# AI가 틀렸다면 무엇이 틀린 걸까?

_출처를 틀린 것과 사실을 틀린 것은 다르다_

> 2025년 EBU·BBC 조사에서 AI 뉴스 답변의 중대 오류는 45%였다. 출처 오류는 31%, 정확성 오류는 20%로 나타나 두 문제를 나눠 볼 필요가 있다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/ai-news-errors-sourcing-vs-accuracy
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-24

AI가 틀린 답을 한다는 말만으로는 사장님이 무엇을 조심해야 하는지 알기 어렵다. 2025년 EBU·BBC 조사에서는 AI 뉴스 답변의 45%에 중대한 오류가 있었고, 출처 오류는 31%, 정확성 오류는 20%였다. 중요한 점은 이 두 오류가 같은 문제가 아니라는 것이다.

AI의 오류는 출처를 잘못 붙인 경우와 사실 자체를 잘못 말한 경우로 나눠서 볼 필요가 있다.

## 45%라는 숫자는 어떻게 나온 걸까?

이 조사는 유럽방송연맹과 BBC가 2025년 10월 내놓은 결과다. 22개 공영방송·공공미디어 기관이 참여했고, 2025년 6~7월 사이 18개국에서 14개 언어로 3,000건이 넘는 AI 답변을 조사했다.

현직 기자들이 답변의 정확성, 출처, 의견과 사실의 구분, 맥락 제공을 기준으로 직접 채점했다. 이 가운데 하나라도 크게 어긋나면 중대한 오류로 집계했다.

| 항목 | 수치 |
|---|---|
| 참여 공공미디어 기관 | 22곳 |
| 조사 대상 국가 | 18개국 |
| 조사 언어 | 14개 |
| 평가한 AI 답변 | 3,000건 이상 |
| 평가 대상 AI | 챗GPT·코파일럿·제미나이·퍼플렉시티 |
| 조사 기간 | 2025년 6~7월(공개 2025년 10월) |
| 전체 중대 오류율 | 45% |

여기서 말하는 45%는 AI가 모든 답변에서 사실을 틀렸다는 뜻이 아니다. 답변에 중대한 문제가 하나 이상 있었다는 뜻이다.

그래서 사장님이 AI 답변을 볼 때도 단순히 "맞다, 틀리다"만 확인하면 부족하다. 어떤 종류의 오류가 있었는지를 함께 봐야 한다.

## 출처를 틀린 것과 사실을 틀린 것은 어떻게 다를까?

출처 오류는 답변의 내용 자체보다 그 내용을 뒷받침하는 출처를 잘못 제시하는 경우다. 없는 매체를 인용하거나, A 매체가 쓴 내용을 B 매체가 쓴 것처럼 적거나, 특정 언론사의 이름을 붙였는데 실제로는 그 언론사가 그런 내용을 보도하지 않은 경우가 여기에 들어간다.

정확성 오류는 사실 관계 자체가 틀린 경우다. 오래된 정보를 최신 정보처럼 답하거나, 실제로 없는 세부사항을 만들어내는 경우가 대표적이다.

| 오류 유형 | 비율 | 내용 |
|---|---|---|
| 출처 오류 | 31% | 인용 누락·오귀속·잘못된 언론사 표기 |
| 정확성 오류 | 20% | 오래된 정보·꾸며낸 세부사항(환각) |
| 전체 중대 오류 | 45% | 위 두 유형 중 하나 이상 해당 |

두 오류를 따로 보는 이유도 여기에 있다. 출처 오류는 "누가 그렇게 말했는가"에 문제가 있고, 정확성 오류는 "무슨 일이 있었는가"에 문제가 있다.

두 비율을 더하면 45%보다 커진다. 한 답변에서 출처를 잘못 제시하면서 동시에 사실도 틀리는 경우가 있기 때문이다.

## AI마다 출처를 다루는 방식도 같을까?

같은 조사에서도 AI별 차이가 나타났다. 제미나이는 전체 답변의 76%에서 중대한 오류가 나왔고, 출처 오류율은 72%였다.

반면 챗GPT·코파일럿·퍼플렉시티의 전체 중대 오류율은 각각 45% 미만이었고, 출처 오류율도 각각 25% 미만이었다. 조사팀은 정확성만 놓고 보면 네 AI 사이의 차이가 크지 않았다고 설명했다.

| AI | 전체 중대 오류율 | 출처 오류율 |
|---|---|---|
| 제미나이 | 76% | 72% |
| 챗GPT·코파일럿·퍼플렉시티(평균) | 45% 미만 | 25% 미만 |

이 결과는 AI의 답변을 볼 때 전체 오류율만 확인해서는 부족하다는 점을 보여준다. 특히 출처를 표시하는 답변이라면 그 출처가 실제로 해당 내용을 담고 있는지도 따로 확인할 필요가 있다.

## BBC가 따로 조사했을 때도 비슷했을까?

BBC는 2025년 2월에도 비슷한 조사를 했다. BBC 기사 100건을 골라 네 AI에 요약과 질의응답을 시키고, 해당 분야 기자들이 답변을 채점했다.

그 결과 51%에 중대한 오류가 있었고, 경미한 문제까지 포함하면 91%에서 뭔가 어긋난 부분이 있었다. BBC 콘텐츠를 인용한 답변 가운데 19%는 숫자나 날짜 같은 사실관계가 틀렸고, 13%는 인용부호 안의 문장이 원문과 다르거나 원문에 없는 문장이었다.

| 조사 시점 | 표본 | 전체 오류율 | 비고 |
|---|---|---|---|
| BBC 자체(2025.2) | BBC 기사 100건 | 51%(경미 포함 91%) | 인용문 13% 변형·누락 |
| EBU·BBC 공동(2025.10) | 18개국 3,000건+ | 45% | 22개 기관·14개 언어로 확대 |

AI별로 BBC 출처 오류율도 달랐다. 제미나이는 34%, 코파일럿은 27%, 퍼플렉시티는 17%, 챗GPT는 15%였다.

| AI (BBC 2025.2, BBC 출처 오류율) | 비율 |
|---|---|
| 제미나이 | 34% |
| 코파일럿 | 27% |
| 퍼플렉시티 | 17% |
| 챗GPT | 15% |

두 조사는 조사 범위가 다르다. BBC 자체 조사는 영국의 BBC 기사 100건을 대상으로 했고, EBU·BBC 공동 조사는 18개국과 14개 언어로 3,000건이 넘는 답변을 살폈다.

그런데 전체 오류율은 각각 51%와 45%였다. 조사팀은 이를 언어나 지역과 무관하게 나타나는 일관된 문제라고 표현했다.

## 그럼 동네 가게 정보에서는 무엇을 봐야 할까?

이번 조사는 뉴스 답변을 대상으로 했다. 따라서 동네 가게 정보에서 같은 방식으로 오류가 발생한다고 단정할 수 있는 자료는 아직 없다.

다만 오류의 성격을 나눠서 보는 방식은 가게 정보를 확인할 때도 참고할 수 있다. 출처 오류라면 AI가 다른 업체의 정보를 가져온 뒤 우리 가게 정보인 것처럼 잘못 표기하는 상황을 생각할 수 있다.

정확성 오류라면 이미 바뀐 영업시간이나 가격을 예전 정보 그대로 답하는 상황이 해당할 수 있다. 두 경우 모두 고객에게 잘못된 정보를 전달할 수 있지만, 확인해야 할 지점은 다르다.

| 오류 유형 | 뉴스에서의 예 | 가게 정보에서 예상되는 예 |
|---|---|---|
| 출처 오류(31%) | 없는 매체를 인용 | 다른 업체 정보를 우리 가게인 것처럼 표기 |
| 정확성 오류(20%) | 오래된 통계를 최신으로 답변 | 바뀐 영업시간·가격을 옛 값으로 답변 |

실제로 AI사이트코리아가 지금까지 확인한 사례에서도 출처가 좁게 잡히는 경향이 확인됐다. 2026.9.20 측정에서는 청소기 추천 질문에 인용된 페이지가 제조사 공식몰뿐이었다.

사장님 입장에서는 AI가 우리 가게를 언급하는지만 보는 것보다 어떤 정보를 근거로 답하는지까지 확인하는 것이 중요하다. 출처가 맞는지와 정보 자체가 최신인지도 나눠서 살펴봐야 한다.

결국 "AI가 틀릴 수 있다"는 말만 기억할 필요는 없다. 출처를 잘못 붙인 것인지, 사실을 잘못 말한 것인지 구분해야 실제로 무엇을 고쳐야 할지 알 수 있다.

AI 답변을 확인할 때는 오류의 존재뿐 아니라 출처 오류인지 정확성 오류인지까지 나눠서 보는 것이 핵심이다.

## 같이 읽을 글

 

- AI가 우리 홈페이지를 출처로 달면 믿어도 될까?

- AI가 우리 홈페이지 주소를 틀리게 알려주면 고객은 어디로 갈까?

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## 자료 출처

 

- Largest study of its kind shows AI assistants misrepresent news content 45% of the time(EBU·BBC 공동조사, 2025.10, 3,000건+ 응답)

- News Integrity in AI Assistants(EBU 연구 페이지, 2025.10)

- News Integrity in AI Assistants 보고서 원문(EBU·BBC, 2025.10)

- Global study on news integrity in AI assistants shows need for safeguards(NPR, 2025.10.21)

- AI Assistants Get The News Wrong Nearly Half The Time(Forbes, 2025.10.22)

- AI Assistants Get News Wrong in 45% of Cases(WinBuzzer, 2025.10.22)

- AI summaries turn real news into nonsense, BBC finds(The Register, BBC 자체조사, 2025.2.12, BBC 기사 100건)

- 91% of AI News Responses Show Problems, BBC Finds(Search Engine Journal, 2025.2)