모델 붕괴
AI가 생성한 데이터를 다시 AI 모델의 학습에 반복적으로 사용하면서 발생하는 성능 저하 현상이다. 이 과정에서 모델은 데이터의 희귀한 특성이나 세부적인 뉘앙스를 잃어버리고 가장 일반적이고 평균적인 정보로만 수렴하게 되어 결국 창의성과 정확도를 상실한다.