서론: '가끔 사람이 읽는 경우'를 숫자로 확인하기
이전 기사 「AI가 작성하고, AI가 읽고, 가끔 사람이 읽는 시대에, 누구를 위해 글을 써야 하는가」에서는 인터넷 기사를 둘러싼 구조를 다음과 같이 표현했습니다.
AI가 작성하고, AI가 읽고, 가끔 사람이 읽는다.
이는 작성자로서의 체감이었습니다. 이번에는 시점을 한 단계 뒤로 물려서, 정보 자체가 현재 어떻게 소비되고 있는지를 데이터로 확인해보고자 합니다.
그 위에 다음 가설을 세웁니다.
정보는 '발생원'과 '완성품'으로 양극화되며, 그 외의 전달이나 요약 과정은 AI 중간 보고서 형태로 변모할 것이다.
1. 웹의 독자는 이미 기계가 다수편이다
인간 트래픽은 절반을 밑돌았다
Imperva의 「Bad Bot Report 2026」에 따르면, 2025년 웹 트래픽 중 자동화된 접근이 53%를 초과 차지하며, 인간의 비율은 47%까지 하락했습니다. 이는 전년도의 51%보다도 더 증가한 수치입니다.
Cloudflare의 Matthew Prince CEO 역시 2026년 7월에 봇 트래픽이 인간을 추월했으며, 그 시점이 예상보다 1년 빨랐다는 점을 언급했습니다.
문서는 이미 에이전트가 절반 가까이 읽고 있다
더 구체적인 예시는 기술 문서입니다. 문서 기반 플랫폼인 Mintlify가 2026년 3월의 약 7억 9천만 건의 요청을 분석한 결과는 다음과 같습니다.
AI 에이전트의 내역은 Claude Code가 55.8%, Cursor가 39.8%를 차지합니다. 식별할 수 없는 에이전트도 존재하기 때문에, 실제 비율은 이보다 더 높을 것으로 예상됩니다.
개발자가 문서에 접근하여 '읽는다'고 할 때, 실제로 읽는 것은 코딩 에이전트이며 인간은 그 결과만을 받게 됩니다. 이러한 구조가 이미 절반 가까이를 차지하고 있습니다.
사람용으로는 HTML, AI용으로는 Markdown
이러한 변화에 맞춰 웹 콘텐츠의 배포 방식 또한 이중화되기 시작했습니다.
- Cloudflare 「Markdown for Agents」: AI 에이전트가 Markdown을 요청할 경우, 동일한 URL에서 HTML이 아닌 Markdown을 반환하는 시스템입니다. 토큰 수를 최대 80%까지 줄일 수 있다고 합니다.
- llms.txt: AI를 위해 웹사이트의 핵심 내용을 요약해 놓은 파일입니다. 상위 1만 사이트 중 5.61%가 이를 설치했습니다 (2026년 6월). 전년 대비 약 5배 증가했지만, 성장세는 정체되고 있는 추세입니다.
다만, 주요 AI 검색 기업들은 llms.txt를 읽고 있다는 사실을 공식적으로 인정하지 않고 있습니다. Google의 John Mueller 씨는
Wikimedia재단은 인간에 의한 페이지뷰가 전년 대비 8% 감소했다고 보고했습니다. 그 이유로 AI 요약이나 SNS의 짧은 영상 콘텐츠 등으로 인해 사람들이 위키피디아를 직접 방문하지 않게 된 것이 원인으로 지목되었습니다. 재단 측은 방문이 줄어들면 편집에 참여하는 자원봉사자도 성장하기 어려울 것이라는 우려를 표명했습니다.
3. 정보는 네 가지 목적지로 나뉜다
지금까지의 데이터를 바탕으로 볼 때, 정보는 그 성격에 따라 다음 네 가지 목적지로 나뉘어 간다고 생각됩니다.
| 분류 | 예시 | 주요 독자 | 가치의 원천 |
|---|---|---|
| 발생원(원전) | 본인의 발언, 공식 발표, 연구, 증명, 1차 데이터, 취재로 얻은 사실 | AI(참조/학습), 인간 | 그곳에만 존재하는 사실 |
| 발생원(경험) | 소설, 에세이, 서명이 들어간 칼럼 | 인간 | 읽는 과정 자체 |
| 완성품 | 문서, 툴, 데이터셋, 코드 | AI 에이전트 > 인간 | 바로 사용할 수 있는 것 |
| 중간 보고서 | 전달, 요약, 정리, 해설 | AI가 일시적으로 참조 | 답변에 사용되었을 때만 |
정보를 구분하는 축은 그 정보가 '발생원'인지, 아니면 '운반자(전달체)'인지입니다.
- 발생원은 정보가 태어나는 장소입니다. 본인의 발언, 연구 결과, 현장 데이터, 작가가 쓴 소설 등이 이에 해당합니다. AI는 이것을 스스로 만들어낼 수 없습니다. - 완성품은 그대로 사용할 수 있는 형태로 완성된 것입니다. 읽기 위해서가 아니라 사용하기 위해 존재합니다. - 중간 보고서는 발생원의 정보를 운반하고, 바꿔 말하며, 정리한 것입니다. 이 역할은 AI가 가장 잘 수행하는 부분입니다.
소설을 '발생원'에 넣는 이유는, 이야기는 작가로부터 나오는 1차적인 창작물이며, 요약되는 순간 가치가 사라지기 때문입니다. 물론 AI에게 줄거리를 물어볼 수는 있지만, 읽는 경험 자체를 대신 얻을 수는 없습니다.
4. 왜 '발생원'의 가치는 높아지는가
AI는 AI의 출력만으로는 성장할 수 없다
2024년 Nature에 게재된 연구에 따르면, 생성 모델(Generative Model)에게 AI가 만든 데이터를 반복적으로 학습시킬 경우, 데이터 분포의 '꼬리', 즉 희귀한 정보가 사라지고 모델이 되돌릴 수 없게 열화되는 현상이 나타났습니다. 연구자들은 이를 **'모델 붕괴(Model Collapse)'**라고 부르며, 실제 인간의 데이터 가치가 높아질 것이라고 결론지었습니다.
사람이 작성한 텍스트는 고갈되고 있다
연구기관 Epoch AI는 AI 학습에 사용 가능한 공개된 인간 텍스트가 2026년에서 2032년 사이 어느 시점에 소진될 것으로 예측하고 있습니다.
돈이 지불되는 것은 '발생원'이다
AI 기업과 미디어의 라이선스 계약을 살펴보면, 대가를 받고 있는 정보는 주로 다음과 같은 경우입니다.
| 계약 (보도 기반) | 대상 |
|---|
| Google × Reddit (연간 약 6,000만 달러) | 실시간 게시물 |
| ... | |
| 결국 모두 AI가 스스로 만들 수 없는 1차 정보나 신선한 정보입니다. | |
게다가 Cloudflare는 2026년 7월, 크롤러에게 '읽힌 횟수'로 과금하던 방식에서 AI 답변으로 '가치를 창출했을 때'에 지불하는 'Pay Per Use' 방식으로 전환한다고 발표했습니다. 단순히 읽히는 것만으로는 가치가 되지 않으며, AI의 답변에 사용되어야 비로소 대가가 발생하는 방향으로 나아가고 있습니다.
5. '운반자(전달체)'는 어떻게 될까
전달하는 역할은 AI에게 대체된다
발신원의 발언은 공식 웹사이트나 본인의 계정에 1차 정보로 남게 됩니다. AI는 이를 직접 읽어갈 수 있습니다.
그렇다면, 발신원의 발언을 받아 재해석하여 전달하는 역할은 AI가 더 빠르고 저렴하게 담당할 수 있게 됩니다. 보도자료를 따라 하는 뉴스 기사, 발표 내용을 요약한 아티클, 여러 정보를 정리한 해설 등은, AI가 답변을 만드는 과정에서 일시적으로 참조했다가 사용하고 버리는 '중간 보고서'에 가까워지고 있습니다.
미디어는 '취재'와 '전달'로 나뉜다
하지만 신문이나 TV가 완전히 사라지는 것은 아닙니다. 미디어 중에는 성격이 다른 두 가지 업무가 혼합되어 있습니다.
- 취재/탐사 보도: 현장에 가서, 사람을 만나고, 기록을 파헤쳐서 새로운 사실을 만들어내는 일. 이것은 발생원입니다. - 전달/정리: 이미 존재하는 발표나 정보를 읽기 쉽게 전달하는 일. 이것은 **운반자(전달체)**입니다.
라이선스 계약에서 대가가 붙는 것은 주로 전자에 가까운 실시간 보도나 아카이브 자료입니다. 앞으로 미디어의 가치는 이 두 가지 업무로 분화될 것이며, 운반자의 부분은 축소되어 갈 것으로 예상됩니다.
중간 보고서에도 가치가 완전히 사라지는 것은 아니다
한편, 중간 보고서가 완전히 가치가 없는 것은 아닙니다.
- AI 답변에 인용된다면 Pay Per Use와 같은 방식으로 대가를 받을 가능성이 있습니다.
- 특정 관점이나 시점에서 정리된 요약은 사람들끼리 "같은 것을 보고 토론하기 위한" 참조점이 됩니다.
다만 그 가치는 AI에게 사용되는 순간에만 발생하는 일시적인 것이 되어갑니다.
6. 발생원 자체가 축소된다
이 구조에는 간과할 수 없는 역설이 있습니다.
개발자 Q&A 사이트 Stack Overflow의 경우, 새로운 질문 수가 2014년 3월 약 20만 7천 건에서 2026년 7월에는 1,442건까지 줄었습니다. 이는 99% 이상의 감소입니다.
AI는 사람이 작성한 Q&A나 위키, 포럼 게시물로부터 학습했습니다. 그러나 그 AI가 보급된 결과, 인간이 질문하고 답하며 기록을 남기는 장소가 공허해지고 있습니다. Wikipedia에서도 방문자가 줄면 편집자가 성장하지 못할 것이라는 우려가 나오고 있습니다.
즉, AI가 가치를 높인 '발생원'을 만들어내는 장소를 AI 스스로가 축소시키고 있는 것입니다.
발생원의 희소성은 앞으로 더욱 높아질 것입니다. 이는 글쓴이에게는 기회이지만, 동시에, 웹 전체에겐 위험이기도 합니다.
결론: 자신이 내보내는 것은 무엇인가
정보가 '발생원'과 '완성품'으로 양극화된다면, 글을 쓰거나 창작하는 사람에게 질문받는 것은 자신이 지금 내보내는 것이 어느 쪽에 해당하는지입니다.
- 자신만이 쓸 수 있는 일차 정보나 새로운 발견을 포함하고 있는지 (발생원/원전)
- 읽는 과정 자체에 가치가 있는 글이 되었는지 (발생원/경험)
- 인간이나 AI가 그대로 사용할 수 있는 형태로 완성되었는지 (완성품)
- 아니면, 이미 존재하는 정보를 전달하고 정리한 것인지 (중간 보고서)
중간 보고서를 작성하는 것 자체가 나쁜 것은 아닙니다. 다만 그것을 AI의 중간 생성물로 소비된다는 전제하에 쓰는지, 발생원이나 완성품에 가깝게 만들 노력을 하는지에 따라 남는 방식은 크게 달라집니다.
마지막으로 고백하자면, 이 기사 자체도 각 사의 조사를 정리한 중간 보고서입니다. 만약 이 기사에 남아있는 가치가 있다면, 데이터 배열 방식과 '발생원인지, 전달자인지'라는 관점 부분뿐일 것입니다. 그 관점이 누군가 논의의 참조점이 된다면, 그것만으로도 충분하다고 생각합니다.
참고 자료
- Imperva Bad Bot Report 2026
- The state of agent traffic in documentation｜Mintlify
- Cloudflare's Markdown for Agents｜Search Engine Land
- Does anyone actually have an llms.txt?｜Casey Burridge
- Google zero-click searches reach 68% in early 2026｜Search Engine Land
- Pew finds that only 1 percent of users click a source link｜The Decoder
- Crawl-to-refer ratios 2026｜ecorpit
- Wikipedia says traffic is falling｜TechCrunch
- AI models collapse when trained on recursively generated data｜Oxford OATML
- AI gold rush for chatbot training data could run out of human-written text｜PBS
- Every AI Content Licensing Deal, Mapped｜LLM Pulse
- Cloudflare's new policy pushes AI companies to pay for publishers' content｜TechCrunch
- Stack Overflow logged 1,442 questions in July 2026｜Relevant Audience
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