식당가 덮친 ‘AI 메뉴판’… “진짜 같아서 더 불쾌해”
AI 콘텐츠 재학습하는 AI… 품질·개성 저하
구글 검색 선호 매체로 추가
최근 식당 메뉴판의 일러스트나 디스플레이 사진에서 생성형 AI로 제작한 음식 이미지를 쉽게 찾아볼 수 있다. 하지만 진짜처럼 보이는 AI 이미지가 오히려 소비자들에게 거부감을 안겨준다는 지적이 나온다. 지나치게 매끄럽고 몰개성한 형태가 실물과 미묘한 괴리감을 줘 ‘불쾌한 골짜기’ 현상을 유발한다는 설명이다.
이를 두고 AI 콘텐츠 감지 및 검증 스타트업 리얼리티 디펜더(Reality Defender)의 CTO 알렉스 라일은 글로벌 IT 전문 매체 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 “마치 외계인이 피자의 핵심 원리를 이해하지 못한 채 피자를 만들려고 하는 것 같다”고 말했다.
이러한 현상의 배경에는 이미지를 생성하는 AI 모델의 데이터 학습 방식이 있다. 거대언어모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Model)은 방대한 데이터를 기반으로 “햄버거 가게 메뉴를 만들어줘”와 같은 사용자의 요청을 예측해 이미지를 출력한다.
하지만 학습을 위한 대규모 데이터셋에 기존에 생성됐던 AI 콘텐츠가 포함되는 것은 불가피한 일이다. 이 과정에서 AI가 자신이 만든 콘텐츠를 반복 학습하면서 출력물 품질과 개성이 저하되는 문제가 발생한다. AI 생성 이미지를 다시 AI에 수정 요청할 때마다 결과물이 점차 둥글고 매끄러워지다 어느 순간 형태가 무너지는 것도 이 때문이다.
알렉스 라일은 “한 모델이 내놓은 출력물을 다시 그 모델의 학습 데이터로 집어넣으면 비정상적인 유전적 결합이 누적돼 결국 시스템 전체가 붕괴하게 된다”며 “반드시 붕괴로 이어지지 않더라도, 결과물이 천편일률적으로 나오는 ‘수렴’ 현상이 발생할 수 있다”고 설명했다.
엘론 대학교 디지털 미래 연구소의 리 레이니 소장 역시 “데이터셋 최적화의 목적이 ‘보기 좋게’나 ‘거부감 줄이기’에 맞춰져 있다 보니, 결국 전체적으로 획일화되는 결과로 이어지게 된다”며 “AI는 이미지와 언어 모두에서 개성이나 뾰족한 특징들을 깎아내는 경향이 있는 것으로 알려져 있다”고 지적했다.
그러면서 “사람들은 실제 사물과 AI가 생성한 것을 볼 때 설명하기 어려운 미묘한 차이를 느낀다”며 “이것이 식당에서 AI 이미지를 사용하는 것에 대한 초기 반발의 주된 이유”라고 덧붙였다. 실제 독일 뒤스부르크-에센 대학교 연구진의 최신 연구에 따르면, 완전히 가짜처럼 보이는 음식 이미지보다, 진짜처럼 보이는 AI 음식 이미지가 사람들에게 더 큰 혐오감을 유발하는 것으로 나타났다.
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