최신 AI 모델 답변이 서로 비슷해진다는 현장 관찰
여러 최신 을 직접 비교 평가한 경험에서, API로 쓰는 모델과 모두 답변 방식이 점점 비슷해지는 모습이 보였다. 특히 대화가 여러 번 이어지거나 좁고 전문적인 주제로 들어가면 문장 흐름, 조심스러운 표현, 놓치는 지점이 서로 닮아간다는 관찰이다. 완전히 망가지는 수준은 아니지만, 모델마다 다른 개성과 세밀한 차이가 줄어드는 현상으로 이해할 수 있다.
가능한 원인으로는 여러 모델이 서로 비슷한 의 영향을 받으면서 행동 방식까지 닮아가는 흐름이 제시됐다. 이 현상을 임시로 EchoCreep이라고 부르며, 이를 잡아낼 평가 지표가 있는지, 사람이 직접 고른 데이터로 하면 완화되는지, 이 바뀔수록 더 심해지는지 확인할 필요가 있다.
핵심 포인트
- 최신 과 에서 답변 방식이 서로 닮아간다는 관찰이다.
- 대화가 길어지거나 전문 주제로 들어갈수록 비슷한 문장 흐름과 약점이 나타난다.
- 가능한 원인으로 비슷한 를 학습한 영향이 제시됐다.
- 사람이 직접 고른 데이터로 하면 이 현상이 줄어드는지 확인이 필요하다.
- 선택에는 여러 턴 뒤의 답변 품질을 평가하는 기준이 도움이 된다.