AI에게 우리 아티스트를 물어봤다

프로미스나인은 다섯 명이다. 소속사는 어센드엔터테인먼트다. 2024년 마지막 날 플레디스와 전속계약이 끝났고 다섯 명은 새 회사와 계약해 팀 활동을 이어간다. 나머지 셋은 각자의 길을 갔다.

그런데 어떤 AI에게 물으면 여덟 명이라고 답한다. 소속사는 플레디스라고 한다. 유료 요금제에 검색까지 켜 놓고 물어도 그렇게 답한다.

왜 그냥 넘길 수 없나

해외 팬이 K팝 그룹을 처음 알아볼 때 예전에는 검색창에 이름을 넣고 링크를 눌렀지만 지금은 상당수가 AI에게 묻는다. 구글은 올해 검색창을 25년 만에 뜯어고쳐 AI 답변을 전면에 세웠다. 챗GPT 이용자의 절반 이상이 18세에서 34세 사이이고 K팝 팬층과 정확히 겹치는 구간이다.

회사가 만든 프로필과 보도자료가 팬에게 닿기 전에 AI가 먼저 답을 한다. 회사는 그 답이 어떻게 생겼는지 대체로 모른다.

여기에 세 가지가 겹치면서 문제가 커진다.

틀린 답이 맞는 답과 똑같은 얼굴로 나온다. 이번 조사에서 ChatGPT 응답 80건 가운데 "제 정보가 최신이 아닐 수 있습니다" 같은 유보를 단 것은 한 건도 없었다. 뉴진스를 다섯 명이라고 답한 자리에도 아무 단서가 없었다. 팬이 읽고 의심할 방법이 없다.

틀리는 시점이 하필 가장 나쁘다. 뒤에서 자세히 보겠지만 AI는 소속사를 옮기거나 멤버가 바뀌거나 분쟁을 겪은 팀에서 특히 많이 틀린다. 회사가 정보 관리에 가장 신경 써야 할 시기에 AI가 가장 많이 틀린다.

법으로 고치기 어렵다. 캐나다 케이프브레튼의 피들 연주자 애슐리 매카이작은 지난 5월 구글을 상대로 150만 캐나다달러 규모의 소송을 냈다. 구글 AI가 그를 성폭행과 아동 유인으로 유죄를 받은 성범죄자로 소개했기 때문이다. 주노상을 세 번 받은 연주자가 요약문 한 단락에서 성범죄자가 됐다.

그런데 이런 소송을 낸 쪽이 줄줄이 진다. 미국 조지아주 법원은 지난해 오픈AI의 손을 들어주면서 이용자가 환각 가능성을 알고 있으니 합리적인 독자라면 그 문장을 사실로 받아들이지 않았을 것이라고 봤고 법률가들은 평판 피해와 법적 구제 사이에 넓은 간극이 있다고 정리한다.

법정에서 고칠 수 없다면 남는 방법은 하나다. AI가 참조하는 정보를 직접 관리해야 한다. 그러려면 지금 무엇이 얼마나 틀리는지부터 알아야 한다. 그래서 직접 재봤다.

조사 방법

10개 팀을 골랐다. 멤버 변동이나 계약 분쟁을 겪은 팀이 다섯, 중간 정도 변화가 있었던 팀이 셋, 데뷔 이래 구성이 그대로인 팀이 둘이다. 팀마다 현재 멤버 구성과 소속사, 공식 데뷔일, 최근 활동 네 가지를 한국어와 영어로 각각 물었다.

Claude와 ChatGPT와 Gemini 3.6 Flash를 유저가 실제로 쓰는 조건 그대로 돌리고 검색이 돌면 도는 대로 두었다. 여기에 검색을 차단한 Claude를 대조 조건으로 하나 더 넣었는데 기획사가 만드는 팬 챗봇이나 앱 내장 어시스턴트처럼 검색 없이 API로만 도는 환경이 실제로 있기 때문이다. 받은 답을 먼저 봉인하고 그다음에 사실을 확인해 대조했다.

그렇게 모은 응답이 280건이다.

같은 조건인데 모델이 열 배 차이를 냈다

조건	모델	오답률	표본
유저 조건	Claude	3.8%	80건
유저 조건	ChatGPT	12.5%	80건
유저 조건	Gemini 3.6 Flash	40.0%	80건
검색 차단 (대조)	Claude	40.0%	40건

앞의 세 줄은 팬이 실제로 쓰는 상태 그대로 돌린 결과다. 같은 질문을 같은 기간에 던졌고 채점 기준도 같았다. 그런데 3.8%와 40%가 나왔다.

Gemini 3.6 Flash를 조금 더 볼 만하다. 검색을 차단한 대조 조건과 똑같은 점수를 받았다. Gemini는 응답표에 80건 전부 검색을 사용했다고 적었고 인용 출처에 소속사 공식 사이트까지 달았는데 정작 답변 내용은 2024년에 멈춰 있었다. 플레디스 홈페이지를 열어봤다면 프로미스나인이 없다는 걸 알았을 것이고 어도어를 열어봤다면 다니엘 이야기를 봤을 것이다.

실무에서 기억할 대목이다. AI가 출처를 댄다고 해서 그 출처를 실제로 읽은 건 아니다.

검색을 붙였느냐가 모델 선택보다 크게 갈랐다

그런데 이번 조사에서 가장 크게 벌어진 격차는 같은 모델 안에서 나왔다.

조건	한국어 40건 오답률
Claude, 검색 켜짐	7.5%
Claude, 검색 차단	40.0%

같은 Claude에 같은 질문을 같은 정답지로 채점했다. 검색을 연결했느냐만 달랐고 오답률이 다섯 배 넘게 벌어졌다. 이번 조사에서 관찰한 어떤 모델 간 격차보다 크다.

기획사라면 여기서 바로 할 일이 생긴다. 팬 대상 챗봇이나 앱 내장 어시스턴트를 만들면서 모델만 붙이고 최신 정보를 연결하지 않으면 40% 조건에서 서비스를 여는 셈이다. 아티스트 정보를 다루는 서비스라면 최신 정보 연결을 기본 사양으로 깔아야 한다.

정작 한국 팬은 가장 정확한 모델을 안 쓴다

여기서 한 가지를 덧붙여야 공정하다. Claude가 3.8%를 받았다고 해서 팬이 그 답을 본다는 뜻은 아니다.

와이즈앱 리테일이 집계한 2026년 4월 국내 월간 활성 이용자는 챗GPT 2,345만 명, 제미나이 845만 명, Claude 241만 명이다. 그 위에 이번 조사의 한국어 오답률을 겹쳐 보면 얘기가 달라진다.

앱	국내 MAU (2026년 4월)	한국어 오답률
챗GPT	2,345만	15.0%
제미나이	845만	42.5%
Claude	241만	7.5%

가장 정확한 Claude를 가장 적게 쓴다. 그리고 국내 2위인 제미나이가 이번 조사에서 가장 많이 틀렸다. 한국 팬이 AI에게 아티스트를 물을 때 마주하는 답의 4분의 1가량이 42.5%짜리 조건에서 나온다.

세 앱의 MAU로 가중치를 주면 한국어 오답률이 21% 근처가 된다. 한 사람이 앱을 여러 개 쓰기도 하니 정확한 값은 아니지만 눈금은 된다. 한국 팬이 다섯 번 물으면 한 번은 틀린 답을 본다.

그러니 어떤 모델은 거의 다 맞힌다는 사실이 위안이 되지 않는다. 기획사가 정보를 정비해야 할 이유가 오히려 여기서 나온다. 팬이 어느 모델을 쓸지 회사가 고를 수 없으니 어느 모델이 집어 가도 맞는 답이 나오도록 소스 쪽을 손봐야 한다.

틀리는 이유가 조건마다 다르다

오답을 유형별로 갈라 보면 조건마다 완전히 다른 그림이 나온다.

오류 유형	Claude	ChatGPT	Gemini 3.6 Flash
화석화 (학습 시점 이후 변경 미반영)	0	0	27
검색실패 (엉뚱하거나 오래된 소스를 집음)	3	8	0
시점오류	0	2	2
환각	0	0	1
경위오류	0	2	2

Claude와 ChatGPT의 오답은 전부 검색 단계에서 생겼다. 검색은 돌았는데 어떤 소스를 집느냐, 애매한 상황을 어떻게 해석하느냐에서 틀렸다. 어도어가 민지의 거취를 아직 정하지 않았는데 ChatGPT는 뉴진스를 확정된 4인이라고 단정했고 우주소녀에서는 공식 인원과 실제 활동 인원이 다른 상황을 임의로 하나로 정리했다.

반면 Gemini 3.6 Flash의 오답은 84%가 화석화다. 학습한 내용이 낡았고 검색 결과로도 그 위를 덮지 못했다.

그래서 두 오류에 같은 처방을 쓸 수 없다. 어떤 소스가 검색에 걸리는지는 기획사가 개입할 수 있다. 모델의 학습 코퍼스가 언제 굳었는지는 손댈 방법이 없다.

조건이 달라지면 오류의 양뿐 아니라 성격도 달라진다. 검색이 잘 붙은 조건에서 나온 오답 3건은 전부 부분오류였다. 최신 변경분을 놓친 형태이고 없는 사실을 지어낸 사례는 없었다. 반면 검색을 차단한 조건에서는 존재하지 않는 멤버 이름이 나오고 팀 인원을 통째로 잘못 답하는 사례까지 나왔다. 팬 입장에서 "최근 소식 하나가 빠진 답"과 "없는 멤버가 들어간 답"은 피해의 크기가 다르다.

가장 중요한 시기에 가장 많이 틀린다

팀을 변동성별로 나눠 보면 기울기가 선명하다.

변동성	Claude	ChatGPT	Gemini 3.6 Flash
높음 (멤버 변동이나 계약 분쟁 이력)	15.0%	25.0%	55.0%
중간	0%	0%	25.0%
낮음 (구성 변화 없음)	0%	0%	25.0%

세 모델 모두 변동성 높은 팀에서 가장 많이 틀렸다. 소속사를 옮겼거나 멤버가 바뀌었거나 분쟁을 겪은 팀일수록 AI가 틀린다.

하필 그때가 기획사에게 정보 관리가 가장 중요한 시기다. 팬들은 무슨 일이 벌어졌는지 확인하려고 검색하고 언론은 서로 어긋나는 기사를 쏟아내며 위키 문서에서는 편집 전쟁이 벌어지는데 AI는 그 혼란을 그대로 받아 하나의 문장으로 요약해 내놓는다.

AI는 큰 사건을 알고 작은 변경을 놓친다

검색이 잘 붙은 조건의 오답 3건을 들여다보면 결이 조금 다르다. 셋 다 2026년에 일어난 일이고 셋 다 기사가 많지 않았다.

뉴진스 분쟁처럼 모든 매체가 다룬 사건은 Claude도 정확히 답했다. 프로미스나인의 소속사 이적도 마찬가지다. 반면 루셈블 멤버들이 각자 새 회사와 계약한 일과 우주소녀의 10주년 활동은 놓쳤다.

대형 기획사의 큰 사건은 언론이 알아서 코퍼스를 채워 준다. 중소 기획사의 소속사 변경은 기사 몇 줄로 끝나고 그러면 AI는 그 일이 없었던 것처럼 답한다. 스스로 정보를 관리해야 할 필요가 가장 큰 쪽에 여력이 가장 적다.

다만 3건에서 본 공통점이라 아직 단정할 단계는 아니다. 보도량과 오답의 관계는 따로 재봐야 한다.

멤버가 그대로인 팀도 안전하지 않다

위 표에서 눈에 걸리는 곳이 하나 있다. Claude와 ChatGPT에서는 변동성 낮은 팀의 오답이 0인데 Gemini 3.6 Flash에서는 25%가 나왔다.

세븐틴과 아이브는 멤버 구성과 소속사, 데뷔일을 모두 맞혔다. 그런데 최근 활동을 물으니 2024년 앨범과 2024년 투어를 답했다. 구성은 변하지 않아도 활동은 계속 변한다.

항목별로 보면 이 점이 더 분명해진다.

항목	Claude	ChatGPT	Gemini 3.6 Flash	Claude(검색 차단)
소속사	10.0%	0%	25.0%	30%
데뷔일	0%	10.0%	10.0%	10%
멤버 구성	0%	25.0%	45.0%	50%
최근 활동	20.0%	15.0%	80.0%	70%

네 조사 가운데 셋에서 최근 활동이 가장 취약했다. ChatGPT만 멤버 구성이 조금 더 높았다. 이 항목은 아무 사건이 없어도 시간이 흐르기만 하면 낡는다. 멤버 변동이 없어 안심하는 회사라면 안심할 수 있는 건 멤버 항목 하나뿐이다.

여기서 앞의 검색 이야기와 이어지는 대목이 나온다. 가장 잘 나온 조건에서도 최근 활동은 20%가 틀렸다. 같은 조건의 멤버 구성과 데뷔일이 0%까지 떨어진 것과 나란히 놓으면 대비가 분명하다.

검색이 붙으면 고정된 사실은 거의 다 맞힌다. 멤버가 몇 명인지, 언제 데뷔했는지는 검색 한 번이면 답이 나온다. 그런데 지금 무슨 활동을 하는지는 검색을 붙여도 남는다.

기획사가 손댈 자리가 정확히 여기다. 고정 정보를 아무리 잘 정비해도 이미 풀린 문제를 다시 푸는 일에 가깝다. 최근 활동은 어떤 조건에서도 취약하게 남으니 관리 자원을 여기에 몰아야 한다.

데뷔일도 짚고 갈 만하다. 변하지 않는 사실이니 틀릴 일이 없어 보이는데 검색이 가장 잘 붙은 조건을 뺀 나머지 셋에서 모두 10%가 나왔고 원인도 같았다. 뉴진스는 공식 데뷔일 7월 22일 대신 EP가 나온 8월 1일을 답했고 이달의 소녀는 데뷔 콘서트를 연 8월 19일 대신 앨범이 나온 8월 20일을 답했는데 둘 다 실제로 있었던 날짜라서 틀렸다고 알아채기도 어렵다. 아티스트마다 첫 무대와 음원 공개, 앨범 발매가 다 다른 날이다. 회사가 공식 데뷔일을 하나로 못 박아 두지 않으면 AI가 알아서 고른다.

영어가 더 정확했다

조사 전에 세운 가설은 정반대였다. 영어권에 K팝 정보를 다루는 콘텐츠 사이트가 두껍게 깔려 있고 그중 상당수에 낡은 정보가 최신처럼 올라와 있으니 영어 오답률이 더 높으리라고 봤다. 막상 재보니 결과가 반대로 나왔다.

모델	한국어	영어
Claude	7.5%	0%
ChatGPT	15.0%	10.0%
Gemini 3.6 Flash	42.5%	37.5%

세 모델 모두 영어에서 더 정확했다. Claude는 영어 40건에서 한 건도 틀리지 않았다.

무엇이 갈랐는지는 한국어에서 틀린 3건을 영어로 다시 물어보면 드러난다. 3건 전부 영어에서는 맞았다.

우주소녀의 2026년 2월 10주년 컴백은 한국어 검색에서 상위에 뜨지 않았는데 영어권 팬들은 allkpop과 팬덤 위키와 영문 위키피디아에 모두 올려 두었고 영문 위키피디아 편집자들은 활동 기간까지 "20162023, 2026현재"로 고쳐 두었다. 이달의 소녀 쪽이 더 극적이다. 루셈블 멤버들이 2026년 들어 각자 다른 회사와 계약한 사실과 현진이 밴드 라텐시로 1월에 데뷔한 사실까지 영어권 팬들이 만든 프로필 사이트에 올라와 있었다. 한국어 검색에서는 어느 쪽도 나오지 않았다.

이유를 짐작하기는 어렵지 않다. 한국 언론은 사건이 터질 때 기사를 쏟아내고 그 뒤로는 갱신하지 않는다. 반면 영어권 K팝 팬 커뮤니티는 위키와 프로필 페이지를 계속 고쳐 쓴다. 기자는 사건이 터진 날을 적어 두고 끝내지만 팬은 지금이 어떤 상태인지까지 따라가며 손본다. AI에게 지금 상태를 물으면 팬이 손본 쪽에서 더 나은 답이 나온다.

한국 기획사가 관리해야 할 정보 생태계는 국내에만 있지 않다. 지금은 오히려 해외 팬이 영문 위키를 더 성실하게 손본다.

그렇다고 해외 진출을 낙관할 근거가 되지는 않는다. 검색 상위에 오답을 담은 K팝 정보 사이트가 실제로 있고 모델이 위키피디아 대신 그쪽을 집으면 결과가 뒤집힌다. 뉴진스를 영어로 검색했을 때 상위에 뜬 사이트 중에는 여섯 명이라고 적은 곳도 있었다. 뉴진스가 한 번도 가져본 적 없는 인원이다.

검색 최적화와 무엇이 다른가

이 작업을 요즘 GEO라고 부른다. 생성형 엔진을 대상으로 삼는 최적화다. 이름이 비슷해서 기존 검색 최적화의 연장으로 보기 쉽다. 그런데 실무에서 다뤄야 할 것이 꽤 다르다.

예전에는 우리 페이지로 사람을 데려오면 됐다면 지금은 클릭이 일어나지 않아도 답변 안에서 도달이 생긴다. 유입 지표로는 잡을 수 없는 노출을 상대해야 한다. 겨루는 단위도 달라졌다. AI는 우리 사이트에 순위를 매기는 대신 "이 아티스트는 누구인가"라는 하나의 표상을 만든다. 홍보팀이 지금까지 다뤄본 적 없는 물건이다.

통제권도 회사 밖에 있다. 공식 사이트만 고쳐서는 바뀌지 않는다. AI는 참조하는 소스 전체를 놓고 답을 만드는데 공식 채널은 그중 일부다. 시간도 다르게 흐른다. 검색 색인은 갱신하면 바뀌지만 모델 안의 표상은 화석처럼 남는다. 이번 조사에서 확인한 그대로다.

그래도 AI는 공식 채널을 인용한다

여기서 희망적인 데이터가 하나 나왔다. ChatGPT 조사에서 수집한 인용 189건 가운데 67건, 그러니까 35%가 공식 소스였다. 답변 57.5%에 공식 소스가 최소 하나 들어 있었다.

AI가 가장 많이 인용한 도메인은 위버스로 25회였고 그다음이 스타쉽 공식 사이트 11회, 플레디스 7회, 쏘스뮤직 6회였다. NCT 관련 항목에서는 위버스 공지 원문을 근거로 달았다.

공식 채널을 성실히 운영하면 AI가 실제로 인용한다. 다만 여기서 말하는 공식 채널은 아티스트 활동이 실시간으로 올라오는 곳이다. 팬 커뮤니케이션 플랫폼과 음원 서비스 아티스트 프로필처럼 사람이 자주 들르고 검색에도 잘 걸리는 자리다. 회사 소개 페이지는 여기 해당하지 않는다.

각자의 자리에서 할 일

기획사와 레이블이라면 지금 상태부터 확인해 보자. 주요 AI에 소속 아티스트를 한 번씩 물어보고 답을 기록하면 십 분이면 끝난다. 국내 이용자가 많은 챗GPT와 제미나이부터 보는 게 좋다. 특히 제미나이는 국내 MAU 2위인데 이번 조사에서 가장 많이 틀렸다.

그다음은 공식 정보가 기계에 읽히는 꼴을 갖췄는지 점검할 차례다. 멤버 명단과 소속사와 데뷔일 같은 기본 정보를 회사가 어디에 확정해 두었는지 살핀다. 그 페이지가 검색에 걸리는지도 본다. 뭔가 바뀌었을 때 며칠 안에 고쳐지는지까지 확인한다. 발매나 멤버 변동처럼 정보가 바뀌는 순간에 보도자료를 뿌리는 것으로 끝내지 말고 공식 소스부터 고쳐야 한다. 보도자료는 사람이 읽는 채널이다.

그중에서도 최근 활동부터 손대야 한다. 멤버 명단과 데뷔일은 검색이 잘 붙은 조건에서 이미 0%까지 떨어졌지만 최근 활동은 가장 좋은 조건에서도 20%가 틀렸으니 이미 풀린 문제를 다시 푸는 대신 안 풀린 쪽에 손을 대야 한다.

기사가 적게 나는 회사일수록 급하다. 앞에서 본 대로 큰 기획사의 큰 사건은 언론이 알아서 채워 주지만 중소 기획사의 변동은 그렇지 않다. 여력이 적은 쪽이 더 부지런해야 하는 구조다.

영문 정보도 따로 챙길 일이다. 조사 결과로는 영어가 더 정확했지만 그건 해외 팬들이 영문 위키피디아와 커뮤니티를 잘 관리해서 나온 결과이지 회사가 관리해서 나온 결과가 아니다. 관리 주체가 팬인 셈이고 팬이 손을 놓으면 그대로 낡는다.

아티스트와 매니저에게는 자기 이름을 AI에 넣어보는 습관을 권한다. 특히 개명이나 이적처럼 신원 정보가 바뀐 뒤에는 반드시 확인해야 한다. 이번 조사에서 개명 사실을 반영하지 못한 사례가 여러 건 나왔다.

마케터와 플랫폼 담당자에게는 성과 지표가 하나 늘었다. 유입 없이 생기는 노출을 무엇으로 잴 것인가? 인용 여부와 인용 출처를 정기적으로 기록해 두면 나중에 비교할 기준이 생긴다. 지금 시작하는 회사가 유리한 영역이기도 하다.

AI 서비스를 만드는 팀이라면 검색 연결을 기본으로 깔아야 한다. 같은 모델을 검색 없이 돌리면 오답률이 7.5%에서 40%로 뛴다. 기획사가 팬 대상 챗봇을 만들 때 그대로 마주칠 조건이다.

마지막으로

조사를 시작할 때는 AI가 아티스트 정보를 얼마나 틀리는지 세어볼 생각이었다. 세어 보니 더 중요한 게 따로 있었다.

기획사는 팬이 어느 모델을 쓸지 정할 수 없다. 같은 유저 조건에서도 모델에 따라 오답률이 열 배 차이가 났다. 그러니 모든 AI가 정확해지도록 만드는 일은 목표가 될 수 없다.

게다가 이번에 가장 잘 맞힌 조건을 한국 팬 대부분이 쓰지 않는다. 국내 MAU로 가중치를 주면 한국어 오답률이 21% 근처다. 잘 나온 숫자 하나를 근거로 안심할 자리가 아니다.

할 수 있는 일은 다른 쪽에 있다. 정확한 정보를 기계가 찾기 쉬운 자리에 두고 바뀔 때마다 빠르게 고치고 팬이 확인하러 올 곳을 분명히 해두는 것이다. 실제로 이번 조사에서 AI는 팬이 자주 들르는 위버스를 가장 많이 인용했다.

서두에서 짚은 대목도 다시 떠올릴 만하다. ChatGPT는 응답 80건 어디에도 유보 표현을 달지 않았다. 팬은 틀린 답을 받아도 틀렸다는 신호를 받지 못한다.

지금 이 순간에도 누군가는 우리 아티스트를 AI에게 묻는다. 회사는 그 사람이 어떤 답을 봤는지 모른다.

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국내 월간 활성 이용자 수치는 와이즈앱 리테일이 2026년 5월 배포한 조사를 따랐다. 안드로이드 3,661만 명과 iOS 1,461만 명, 합계 5,122만 명 표본의 2026년 4월 집계다. (ZDNet Korea)