TL;DR

  • Reddit에서 관리형 포스트그레스 추천을 찾는 방식이 기업과 연결된 여러 계정의 아스트로터핑으로 오염되어 신뢰하기 어려운 상태임
  • 특정 기업의 엔지니어 약 10개 계정이 관리형 포스트그레스를 묻거나 특정 제공업체를 추천하고, 서로 게시물을 올리고 추천을 조작하는 활동을 수행함
  • 대형 언어 모델(LLM)도 같은 레딧 게시물과 다른 대형 언어 모델이 생성한 순위형 글을 학습하므로 서비스 추천 수단으로 충분하지 않음
  • 검색 결과에 포함되려면 규모가 크거나 검색엔진 최적화(SEO) 방식의 공격적 마케팅으로 답변을 오염시켜야 하는 구조임
  • 신뢰할 기술을 고르려면 기업 블로그와 신뢰하는 지인의 추천을 확인하고, 장단점과 실패를 솔직하게 다루는 깊이 있는 기술 글을 중시해야 함

레딧 추천 게시물의 오염

  • 레딧은 실제 제품 추천을 찾기 좋은 곳이었지만, 이제는 그렇지 않음.
  • 예전에는 제품에 관한 실제 토론을 찾기 위해 검색어 뒤에 reddit을 붙여 검색했음.
  • 레딧에서 관리형 포스트그레스를 검색하면 특정 제공업체를 추천하는 게시물을 발견할 수 있음.
  • 해당 게시물을 만든 계정의 프로필을 확인하면 게시 이력이 비공개인 경우가 많음.
  • u/xxx 계정은 게시물을 숨겨 두지만, 통계를 확인하면 계정에 관한 더 많은 정보를 파악할 수 있음.
  • 레딧 덤프에 있는 다른 게시물을 조사해 계정의 실제 정체를 추적하면, 관리형 포스트그레스에 관해 지속적으로 질문하거나 특정 제공업체를 추천하는 계정이 약 10개 존재함.
  • 이 계정들은 모두 같은 기업과 연결되어 있으며, 해당 계정 운영자들은 엔지니어임.
  • 이들에게는 회사의 아스트로터핑이 업무의 일부로 포함되어 있음.

아스트로터핑의 방식

  • 이들의 업무는 레딧에 관리형 포스트그레스 추천을 묻는 게시물을 만들고, 여러 계정으로 해당 게시물에 추천을 표시하며, 댓글을 작성하는 방식임.
  • 새로운 관리형 포스트그레스 제공업체를 묻는 게시물을 올리면 이들이 찾아와 자신들의 추천을 댓글로 남김.

대형 언어 모델에 묻는 방식의 한계

  • 대형 언어 모델(LLM)에 같은 질문을 해도 도움이 되지 않음.
  • 대형 언어 모델은 동일한 레딧 게시물과, 같은 대형 언어 모델이 생성한 수많은 엉터리 순위형 제공업체 글을 학습함.
  • 이런 목록에 포함되려면 매우 큰 기업이거나, 검색엔진 최적화(SEO) 방식의 공격적 마케팅으로 답변을 오염시켜야 함.
  • 데이터베이스 추천은 품질, 안정성, 기능 또는 엔지니어링상의 절충점을 기반으로 하지 않음.

현재 서비스를 검색하는 방식

  • 인터넷이 사실상 죽어 있다는 이론이 현실처럼 느껴지기 시작함.
  • 신뢰할 기술을 고르는 유일하게 믿을 만한 방법은 기업 블로그를 읽고, 알고 있으며 신뢰하는 사람들에게 추천을 묻는 방식임.
  • 기술을 고를 때 깊이 있는 기술 글이 보이면 해당 제품에 대한 신뢰가 높아짐.
  • 특히 절충점과 실패를 솔직하게 다루는 글이 중요함.
  • 마케팅 글처럼 보이는 글만 보인다면 제품에 관해 알 수 있는 정보가 없음.
  • 관리형 데이터베이스 분야는 경쟁이 매우 치열해 더 많은 고객을 얻기 위해 수단을 가리지 않는 분위기이며, 마치 내일이 없는 것처럼 행동함.