인스톰 기술 칼럼
AI의 기억은 두 갈래입니다 — 그리고 둘 다 '축적'을 요구합니다
"글을 올렸는데 왜 AI가 아직 우리를 모르죠?" AI가 정보를 얻는 두 갈래 — 학습된 기억(pretraining)과 실시간 검색(RAG) — 를 구분하면 답이 보입니다. 구글 공식 문서와 LLM 학습 원리로, 축적에 왜 시간이 걸리는지 정리했습니다. 시리즈 4편.
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사람 눈엔 예쁜 홈페이지가, AI에겐 빈 페이지인 이유수백만 원 들인 홈페이지가 AI 답변에는 왜 안 나올까요. AI는 사람이 보는 형태로 글을 수집하지 않기 때문입니다. 프린스턴대 KDD 2024 논문이 1만 개 질의로 검증한 'AI가 인용하는 글쓰기'를 수치 그대로 정리했습니다. 시리즈 3편.
같은 질문, 다른 답 — AI 답변이 매번 달라지는 기술적 이유ChatGPT에 같은 질문을 두 번 하면 답이 다릅니다. 버그가 아니라 설계입니다. temperature, 확률 추첨, 검색 변동, 모델 업데이트 — 네 가지 변수로 "AI 노출 100% 보장"이 왜 성립할 수 없는지 팩트로 설명합니다. 시리즈 2편.
구글이 "GEO 꼼수는 필요 없다"고 했습니다 — 저희도 동의합니다구글이 2026년 5월 공식 AI 검색 최적화 가이드를 냈습니다. "AEO·GEO도 결국 SEO"라는 결론에 저희는 대부분 동의합니다. 다만 그 가이드에 적히지 않은 전제 세 가지가 한국 시장의 실전과 어긋나는 지점을, 원문과 데이터로 정리했습니다. 시리즈 특별편.
