용어집 · 용어
컷오프
AI가 학습한 데이터의 마지막 시점입니다. 그 이후의 사건, 가격, 뉴스는 원칙적으로 알지 못합니다.
컷오프는 AI 모델이 학습한 데이터가 어느 시점까지의 것인지를 가리키는 말입니다. 특정 날짜까지 발행된 신문만 읽고 공부를 마친 사람과 같아서, 그 이후에 일어난 사건이나 바뀐 가격, 새 인물에 대해서는 원칙적으로 알지 못합니다.
AI 모델은 한 번 학습을 마치면 지식이 그 시점에 고정되기 때문에 이 개념이 생겼습니다. AI에게 최신 뉴스나 현재 시세를 물었을 때 엉뚱한 답이 나오는 이유를 설명해 주며, 최신 정보가 필요한 질문인지 아닌지를 구분해 쓰는 것이 AI 활용의 기본기입니다.
최근에는 웹 검색이나 RAG를 결합해 컷오프 이후의 정보를 보완하는 서비스가 많아졌습니다. 다만 검색이 붙어 있어도 모델 자체의 지식은 여전히 과거에 머물러 있다는 점은 변하지 않습니다.
✅ 왜 중요한가 · 장점
- AI가 최신 정보에 약한 이유를 정확히 이해하게 해줍니다
- 질문 유형에 따라 AI를 믿을지 검색을 쓸지 판단하는 기준이 됩니다
- 검색 결합형 AI 서비스의 필요성을 이해하는 배경이 됩니다
⚠️ 한계 · 논쟁
- 컷오프 이후 정보를 물으면 모른다고 하는 대신 그럴듯한 오답을 지어내기도 합니다
- 검색 기능이 붙은 서비스에서는 이용자가 컷오프의 존재를 잊기 쉽습니다
- 모델이 밝힌 컷오프 시점과 실제 지식 분포가 정확히 일치하지 않을 수 있습니다