기초 개념 · Model Collapse고급갱신일 2026. 10. 1.
모델 붕괴
AI가 만든 데이터로만 계속 학습하면 다양성·품질이 점점 무너지는 현상입니다.
비유
복사본의 복사본만 돌려 찍으면 화질이 흐려지는 것과 비슷합니다.
이렇게 이해하세요
모델 붕괴(Model Collapse)은 한국어 사용자가 AI 제품·프롬프트를 고를 때 자주 만나는 개념입니다. AI가 만든 데이터로만 계속 학습하면 다양성·품질이 점점 무너지는 현상입니다. aimodu.kr 용어집에서는 수식보다 ‘언제 쓰고 언제 조심할지’를 중심으로 설명합니다. 관련 도구·프롬프트를 함께 보면 실무 연결이 쉽고, 최신 사실·법률·내부 규정은 반드시 별도 출처로 확인하세요.
한 줄 암기
Collapse = 합성 데이터 순환으로 ‘무너짐’
좋은 예
학습 데이터에 사람·검증된 원천을 섞는다.
피하기
생성물만으로 무한 재학습한다.
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자주 묻는 질문
제품 사용자와 관련있나요?
직접 학습하진 않더라도, ‘합성 데이터 과다’ 제품의 품질 리스크를 이해하는 데 도움이 됩니다.
비슷한 용어와 어떻게 구분하나요?
seeAlso에 연결된 용어와 한 줄씩 비교해 보세요. 겹치면 동의어, 다르면 용도 차이입니다.