# 챗GPT가 나와도 동네 커뮤니티에 계속 물을까?

_레딧 151곳을 같은 달끼리 비교한 연구에서 정보 질문 글은 취미 커뮤니티보다 5.1% 늘었다. 동네 카페와 홈페이지의 역할도 함께 살펴본다._

> 챗GPT 출시 전후를 비교한 뉴욕대 아부다비 연구에서 정보 질문 커뮤니티 글은 5.1% 늘었고, AI 글 증가는 2.1~3.4%포인트에 그쳤다. 커뮤니티 글이 AI 시대에도 남는 이유를 본다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/reddit-advice-posts-held-after-chatgpt-26-communities
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-27

챗GPT가 나오면 사람들이 커뮤니티에 더는 묻지 않을 것이라는 예상은 맞지 않았다. 레딧 151곳을 같은 달끼리 비교한 연구에서 정보 질문 커뮤니티의 글은 취미 커뮤니티보다 5.1% 늘었다. AI가 대신 쓴 글이 그 빈자리를 채운 것도 아니었다.

AI가 답할 수 있는 질문도 사람들은 여전히 사람에게 묻고, 사람에게서 답을 받는다.

## 챗GPT가 나오면 질문 글이 줄어야 하는 것 아닌가?

이번 연구는 레딧 커뮤니티 151곳을 살펴봤다. 법률 상담, 재테크, 컴퓨터 고장, 의사에게 묻기처럼 사실이나 절차가 답인 정보 질문 커뮤니티는 26곳이었다. 사별이나 연애 고민처럼 사람의 지지가 중요한 곳은 29곳, 호기심 질문은 6곳, 뜨개질과 실내 화초 같은 취미 커뮤니티는 90곳이었다.

연구진은 챗GPT가 공개되기 전후를 같은 달끼리 비교했다. 2021년 12월부터 2022년 5월까지와 2022년 12월부터 2023년 5월까지를 견줬다. 계절에 따라 글 수가 달라지는 영향을 줄이기 위한 비교다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 후보 → 분석 | 157곳 → 151곳(2017년 12월 이전 개설·한 달 글 중앙값 100개 이상·90%의 달에 50개 이상) |
| 정보 질문 | 26곳(법률 상담·재테크·컴퓨터 고장·의사에게 묻기 등) |
| 사람 지지 | 29곳(사별·연애 고민·위기 상담 등) |
| 호기심 질문 | 6곳(「다섯 살에게 설명하듯」·「이 물건 뭔가요」 등) |
| 취미(비교 기준) | 90곳(뜨개질·실내 화초 등) |
| 비교 기간 | 2021.12~2022.5 vs 2022.12~2023.5(같은 달끼리) |
| 과거 시험 시점 | 66개(2017년 1월부터, 챗GPT 이전) |
| 자료 | 아크틱 시프트 레딧 기록 보관소 월별 글 수 |

결과는 예상과 달랐다. 정보 질문 커뮤니티의 글은 취미 커뮤니티보다 5.1% 늘었다. 통계적으로 3.4%보다 큰 감소는 배제됐다.

| 무리 | 곳 수 | 챗GPT 전후 변화(취미 대비) | 챗GPT 이전 66개 시점 평균(로그 값) |
|---|---|---|---|
| 정보 질문 | 26곳 | +5.1%(3.4%보다 큰 감소는 배제) | −0.004(거의 0) |
| 사람 지지 | 29곳 | 뚜렷한 변화 없음(−0.018) | +0.104(원래 늘던 흐름) |
| 호기심 질문 | 6곳 | −18.3% | −0.197(원래 해마다 약 18% 줄던 흐름) |

## 그럼 사람들은 왜 계속 커뮤니티에 묻나?

정보 질문이라고 해서 답만 필요한 것은 아니다. 공개된 질문에는 다른 사람이 나중에 참고할 수 있는 답이 남고, 같은 일을 겪은 사람이 자신의 판단을 보탤 수 있다. 누가 답했는지도 남는다.

그래서 AI가 답할 수 있다는 사실만으로 사람이 질문을 그만둔다고 보기는 어렵다. 오히려 쉬운 답은 AI가 먼저 처리하고, 사람에게 묻는 질문은 다른 사람의 경험이나 판단이 필요한 질문으로 남을 수도 있다.

연구진도 공개된 질문이 나중에 누구나 찾아볼 수 있는 답으로 남는 점과 같은 처지를 겪은 사람의 판단이 붙는 점 등을 사람들이 계속 묻는 이유로 짐작했다.

## 모든 커뮤니티가 그대로였던 것은 아니다

사람 지지 커뮤니티에서는 뚜렷한 변화가 없었다. 반면 호기심 질문 커뮤니티는 18.3% 줄었다. 「다섯 살에게 설명하듯」 같은 질문이 모인 곳이다.

그렇다고 이 감소를 챗GPT 때문이라고 바로 볼 수는 없다. 이 커뮤니티들은 챗GPT가 나오기 적어도 5년 전부터 해마다 약 18%씩 줄고 있었다. 챗GPT가 없던 과거 66개 시점을 비교해도 커뮤니티 무리끼리 글 수가 벌어지는 현상이 나타났다.

| 앞선 추정 | 줄어든 폭 | 이번 범위로 배제되나 |
|---|---|---|
| 스택오버플로(다른 웹사이트와 비교) | −25% | 배제 |
| 가볍게 쓰는 이용자(다른 연구) | −18.2% | 배제 |
| 스택오버플로(같은 사이트 안 비교) | −14% | 배제 |
| 레딧 상담 커뮤니티 17곳(전년과 비교) | −8.3% | 배제 |
| 스택오버플로(같은 연구의 앞선 판) | −2.6% | 배제 못 함 |

이 점이 이번 연구에서 중요하다. 챗GPT가 나온 뒤 숫자가 줄었다는 사실만 보면 AI의 영향처럼 보일 수 있다. 하지만 원래부터 줄어들던 흐름이었다면 이야기가 달라진다.

## AI가 대신 쓴 글이 늘어난 것은 아닐까?

글 수가 유지됐더라도 사람이 떠난 자리를 AI가 쓴 글이 채웠다면 결과는 달라진다. 연구진은 이 가능성도 확인했다.

글 27만 4,411개와 댓글 22만 3,775개를 AI 글 판별기로 확인했다. 정보 질문 커뮤니티에서 AI가 쓴 글이 취미 커뮤니티보다 더 늘어난 몫은 2.1~3.4%포인트였다.

앞선 연구에서 레딧 상담 커뮤니티 17곳의 글이 8.3% 줄었다는 결과가 있었다. 이 정도 감소를 AI 글로 가리려면 5.1%포인트가 필요하지만, 실제 추가 증가는 그보다 작았다.

댓글에서는 더 뚜렷했다. 두 번째 판별기로 확인한 정보 질문 커뮤니티의 AI 댓글 비중은 0.5~0.8% 줄었고, 통계적으로도 늘었다고 볼 근거가 없었다.

| 확인 항목 | 결과 |
|---|---|
| 점수 매긴 글·댓글 | 글 27만 4,411개·댓글 22만 3,775개 |
| 정보 질문 글 중 AI 글 추가 증가(취미 대비) | +2.1~3.4%포인트(판별 기준 모델 4개) |
| 8.3% 감소를 가리는 데 필요한 AI 글 | 5.1%포인트 |
| 정보 질문 댓글 중 AI 댓글 변화(두 번째 판별기) | −0.5%~−0.8%(통계로는 변화 없음·늘지 않음) |
| 판별기가 AI 글을 가려내는 정도(글) | 0.875~0.966(1에 가까울수록 잘 가려냄) |
| 판별기가 AI 글을 가려내는 정도(댓글, 첫 판별기) | 0.552~0.794(약함 → 두 번째 판별기 추가) |

## 다른 연구에서는 왜 질문이 줄었다고 했을까?

앞선 연구에는 질문이 크게 줄었다는 결과가 있었다. 스택오버플로는 비교 방식에 따라 25%, 14% 감소한 것으로 나타났고, 레딧 상담 커뮤니티 17곳은 8.3% 감소했다.

이번 연구는 이런 결과를 그대로 챗GPT의 영향이라고 보지 않았다. 같은 기간에 비교할 기준이 없으면 원래 있던 흐름을 챗GPT가 만든 변화로 볼 수 있기 때문이다.

실제로 이번 연구에서 정보 질문 커뮤니티의 글은 챗GPT 출시 직후뿐 아니라 더 긴 기간을 봤을 때도 늘었다. 2024년 1월부터 2025년 11월까지는 취미 커뮤니티보다 24% 늘었다.

| 기간 | 정보 질문 글 변화(취미 대비) | 함께 일어난 일 |
|---|---|---|
| 출시 직후(2022.12~2023.5) | +5.1% | — |
| 2~3년 뒤(2024.1~2025.11) | +24% | 구글·레딧 계약(2024년 2월)·AI 개요 출시(2024년 5월) |
| 참고: 생성형 AI 이용 | 출시 2년 안에 미국 18~64세 약 40% | — |

다만 연구진은 이 24%를 챗GPT 효과라고 해석하지 않았다. 2024년 2월 구글과 레딧의 자료 이용 계약이 있었고, 2024년 5월에는 구글 AI 개요가 출시됐다. 여러 변화가 함께 일어난 기간이기 때문이다.

## 그렇다면 동네 카페 글은 앞으로도 필요할까?

이번 연구가 한국의 동네 카페나 커뮤니티를 직접 조사한 것은 아니다. 영어 레딧의 글이 많은 커뮤니티를 대상으로 했고, 작은 커뮤니티와 비영어 커뮤니티는 조사하지 않았다.

따라서 한국의 동네 커뮤니티도 똑같이 유지된다고 단정할 수는 없다. 비공개 모임이나 실명이 걸린 곳, 질문 규칙이 엄격한 전문 사이트처럼 조사 대상과 다른 곳에서도 결과가 달라질 수 있다.

| 조건 | 내용 |
|---|---|
| 조사 범위 | 영어 레딧, 글이 많은 커뮤니티만(작은·비영어 커뮤니티는 재지 않음) |
| 다를 수 있는 곳 | 답이 공개 보관되지 않는 비공개 모임, 실명이 걸린 곳, 질문 규칙이 엄격한 전문 사이트 |
| 잡을 수 있는 최소 감소(설계 전) | 약 14% |
| 한국 연결 | 네이버 AI 브리핑·AI 검색 재료의 70%가 블로그·카페 이용자 글(네이버 발표, 2026년 5월 28일) |

그래도 사장님 입장에서 볼 만한 부분은 있다. 고객이 커뮤니티에 질문하고 다른 사람이 답하는 과정 자체가 사라진다고 단정할 근거는 이번 연구에서 나오지 않았다.

특히 동네에서 생기는 질문은 가게 홈페이지에도 남겨둘 가치가 있다. 사람들이 커뮤니티에서 실제로 묻는 질문을 보고, 그 질문에 대한 정확한 답을 홈페이지에 원본으로 두는 방식이다.

2026년 5월 28일 간담회에서 네이버는 AI 브리핑과 AI 검색 결과에 쓰이는 콘텐츠의 70%가 블로그와 카페 같은 이용자 글이라고 밝혔다. 커뮤니티에서 나온 질문과 답이 AI가 참고하는 재료가 될 수 있다는 뜻이다.

결국 중요한 것은 고객이 질문을 어디에서 하느냐만 보는 것이 아니다. 고객이 실제로 어떤 질문을 하는지 확인하고, 그 질문에 대한 정확한 답을 홈페이지에 쌓아두는 것도 함께 봐야 한다.

① 정보 질문 커뮤니티 26곳의 글은 취미 90곳보다 챗GPT 전후 5.1% 늘었고, 3.4%보다 큰 감소는 배제됐다. ② 호기심 질문 6곳은 18.3% 줄었지만, 챗GPT 전부터 해마다 약 18%씩 줄고 있었다. ③ 글 27만 4,411개를 판별한 결과 AI 글 추가 증가는 2.1~3.4%포인트로, 8.3% 감소를 가리는 데 필요한 5.1%포인트보다 작았다. ④ 네이버가 밝힌 AI 답 재료의 70%가 블로그·카페 이용자 글이어서, 커뮤니티 글은 AI 시대에도 답의 재료로 남을 수 있다.

## 같이 읽을 글

 

- AI는 고객 후기를 어떻게 골라서 보여줄까?

- 챗GPT의 레딧 인용은 왜 6주 만에 60%에서 10%가 됐을까?

- 네이버만 챙기면 될까?

- FAQ 질문은 어떻게 골라야 할까?
 

## 자료 출처

 

- Informational Help-Seeking on Reddit Did Not Decline After ChatGPT(Ibrahim·Zaki, 뉴욕대 아부다비, arXiv 2026년 9월 11일 제출, 레딧 커뮤니티 151곳·과거 시험 시점 66개·글 27만 4,411개·댓글 22만 3,775개 판별)

- 같은 연구 전체 본문(표 1~6, 부록 A~F 수록)

- The consequences of generative AI for online knowledge communities(Burtch·Lee·Chen, Scientific Reports, 2024년 5월, 레딧 개발자 커뮤니티 감소 없음)

- Are Large Language Models a Threat to Digital Public Goods? Evidence from Activity on Stack Overflow(del Rio-Chanona·Laurentsyeva·Wachs, 스택오버플로 활동 감소 연구)

- The Rapid Adoption of Generative AI(Bick·Blandin·Deming, 미국 전미경제연구소 NBER, 미국 18~64세 생성형 AI 이용)

- Arctic Shift: 레딧 기록 보관소(연구에 쓴 월별 글 수 자료)

- 한국경제 「카페·블로그로 챗GPT 잡는다고?…네이버 의외의 승부수」(2026년 5월 28일) — 네이버 미디어 간담회, 이일구 콘텐츠 서비스 부문장: AI 브리핑·AI 검색 결과에 쓴 콘텐츠 중 네이버 이용자 글(UGC: 블로그·카페·지식iN 등) 70%

- 비즈워치 「[챗ICT]네이버가 블로그·카페에 1조 베팅한 이유」(2026년 6월 4일) — 이일구 네이버 콘텐츠서비스 부문장: AI 브리핑·AI 검색 결과에 쓴 콘텐츠 중 네이버 이용자 글(UGC) 70%