ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 쿼리 분산에 대한 최근 조사에서 응답의 상당한 변동성이 발견되었습니다. 연구에 따르면 하위 쿼리 구성은 시간이 지남에 따라 변경되어 서로 다른 결과를 초래합니다. 또한 연도 타임스탬프의 포함이 대부분 사라졌으며, 이 모델들이 사용하는 출처도 자주 변경되어 32개의 새로운 출처가 추가되고 44개가 제거되었습니다. 더 나아가, 응답에 언급된 회사들도 각 쿼리 실행마다 교체되어 AI 생성 검색 결과의 안정성에 대한 가정을 도전하고 있습니다.