200만 개 웹사이트 분석 결과, 인터넷은 AI 이전부터 획일화됐다

Taste Labs 창업자 Thais Castello Branco는 AI가 슬랍(slop)의 시작이 아니라 가속기라고 말한다. 지난 10년간 웹사이트 200만 개를 분석한 결과, 색상 팔레트와 레이아웃의 획일화는 이미 AI 이전부터 진행 중이었다는 것이다. 그는 슬랍을 반복, 부적합, 낮은 의도라는 세 가지 특징으로 규정하고, 이를 정량적으로 측정하는 작업에 나섰다.

• 창업 배경 — Taste Labs는 몇 주 전 스텔스에서 나왔으며 목표는 AI 슬랍을 끝내는 것이라고 밝혔다.
• 작업 방식 — 프런티어 랩과 협업해 모델을 평가하고, 어디서 실패하는지 파악해 포스트트레이닝 데이터나 RL 환경을 만든다고 설명했다.
• 결정론적 vs 주관적 — 색상 팔레트 선택, 대비, 정렬 같은 요소는 맥락을 충분히 좁히면 전문가 대부분이 동의하는 거의 결정론적 답에 도달할 수 있다고 말했다.
• 슬랍의 3대 특징 — 반복, 부적합(lack of fit), 낮은 의도(low intent)를 슬랍의 세 가지 반복 패턴으로 꼽았다.
• 맥락 무시 사례 — 애완동물 가게 웹사이트와 금융회사 웹사이트를 요청했는데 디자인이 수렴해 같아지는 현상을 예로 들었다.
• 200만 사이트 분석 — 지난 10년간 웹사이트 200만 개 이상을 웨이백 머신 방식으로 분석해 색상·레이아웃이 AI 이전부터 이미 동질화되고 있었음을 발견했다.
• AI 이후 변화 — AI 등장 이후에는 서로 다른 카테고리의 사이트들에서도 맥락과 무관하게 비슷한 패턴이 훨씬 더 많이 나타났다고 밝혔다.
• 프로브 모델 — 색상, 타이포그래피, 레이아웃 등 특징을 채굴해 각 특성을 감지하는 '프로브'라는 소형 분류기를 학습시켰다.
• 슬랍 예측 성능 — 여러 프로브가 동시에 나타나는 빈도를 결합하면 슬랍을 매우 높은 정확도로 예측할 수 있었고, 이는 LLM에게 판단을 맡기는 LLM-as-a-judge 방식보다 성능이 좋았다고 밝혔다.
• 추론 시점의 중요성 — 모델 자체를 개선하는 것만큼, 사용자와 상호작용하며 맥락과 의도가 오가는 추론 시점(inference time)의 해결이 중요하다고 주장했다.
• Creativity API — 에이전트가 평균으로 수렴하지 않고 분포 밖의 결과물을 만들도록 돕는 '크리에이티비티 API'를 개발 중이라고 밝혔다.
• Brand API 출시 — 브랜드 URL을 에이전트가 따르기 쉬운 구조화된 요소로 추출하는 'Brand API'를 첫 공개 제품으로 베타 테스트 중이라고 밝혔다.
• 실제 데모 — General Intelligence Company of New York의 브랜드를 활용해 Claude로 슬라이드 덱을 생성했을 때, 브랜드 추출 과정을 거치면 원본과 훨씬 더 높은 충실도의 결과가 나왔다고 보여줬다.

그가 한 말

우리는 지난 10년간의 웹사이트 200만 개 이상을 웨이백 머신 방식으로 분석해서 디자인 전반의 트렌드를 이해하려 했습니다.so we analyzed over 2 million websites from the past like 10 years kind of like way back machine style to try to understand all the trends across like design6분 27초

하나는 AI가 등장하기도 전에 이미 인터넷에서 어느 정도의 붕괴(수렴) 현상이 나타났다는 것입니다.so one was that you already kind of saw a a bit of like a collapse uh on the internet before even AI6분 54초

이 방식은 LLM에게 인간 수준의 우수한 품질인지 AI 생성 슬롭인지 판단하게 하는 대부분의 LLM-as-a-judge 방법보다 더 나은 성능을 보였습니다.this performed better, by the way, than like most LLM as a judge methods of like asking an LLM to like judge if that uh is like great human quality versus like AI-generated slop8분 18초

반복이 있으면, 예를 들어 한 사람은 애완용품점 웹사이트를, 다른 사람은 금융회사 웹사이트를 요청했는데 그 디자인들이 어쩐 일인지 수렴해서 똑같아 보이는 일이 생깁니다.if you have repetition and let's say one person asks for a website for their pet shop and the other one asks for a website for their finance firm and somehow those designs converge and look the same5분 16초

이해관계 · 발화자는 Taste Labs 창업자로, 언급된 Brand API와 프로브 기반 슬랍 탐지 기술은 자사가 개발·출시 중인 제품이다.

덧붙임 — 여기에 하나 덧붙이면, "AI가 인터넷을 획일화시켰다"는 흔한 진단과 달리 발화자는 소셜미디어 시대부터 이미 트렌드 수렴이 시작됐다고 지적한다. AI의 역할은 새로운 문제를 만든 게 아니라 기존 문제를 맥락 무시 상태로 가속화한 것에 가깝다.

오늘 밤 해볼 수 있는 한 가지
자신이 최근 AI로 만든 웹사이트나 슬라이드 덱 하나를 골라, 반복·부적합·낮은 의도 세 기준으로 직접 채점해보고 어디서 슬랍 신호가 나오는지 체크해본다.