임페리얼 칼리지 런던 연구진이 발표한 논문에 따르면, 검색 기능을 갖춘 대형언어모델(LLM)들이 실제 웹페이지를 열어보지 않고 검색 스니펫만으로 답변하는 경우가 많으며, 이는 오래된 정보와 부정확한 인용으로 이어진다. GPT-5.6 Luna 등 8개 모델 구성을 테스트한 결과 페이지를 열지 않고 답변한 비율이 모델별로 2.6%에서 76%까지 차이가 났고, 스니펫만 사용한 답변의 오류율은 페이지를 인용한 답변보다 약 5배 높았다. 올바른 정보를 직접 제시하면 오류가 크게 줄었지만, 일부 모델은 최신 증거가 주어져도 여전히 오래된 정보를 선택했다. 연구진은 모델들이 검색 결과를 더 적극적으로 읽어야 한다고 제언했지만 근본적 해법은 제시하지 못했다.

• •임페리얼 연구, LLM이 웹페이지를 열지 않고 스니펫만으로 답하는 성향 확인
• •GPT-5.6 Luna 등 8개 모델 테스트, 페이지 방려계 방솵 동긼·교비및 클랽식에서 버물땴그롨료 생산이 있음
• •스니펫만 사용한 답능의 오류들이 페이지를 열어 인용한 답의 5배
• •정답 페이지를 직접 제시하면 오류는 크게 줄지만 일부 모델은 여전히 올렄된 정보 선택