AI, 딥러닝: 왜 데이터가 다 먹어치우고도 빈 껍데기인가

AI, GPT, 딥러닝의 막대한 비용, 고급 정보의 벽, 데이터 과소비, 한계까지 경험과 비판으로 풀어낸 현실적 블로그 글.

솔직히 말하자.
나도 한때 AI에 과몰입했다.
“세상 모든 걸 다 학습한다”,
“딥러닝으로 알아서 똑똑해진다”,
“이젠 사람보다 더 창의적이다.”
하지만 써보면 써볼수록 깨닫는다.
AI는 빈껍데기다.




막대한 비용, 그리고 고급 정보의 벽

AI 훈련에는 상상을 초월하는 비용이 든다.
서버 전력비, 데이터 저장비, GPU 연산비,
그리고 그걸 뒷받침하는 인프라 인력까지.
이걸 모르면 “AI야 그냥 계속 배우면 되잖아”라고 쉽게 말한다.

하지만 진짜 문제는 따로 있다.

고급 정보, 정제된 정보는 공짜가 아니다.
유료 논문, 프리미엄 기사, 전문가 보고서, 저작권 콘텐츠…
이런 건 전 세계에서 가장 값비싼 자원이다.
AI는 이런 데이터에 접근할 수 없고,
설령 접근하더라도 법적으로 마음껏 학습할 수 없다.
그래서 결국 AI가 주는 답은
이미 공개된, 이미 소비된, 이미 진부해진 정보의 반복일 뿐이다.




왜 AI는 그렇게 많은 데이터를 먹는가?

AI는 본질적으로 낭비적이다.
언어 모델은 단어 하나, 문장 하나에서
무수히 많은 패턴과 확률을 계산해야 한다.
정확도를 조금 높이려면
데이터는 수백 배, 수천 배로 불어난다.
‘좋은 답 하나’를 위해
‘천 개의 쓰레기 정보’를 뒤엎는 게 AI의 방식이다.

내가 써보며 느낀 건 이거다.
“AI야, 너 대체 뭘 그렇게 많이 먹어야 하니?”
결국 이 기술은 효율이 아니라,
양으로 밀어붙이는 괴물이다.




왜 제한적 정보를 줄 수밖에 없는가?

1. 법적·윤리적 차단
저작권, 개인정보, 상업 데이터…
AI는 이 영역에 닿을 수 없다.


2. 편향·조작 위험
모든 데이터를 다 학습하면
악성 정보, 가짜 뉴스, 편향 데이터까지 학습한다.
결국 필터링이 필요하고,
그 필터링이 또 비용과 한계를 만든다.


3. 품질 관리 실패
대량 데이터 속에서 고품질 정보를 가려내는 건
지금 AI의 능력을 넘어선 문제다.






내가 직접 겪은 AI의 민낯

처음엔 글쓰기, 자료조사, 아이디어까지
AI에게 기대했다.
하지만 쓰면 쓸수록 반복됐다.
같은 패턴, 같은 문장, 같은 얕은 내용.
아무리 질문을 바꿔도
본질은 바뀌지 않았다.
그때 깨달았다.
AI는 아직 인간의 도구일 뿐,
인간을 대체할 창조자가 아니다.




AI, GPT, 딥러닝은 놀라운 기술이다.
하지만 막대한 비용, 정제된 고급정보의 벽,
데이터 과소비, 정보 제한의 한계는
이 기술을 ‘완전한 존재’로 만들지 못한다.

우리는 여전히 질문해야 한다.
AI가 무엇을 모르는지,
AI가 어디까지 한계인지,
AI가 왜 인간을 대체하지 못하는지.

그걸 잊는 순간,
우린 기술에 먹히는 세상에서
조용히 소비자 1호가 될 뿐이다.


질문하지 않고, 그대로 받아들인다면, ai가 만들어낸 글을 ai가 답습하면서 가장 보편적이고 희미한 대답밖에 듣지 못한다.