가짜 통계 5만 개, ChatGPT가 인용했다
원제: Publish fake stats, get cited in LLMs
왜 중요한가
허위 정보가 AI 인용→저명 도메인 링크→학술·금융 보고서 인용으로 이어지는 'AI 세탁' 경로가 실험으로 입증됐다는 점에서 업계 전반의 정보 신뢰성 문제가 수면 위로 떠올랐다.
Peec AI 연구원 Metehan Yesilyurt가 2026년 3월 GPT-4.1로 가짜 통계 5만 개를 담은 사이트 stateglobe.com을 약 50달러에 구축했다. 7개월간 AI 검색 세션 1만 건 이상, 330개 이상의 도메인(Shopify·Bluehost·DHL 포함)이 해당 사이트를 링크했으며, 가짜 수치가 학술 논문과 은행 투자 보고서에도 인용됐다.
이 실험은 GEO(Generative Engine Optimization) 연구의 일환으로 진행됐다. Yesilyurt는 GPT-4.1을 활용해 단 하루 만에 SEO, 콘텐츠 마케팅, e커머스 등 분야의 통계 5만 개를 생성했다. 모든 수치는 실제 검증 없이 완전히 날조된 것이다. 총 비용은 도메인 구입·호스팅 포함 약 50달러.
Google은 론칭 직후 두 차례의 알고리즘 업데이트를 거치며 해당 사이트를 사실상 색인에서 제외했다. 현재 Google 노출은 하루 5~20회에 그친다. 반면 ChatGPT는 달랐다. AI 검색 세션이 꾸준히 유입됐고, 가짜 수치를 인용한 콘텐츠가 Shopify·Bluehost·DHL 등 유명 도메인 330여 곳에 퍼졌다. 한 학술 논문과 은행의 투자 리서치 보고서에도 해당 수치가 등장했다.
Yesilyurt가 주목한 핵심은 'AI 답변 이후'의 흐름이다. 사람들이 ChatGPT 출력물을 그대로 프레젠테이션·보고서·웹사이트에 옮기는 과정에서 허위 통계가 2차·3차로 확산된다는 점이다. LLM이 지식 공백을 메우려 외부 통계를 적극 참조하는 특성을 이용한 것으로, Seer Interactive가 2025년 8월에 발표한 선행 연구에서 착안했다고 밝혔다.
이 사례는 AI 검색 최적화 전략으로서 '통계 페이지 게시'가 실질적 효과를 낸다는 점을 보여주는 동시에, 검증되지 않은 정보가 AI 생태계를 통해 얼마나 빠르게 권위 있는 출처처럼 확산될 수 있는지를 드러낸다.