학습 데이터 삭제해도 이미지는 그대로, MIT가 밝힌 확산 모델의 맹점

MIT 연구진이 확산 모델의 규모가 커질수록 개별 학습 데이터가 출력에 미치는 영향이 줄어드는 '귀속 소멸' 현상을 발견하며, AI 저작권과 감사 체계에 근본적인 과제를 제기했다. 확산 모델의 정교함은 이제 원본에 접근할 수 없는 상황에서도 이미지를 재현할 수 있을 정도로 발전했다. MIT 컴퓨터과학 및 AI 연구소(CSAIL) 연구진은 일련의 ‘가정(wh...