인공지능(AI) 챗봇이 제공하는 통계 정보의 신뢰성에 빨간불이 켜졌습니다. Trakkr의 최근 조사에 따르면, 챗GPT(ChatGPT), 퍼플렉시티(Perplexity), 제미니(Gemini), 클로드(Claude), 구글 AI 오버뷰(Google AI Overviews) 등 5개 주요 AI 서비스가 인용한 통계 1,285건을 추적한 결과, 원본 연구와 내용이 정확히 일치하는 경우는 40%에 불과했습니다. 인용된 페이지에 해당 숫자가 있더라도, 실제 원본 연구를 직접 인용한 비율은 21%에 그쳐 AI가 제시하는 정보의 깊이와 정확성에 대한 의문이 제기됩니다.
이번 조사는 AI 서비스에 일상적인 질문 200개를 던져 통계 인용을 유도한 뒤, 최대 5단계 깊이까지 출처를 추적하는 방식으로 진행되었습니다. 그 결과, 원본 연구에 도달했지만 내용이 달라진 경우가 8%, 출처를 확인할 수 없거나 접근이 제한된 경우가 40%, 아예 연구 없이 숫자만 반복되는 '좀비 통계'가 11%를 차지했습니다. 특히, 5개 AI 서비스가 모두 인용한 통계 중 4개는 뒷받침하는 연구를 찾을 수 없었으며, '영업사원의 44%가 한 차례 후속 연락 뒤 포기한다'는 통계가 대표적인 좀비 통계로 지목되었습니다. 이는 AI가 주로 기업 블로그(54%)나 통계 모음(8%)과 같은 2차 출처를 인용하며, 이 과정에서 맥락이 변형되거나 원본이 불분명해지는 현상이 빈번하게 발생하기 때문입니다.
이러한 '좀비 통계'의 확산은 AI 시대 정보의 신뢰성에 심각한 위협이 됩니다. AI는 확신에 찬 어조로 답변을 제시하지만, 그 이면에 잘못된 정보나 맥락이 변형된 통계가 숨어 있을 수 있습니다. 따라서 AI가 제시하는 통계는 '조사 단서'로만 취급하고, 반드시 원본 연구까지 직접 추적하여 표본, 조사 시점, 대상 등 맥락을 확인하는 습관이 필요합니다. 또한, 정보를 발행하는 주체는 숫자 옆에 방법론과 원출처 링크를 명확히 공개하여 AI와 사용자 모두가 정확한 정보에 접근할 수 있도록 해야 합니다. AI 기술의 발전과 함께 정보 검증의 중요성도 더욱 커지고 있습니다.