모델 붕괴 (Model Collapse)

인공지능 모델, 특히 생성형 AI가 학습 데이터의 다양성과 풍부함을 잃어버리고, 제한된 범위의 출력만을 반복적으로 생성하게 되는 현상. 이는 모델이 자체 생성 데이터를 학습하거나 편향된 데이터에 노출될 때 발생할 수 있으며, 새로운 아이디어나 다양한 해결책을 제시하는 능력을 저하시키는 문제점. 결과적으로 모델의 출력이 예측 가능하고 단조로워져, 창의적이고 다양한 결과물을 기대하기 어려워지는 현상