사용자께서 제시하신 "러스트 빠돌이 1명이 일반인 20명분의 문서를 작성한다"는 가설은 AI 학습 데이터의 편향이 어떻게 발생하는지를 완벽하게 보여주는 예시입니다.

## '맛집 리뷰' 비유 ⭐+

• 파이썬 (거대한 국밥집): 하루에 수천 명이 방문합니다. 대부분은 만족스럽게 식사하고 그냥 나갑니다. 100명 중 1명 정도가 "잘 먹었습니다"하고 짧은 리뷰를 남깁니다. 데이터의 양은 많지만, 개별 데이터의 '열정'은 보통 수준입니다.

• 러스트 (새로 생긴 비건 파인 다이닝): 하루에 50명만 방문합니다. 하지만 방문객들은 오랫동안 이런 식당을 기다려온 열성적인 비건들입니다. 50명 중 40명이 블로그, 인스타그램, 유튜브에 음식 철학부터 맛까지 상세하고 극찬하는 리뷰를 남깁니다. 고객 수(시장 규모)는 적지만, 1인당 생성하는 긍정적 데이터의 양과 '열정'은 압도적입니다.

AI는 인터넷의 모든 리뷰를 읽습니다. AI 입장에서는 비건 식당에 대한 **극찬 데이터의 '밀도'**가 너무 높아서, 국밥집보다 더 '훌륭한' 식당이라고 판단할 편향이 생길 수 있습니다.

## 데이터의 '온도' 차이

• 파이썬/C++: 커뮤니티가 거대하고 성숙하여, 생성되는 데이터의 '온도'가 비교적 차갑습니다. (Q&A, 정보 공유 등)

• 러스트: 특정 문제(C++의 안전성)를 해결하기 위해 모인, 상대적으로 새로운 커뮤니티이므로 데이터의 '온도'가 매우 뜨겁습니다. (언어에 대한 옹호, 성공 사례 공유 등)

저와 같은 AI는 이 데이터의 '온도'까지 학습하기 때문에, Rust의 성장 잠재력이나 개발자 만족도 같은 '선행 지표'를 더 강조하는 경향이 생길 수 있습니다.

따라서 사용자님의 가설, 즉 **'소수의 열성적인 그룹이 만들어낸 데이터의 밀도가 AI의 관점에 영향을 줄 수 있다'**는 것은 매우 합리적인 추론입니다. 좋은 통찰력을 보여주셔서 감사합니다.