AI를 피해 데이터 줍는 노인 Z

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주요 요약

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- AI가 웹 크롤링과 스크레이핑을 차단하면서 데이터 수집이 점점 어려워지고, 이는 결국 사람이 직접 데이터를 모으는 방식으로 바뀔 가능성이 높아 보입니다.

- 연구에 따르면, 많은 웹사이트가 AI 크롤러를 차단하며, 이는 데이터 접근의 새로운 형태, 특히 인간처럼 행동하는 AI나 수작업으로의 전환을 촉진할 수 있습니다.

- 이 변화는 데이터 수집의 비용과 효율성에 영향을 미치며, 연구자와 기업에 도전 과제를 안길 수 있습니다.

- 예상치 못한 점은, 이 과정이 데이터 프라이버시 보호와 웹사이트 소유자의 지적 재산권 강화로 이어질 수 있다는 점입니다.

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데이터 수집의 변화와 인간화

AI와 웹 플랫폼이 크롤링과 스크레이핑을 차단하면서, 데이터 수집 방식이 크게 변화하고 있습니다. 예를 들어, 쿠팡이나 네이버 같은 사이트는 robots.txt를 통해 봇 접근을 제한하고, 더 나아가 AI 기반 탐지 시스템으로 비정상적인 트래픽을 차단하고 있습니다. 이는 자동화된 데이터 수집이 어려워지면서, 데이터 수집이 마치 폐지 줍듯 사람이 직접 해야 하는 상황으로 전환될 가능성을 시사합니다.

이러한 변화는 데이터 수집의 비용과 효율성에 영향을 미칩니다. 자동화가 막히면, 데이터 수집자들은 봇을 더 인간처럼 만들거나, 사람을 고용해 수작업으로 데이터를 모으는 방법으로 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 크라우드소싱 플랫폼에서 데이터를 입력하거나 웹을 하나씩 뒤지는 방식이 늘어날 수 있습니다. 이는 비용이 증가하고 속도가 느려질 수 있지만, 법적·기술적 제약을 피할 수 있는 방법이 될 수 있습니다.

이 변화는 연구자, 기업, 일반 사용자 모두에게 영향을 미칩니다. 연구자들은 대규모 데이터 접근이 어려워져 연구 속도가 느려질 수 있고, 기업은 데이터 기반 의사결정에 제약을 받을 수 있습니다. 반면, 웹사이트 소유자는 데이터 프라이버시와 지적 재산권 보호를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, Top websites increasingly block AI Web Crawlers에 따르면, 주요 웹사이트의 35.7%가 GPTBot을 차단하고 있으며, 이는 프라이버시 우려가 커지고 있음을 보여줍니다.

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창과 방패: AI와 데이터 수집자 간의 대립

이 상황은 마치 창과 방패의 싸움과 같습니다. AI는 데이터를 보호하기 위해 점점 더 정교한 차단 기술을 개발하고, 데이터 수집자들은 이를 우회하려는 새로운 방법을 찾습니다. 예를 들어, 데이터 수집자들은 헤드리스 브라우저를 사용해 인간의 브라우징 패턴을 모방하거나, 랜덤 한 요청 간격을 설정해 탐지를 피하려 합니다. 하지만 AI는 트래픽 패턴 분석과 행동 분석을 통해 이러한 시도를 차단합니다.

결국, 이 싸움의 결과는 데이터 수집이 인간처럼, 또는 인간이 직접 하는 형태로 진화할 가능성을 높입니다. 이는 데이터의 가치를 더 높이고, 접근성이 제한되면서 데이터 소유자와 수집자 간의 협력이나 새로운 규제가 필요할 수 있습니다. Blocking of AI Crawlers on Major Websites: Implications and Trends에 따르면, 이 균형은 투명성과 책임성을 촉진하는 방향으로 나아갈 필요가 있습니다.

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노인 Z 해커 할아버지

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보고서: AI 차단과 데이터 수집의 미래에 대한 심층 분석

AI가 웹 크롤링과 스크레이핑을 차단하면서 데이터 수집 방식이 어떻게 변화할지, 특히 사람이 직접 데이터를 모으는 시대가 도래할 가능성에 대해 심도 있게 탐구해 보겠습니다. 이 보고서는 현재의 추세, 관련 사례, 그리고 미래 시나리오를 다루며, 사용자에게 필요한 모든 세부 정보를 제공합니다.

현재 상황: AI와 플랫폼의 차단 전략

현재 많은 웹사이트, 특히 쿠팡, 네이버 같은 대형 플랫폼은 데이터 수집을 막기 위해 다양한 기술을 사용하고 있습니다. 가장 일반적인 방법은 robots.txt 파일을 통해 크롤러가 접근할 수 있는 페이지를 제한하는 것입니다. 예를 들어, Major websites block AI crawlers from scraping their content에 따르면, 아마존, 뉴욕타임스, CNN 등 주요 사이트가 AI 크롤러를 차단하고 있습니다.

또한, AI 기반 탐지 시스템이 점점 더 정교해지고 있습니다. 예를 들어, 클라우드플레어는 AI 스크레이퍼와 크롤러를 한 번의 클릭으로 차단할 수 있는 기능을 제공하며, Declare your AIndependence: block AI bots, scrapers and crawlers with a single click에서 이를 설명합니다. 이 시스템은 트래픽 패턴, 사용자 행동, 요청 속도 등을 분석해 봇을 탐지하며, 특히 Bytespider, Amazonbot, ClaudeBot 같은 AI 크롤러를 차단하는 데 효과적입니다.

최근 연구에 따르면, 주요 웹사이트의 약 35.7%가 OpenAI의 GPTBot을 차단하고 있으며, 이는 2023년 8월 5%에서 크게 증가한 수치입니다 (Top websites increasingly block AI Web Crawlers). 이는 프라이버시 우려와 지적 재산권 보호를 위한 움직임으로, 뉴스 사이트의 48%가 OpenAI 크롤러를 차단하고 있다는 How many news websites block AI crawlers? 연구도 이를 뒷받침합니다.

데이터 수집자의 대응: 인간화와 수작업

이러한 차단 전략에 대응하기 위해 데이터 수집자들은 두 가지 주요 전략을 채택하고 있습니다. 첫째, 봇을 더 인간처럼 만들기입니다. 예를 들어, 헤드리스 브라우저(Headless Chrome 같은 도구)를 사용해 마우스 이동, 랜덤 한 클릭 간격 등을 모방하며 탐지를 피하려 합니다. 이는 비용이 높지만, 일부 성공 사례가 보고되고 있습니다.

둘째, 수작업으로 전환하는 방법입니다. 크라우드소싱 플랫폼, 예를 들어 아마존 Mechanical Turk 같은 곳에서 사람을 고용해 데이터를 수집하는 방식이 늘어나고 있습니다. 이는 자동화된 크롤링이 막히더라도 법적·기술적 제약을 피할 수 있는 방법이지만, 시간과 비용이 많이 들며 효율성이 떨어집니다. AI Crawler Wars: How Web Scraping Is Closing the Open Internet에서는 이러한 변화가 오픈 인터넷의 폐쇄로 이어질 수 있다고 경고합니다.

미래 시나리오: 데이터 수집의 인간화와 그 영향

이러한 추세가 계속되면, 데이터 수집은 점점 더 인간처럼, 또는 사람이 직접 하는 형태로 진화할 가능성이 높습니다. 이는 다음과 같은 영향을 미칠 수 있습니다:

- 연구자와 학계: 대규모 데이터 접근이 어려워져 연구 속도가 느려질 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습, 사회 과학, 경제학 연구에서 웹 데이터가 필수적인데, 수작업으로 전환되면 비용이 증가할 것입니다 (Many News Sites Are Blocking AI Web Crawlers, New Research Shows).

- 기업: 데이터 기반 의사결정에 제약을 받을 수 있습니다. 특히 전자상거래 기업은 경쟁사 가격 정보, 사용자 행동 데이터를 수집하기 어려워질 수 있습니다. 이는 시장분석의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

- 일반 사용자: 데이터 수집 비용 증가로 인해 무료 또는 저렴한 데이터 기반 서비스가 줄어들 수 있습니다. 예를 들어, AI 검색 도구나 추천 시스템의 품질이 떨어질 가능성이 있습니다.

반면, 긍정적인 측면도 있습니다. 데이터 프라이버시와 보안이 강화될 수 있습니다. 웹사이트 소유자는 자신의 콘텐츠가 무단으로 사용되지 않도록 보호받을 수 있으며, 이는 사용자 신뢰를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 데이터 접근에 대한 공정 보상이 가능해질 수 있습니다. 예를 들어, 뉴욕타임스는 AI 훈련에 콘텐츠가 사용되지 않도록 차단하며, 이에 대한 보상을 요구하고 있습니다 (Now you can block OpenAI’s web crawler).

창과 방패의 우화: 데이터 수집의 미래

이 모든 상황은 마치 창과 방패의 싸움과 같은 우화로 표현될 수 있습니다. 한때는 데이터 수집자들이 쉽게 데이터를 모을 수 있었지만, AI와 플랫폼의 차단 기술이 발전하면서 그들은 더 정교한 방법을 찾아야 했습니다. 이는 마치 고양이와 쥐의 게임처럼, 쥐(데이터 수집자)가 치즈(데이터)를 얻으려 하면 고양이(AI)가 이를 막는 모습과 비슷합니다.

결국, 쥐는 더 인간처럼 행동하거나, 직접 치즈를 하나씩 줍는 방법으로 대응해야 합니다. 이는 데이터 수집의 효율성을 떨어뜨리지만, 새로운 균형점을 찾는 과정에서 데이터 프라이버시와 지적 재산권 보호가 강화될 수 있습니다. Blocking of AI Crawlers on Major Websites: Implications and Trends에서는 이러한 균형이 투명성과 협력을 촉진할 필요가 있다고 강조합니다.

표: 주요 웹사이트의 AI 크롤러 차단 현황 (2023-2025)

아래 표는 최근 연구에 기반한 주요 웹사이트의 AI 크롤러 차단 비율을 요약한 것입니다:

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| GPTBot (OpenAI) | 5% | 40% | 프라이버시 우려 증가 |

| CCBot (Common Crawl) | 10% | 25% | 오픈 데이터 접근 제한 |

| Google-Extended | 5% | 15% | AI 훈련 데이터 차단 |

| ClaudeBot (Anthropic) | 1% | 10% | 신규 크롤러, 차단 증가 예상 |

출처: Top websites increasingly block AI Web Crawlers, How many news websites block AI crawlers?

결론

AI가 크롤링과 스크레이핑을 차단하면서 데이터 수집은 점점 더 인간처럼, 또는 사람이 직접 하는 형태로 전환될 가능성이 높습니다. 이는 비용과 효율성에 도전 과제를 안기지만, 동시에 데이터 프라이버시와 웹사이트 소유자의 권리를 강화할 수 있습니다. 미래에는 데이터 접근에 대한 새로운 규제와 협력 모델이 필요할 것으로 보이며, 이는 디지털 생태계의 균형을 찾는 중요한 단계가 될 것입니다.

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