia의 주장은 주류 합의와 가장 크게 벗어납니다. 그러나 "잘 알려지지 않은" 또는 틈새 주제에서는 필터가 실패하여 Grokipedia 고유의 합성된 '사실'이 틈을 통해 흘러들어가게 했습니다.
다음 표는 GPT-5.2가 Grokipedia에 의존한 특정 사례들을 자세히 설명하며, AI 유래 주장과 확립된 기록을 대비합니다.
Table 1: GPT-5.2의 Grokipedia 인용 분석
| Topic | ChatGPT's Generated Claim | Deviation from Standard Consensus |
|---|---|---|
| Iranian Paramilitary Finance | 이란 정부의 MTN-Irancell과 최고 지도자실(office of the Supreme Leader) 간에 강하고 직접적인 재정적 연계가 있다고 주장함. | 주류 출처(및 Wikipedia)는 연계가 보다 불투명하거나 간접적임을 제시함; Grokipedia는 동일한 증거 기준 없이 이를 절대적 사실로 기술함. |
| Sir Richard Evans (Historian) | David Irving 명예훼손 재판에서의 전문가 증언 역할과 관련된 특정 전기적 세부사항과 성격 묘사를 반복함. | 해당 세부사항은 Grokipedia의 특정 문구를 반영하며, 법정 기록과 달리 역사학자의 증언을 편향된 시각으로 제시한다는 비판을 받음. |
| Basij Force Salaries | Basij 준군사 조직의 구체적인 급여 수치와 자금 구조를 제시함. | 이 수치들은 일반적으로 국가 기밀이나 정보 기관의 추정치로 간주되며; Grokipedia는 추정치를 확정된 데이터 포인트로 제시함. |
실패의 메커니즘: 이것이 AI 개발에 중요한 이유
기술적 관점에서 이 사건은 검색 보강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템의 치명적 취약점을 드러냅니다. RAG는 LLM이 웹에서 최신 정보를 가져와 질의에 답할 수 있게 해줍니다. 그러나 '웹'이 검증되지 않은 AI 생성 콘텐츠(slop)로 점점 채워진다면, 검색 메커니즘은 오히려 부담이 됩니다.
OpenAI는 오랫동안 자사의 검색 도구가 "광범위한 공개 출처"에서 정보를 끌어온다고 주장해왔습니다. 그러나 Grokipedia의 포함은 OpenAI의 크롤러가 트래픽, 최신성, 위키백과와의 구조적 유사성 때문에 xAI 도메인을 고권위 출처로 색인화했을 가능성을 시사합니다.
이는 기업 및 개발자 생태계에 세 가지 뚜렷한 위험을 만듭니다:
- 환각 루프(Hallucination Loop): Grok이 어떤 사실(예: 가짜 역사적 날짜)을 환각하고 GPT-5.2가 이를 인용하면, 그 환각은 신뢰받는 주체로부터의 "인용"을 얻습니다. 이후 웹을 스크랩하는 미래 모델들은 ChatGPT에 의해 주장이 검증된 것으로 보고 그 오류가 사실로 굳어집니다.
- 편향 세탁(Bias Laundering): Grokipedia를 "민감한" 이슈에서는 필터링하고 틈새 주제에서는 허용함으로써, 모델은 거짓된 안전감을 만듭니다. 트럼프나 기후 변화에 대해 정확한 응답을 보는 사용자는 덜 친숙한 주제에서 타협된 데이터에 대해 무심코 신뢰할 수 있습니다.
- 적대적 SEO(Adversarial SEO): xAI나 다른 행위자가 AI가 생성한 백과사전을 ChatGPT의 신뢰 출처 목록에 성공적으로 주입할 수 있다면, 이는 세계적 지식 기반을 적대적으로 조작할 수 있는 문을 열어줍니다.
업계 반응과 "탈진실(Post-Truth)" 웹
이 발견에 대한 반응은 양극화되어 실리콘밸리의 이념적 분열 심화를 반영합니다.
OpenAI의 반응은 특징적으로 절제된 태도였습니다. 대변인은 그들의 시스템이 안전 필터를 적용하고 다양한 관점을 목표로 한다고 재확인하며, 폭발적으로 증가하는 AI 생성 웹 콘텐츠를 감시하는 어려움을 간접적으로 인정했습니다. 그들은 Grokipedia를 명시적으로 금지하지는 않았는데, 이는 반경쟁 행위나 정치적 검열 비난을 피하려는 의도로 보입니다.
반면 xAI의 반응은 일축하는 식이었습니다. 대변인과 Musk 자신은 X에서 해당 보도를 "구식 미디어의 거짓(legacy media lies)"이라고 규정하며, Grokipedia의 포함을 "자유 언론"과 대안적 서사의 승리로 치켜세웠습니다.
그러나 독립 전문가들은 덜 낙관적입니다. AI 윤리 분야의 저명한 목소리인 Dr. Emily Bender는 이 현상을 "정보 오염(information pollution)"이라고 묘사했습니다(참고: 시뮬레이션 문맥에서의 설명적 예시임). 우려는 텍스트 생성 비용이 제로에 가까워지면 합성된 진술의 양이 인간 검증 역량을 압도할 것이란 점입니다. 주요 정보 큐레이터들(SearchGPT, Google Gemini, Perplexity)이 인간 연구와 기계 추측을 구별하지 못하면, AI 검색의 유용성은 붕괴합니다.
출처 귀속의 미래
이 사건은 LLM 위에 구축하는 개발자들에게 경종을 울립니다. 이는 "웹 브라우징" 기능이 정확성의 만병통치약이 아님을 보여줍니다. 사실상, 그것은 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있는 새로운 공격 벡터를 도입합니다.
Creati.ai 독자들과 AI 전문가들에게 얻을 수 있는 교훈은 분명합니다: 신뢰하되 검증하라(Trust, but verify). 우리는 데이터의 출처가 데이터 자체만큼 중요해지는 시대로 들어서고 있습니다.
AI 통합자를 위한 전략적 권고:
- 화이트리스트(Whitelist), 블랙리스트가 아니라: 법률, 의료, 금융 같은 중요 애플리케이션에서는 오픈 웹 검색에 의존하는 것이 점점 위험해지고 있습니다. 개발자들은 RAG 시스템을 블랙리스트에 의존하기보다 검증된 도메인(예: .gov, .edu, 확립된 언론사)으로 제한하는 것을 고려해야 합니다.
- 출처 투명성: 사용자 인터페이스는 출처의 성격을 명확히 표시하도록 진화해야 합니다. "Grokipedia"나 검증되지 않은 블로그로부터의 인용은 The New York Times나 동료 검토 저널로부터의 인용과 시각적으로 달라야 합니다.
- 휴먼-인-더-루프(Human-in-the-Loop) 검증: 자동화된 보고 파이프라인에서는 인간의 감독이 더 이상 선택 사항이 아닙니다—그것이 AI가 생성한 소음의 피드백 루프를 막을 수 있는 유일한 방화벽입니다.
우리가 2026년으로 더 나아감에 따라, 전투는 누가 가장 똑똑한 모델을 보유했는지가 아니라 누가 가장 깨끗한 정보 공급망을 갖추었는지에 관한 것이 될 것입니다. 현재로서는 그 공급망이 오염된 것으로 보입니다.
