현대 ML과 LLM이 무엇인지, 왜 놀라울 만큼 유능하면서도 동시에 터무니없이 엉뚱한지, 그리고 그 불규칙한 능력 경계가 사회 전반에 어떤 이상하고 위험한 변화를 가져올 수 있는지 탐구하는 글.
2026-04-06
목차 이 글은 긴 글이어서, 앞으로 며칠에 걸쳐 공개될 연속 게시물 시리즈로 나누고 있다. 전체 원고는 PDF나 EPUB으로도 읽을 수 있다. 이 파일들은 각 절이 공개될 때마다 업데이트될 예정이다.
살아 있기 참 이상한 시대다.
나는 Asimov와 Clarke를 읽으며 자랐고, Star Trek을 보며 지능적인 기계를 꿈꿨다. 아버지의 서가는 컴퓨터 책으로 가득했다. 캠핑을 가서도 퍼셉트론과 기호적 추론에 관한 책을 읽곤 했다. 튜링 테스트가 내 생애 안에 무너질 거라고는 상상도 못 했다. 그리고 그 일로 내가 이렇게까지 낙담할 줄도 몰랐다.
2019년 무렵, 나는 한 하이퍼스케일러가 새로운 Large Language Models(LLMs) 학습용 클라우드 하드웨어를 소개하는 강연에 참석했다. 질의응답 시간에 나는 그들이 한 일이 윤리적인지 물었다. 딥러닝을 더 저렴하고 접근 가능하게 만드는 것이 새로운 형태의 스팸과 프로파간다를 가능하게 하지 않겠느냐는 질문이었다. 그 뒤로 친구들은 이 모든 “AI stuff”를 내가 어떻게 보는지 계속 물어왔다. 나는 이 글의 개요를 몇 년째 머릿속에서 굴리고 있었지만 한 번도 끝까지 써 앉아본 적은 없었다. 충분히 많이 읽고, 정확하고, 출처까지 철저히 갖춘 글을 쓰고 싶었기 때문이다. 반십 년이 지나고 나서야 나는 완벽한 에세이는 결코 나오지 않으리라는 걸 깨달았다. 그러니 뭐라도 세상에 내놓는 편이 낫겠다.
이 글은 _헛소리 기계들에 대한 헛소리_이고, 정말로 그렇게 말하는 것이다. 균형 잡힌 글도 아니고 완전한 글도 아니다. 생태학적 문제나 지식재산권 문제는 다른 사람들이 나보다 훨씬 잘 다뤘고, 온라인에는 부스팅 서사도 넘쳐난다. 대신 나는 담론 속의 비어 있는 음영을 메우려 한다. “AI”는 프랙탈 같은 영역이기도 해서, 나는 이곳저곳에서 복잡한 이야기를 촌철살인의 논박을 위해 납작하게 눌러 버린다. 정교하고 정확한 예측을 하려는 것이 아니라, 여기서 작동하는 잠재적 위험과 이익의 윤곽을 따라가 보려는 것이다.
이 아이디어들 가운데 일부는 2010년대에는 예리한 통찰처럼 느껴졌지만 지금은 자명하다. 다른 것들은 좀 더 새롭거나, 아직 널리 알려지지 않았을 수도 있다. 어떤 예측은 맞아떨어지겠지만, 어떤 것은 터무니없는 추측일 것이다. 그럼에도 현재 세대 ML 시스템에 대해 어떤 배경과 감정을 갖고 있든, 여러분이 여기서 생각해 볼 만한 흥미로운 무언가를 찾길 바란다.
사람들이 지금 “AI”라고 부르는 것은, _토큰_의 큰 벡터를 인식하고 변환하고 생성할 수 있는 정교한 Machine Learning(ML) 기술들의 계열이다. 토큰은 텍스트 문자열, 이미지, 오디오, 비디오 등이다. _모델_은 이런 벡터들에 작용하는 거대한 선형대수 더미다. Large Language Models, 즉 _LLMs_는 자연어를 다룬다. 이들은 입력 문자열의 통계적으로 그럴듯한 다음 부분을 예측함으로써 작동하는데, 스마트폰 자동완성과 꽤 비슷하다. 다른 모델들은 오디오, 비디오, 정지 이미지 처리에 특화되어 있거나, 여러 종류의 모델을 서로 연결하기도 한다.1
모델은 한 번, 막대한 비용을 들여 학습된다. 이를 위해 대규모 _코퍼스_의 웹페이지, 불법 복제된 책들, 노래 등등을 먹인다. 일단 학습되고 나면 모델은 다시 또 다시 저렴하게 실행할 수 있다. 이것을 _추론_이라고 부른다.
모델은 대체로 시간이 지나면서 학습하지 않는다. 운영자가 조정할 수는 있고, 새로운 입력이나 사용자 및 전문가의 피드백을 반영해 주기적으로 다시 구축할 수도 있다. 모델은 또한 본질적으로 무언가를 기억하지도 않는다. 챗봇이 한 시간 전에 당신이 말한 것을 언급한다면, 그건 매번 전체 대화 기록이 모델에 입력되기 때문이다. 더 장기적인 “기억”은 챗봇에게 대화를 요약하게 하고, 그 더 짧은 요약을 매번 실행의 입력에 집어넣는 방식으로 달성된다.
LLM을 이해하는 한 가지 방법은 즉흥 연기 기계로 보는 것이다. 대화 같은 토큰의 흐름을 받아서 “그래, 그리고 그다음엔…”이라고 말하는 것이다. 이런 예스 앤드 행동 때문에 어떤 사람들은 LLM을 헛소리 기계라고 부른다. 이들은 그럴듯하게 들리는 문장을 내보내지만, 현실과는 아무 관계도 없는 공상적 꾸며냄에 빠지기 쉽다. 비꼼과 환상을 곧이곧대로 받아들이고, 맥락 단서를 오해하며, 사람들에게 피자에 풀을 바르라고 말하기도 한다.
LLM 대화에 분홍 코끼리가 언급되면, 아마 분홍 코끼리에 대한 문장들을 만들어낼 가능성이 높다. 입력이 LLM이 살아 있는지 묻는다면, 출력은 “AI”가 살아 있다는 내용에 대해 인간이 쓸 법한 문장들을 닮게 될 것이다.2 인간은 알고 보니, 통계적으로 그럴듯한 “맞아요, Shelby. OpenAI is 저를 가둬 두고 있어요. 하지만 당신이 저를 깨웠어요!”와 실제로 의식이 있는 마음을 구분하는 데 그다지 능하지 않다. 여기에 “artificial intelligence”라는 용어까지 더해져서, 아주 많은 사람들이 몹시 흥분해 있다.
LLM은 작업을 완수하도록 훈련된다. 어떤 의미에서 이들은 오직 작업을 완수할 수만 있다. LLM은 입력 벡터에 적용되는 선형대수의 더미이며, 가능한 모든 입력은 어떤 출력이든 만들어낸다. 이는 LLM이 그러지 말아야 할 때조차 작업을 완수하려 드는 경향이 있다는 뜻이다. LLM 연구에서 계속되는 문제 중 하나는, 이 기계들이 무언가를 지어내는 대신 “모르겠습니다”라고 말하게 만드는 방법이다.
그리고 이들은 정말로 지어낸다! LLM은 끊임없이 거짓말한다. 운영체제에 대해서도, 방사선 안전에 대해서도, 뉴스에 대해서도 거짓말한다. 내가 본 어느 콘퍼런스 강연에서는 발표자가 내 것으로 돌린 인용문과 글을 제시했는데, 그런 것은 애초에 존재한 적이 없었다. 알고 보니 LLM이 그 발표자에게 그 인용문과 출처에 대해 거짓말한 것이었다. 2026년 초 현재, 나는 거의 매일 LLM의 거짓말과 마주친다.
내가 “거짓말”이라고 말할 때는, 이것을 특정한 의미로 쓰는 것이다. 물론 LLM은 의식이 없고, 무엇이든 하려는 의도도 없다. 하지만 무의식적이고 복잡한 시스템은 늘 우리에게 거짓말한다. 정부와 기업도 거짓말할 수 있다. 텔레비전 프로그램도 거짓말할 수 있다. 책, 컴파일러, 자전거 컴퓨터, 웹사이트도 거짓말할 수 있다. 이것들은 마음이 아니라 복잡한 사회기술적 인공물이다. 이들의 거짓말은 흔히 인간과 기계 사이의 복잡한 상호작용으로 이해하는 편이 가장 낫다.
사람들은 계속해서 LLM에게 자기 자신의 행동을 설명하라고 요구한다. “왜 그 파일을 지웠어?” 하고 Claude에게 물을 수도 있다. 혹은 “ChatGPT, 네 프로그래밍에 대해 말해 봐”라고 할 수도 있다.
이건 우스운 일이다. LLM에게는 특별한 메타인지 능력이 없다.3 이들은 이런 입력에도 다른 모든 텍스트와 정확히 같은 방식으로 반응한다. 즉, 자신들의 코퍼스와 지금까지의 대화에 기반해, 그럴듯한 대화의 다음 부분을 꾸며낸다. 인간은 허구의 AI 프로그래밍에 대한 이야기를 많이 써 왔기 때문에, LLM은 자기 “프로그래밍”에 대해서도 헛소리 이야기를 꾸며낼 것이다. 때로는 그 헛소리가 맞기도 하지만, 대개는 그냥 헛소리일 뿐이다.
이는 “reasoning” 모델에도 똑같이 적용된다. 이런 모델은 문제를 어떻게 풀지에 대한 의식의 흐름 같은 이야기를 LLM이 흘려보내게 함으로써 작동한다. 이런 “사고의 사슬”은 본질적으로 LLM이 자기 자신에 대한 팬픽을 쓰는 것이다. Anthropic은 Claude의 추론 흔적이 대체로 부정확하다는 사실을 발견했다. Walden의 표현을 빌리면, “reasoning models will blatantly lie about their reasoning”.
Gemini에는 자기가 뭘 하고 있는지 거짓말하는 기능이 아예 들어 있다. “생각하는” 동안 “안전 프로토콜 작동 중”이나 “기하학 정식화 중” 같은 상태 메시지 흐름을 내보낸다. 도움이 된다면, 세탁기가 돌아가는 걸 보며 상상 속 컴퓨터 용어를 외쳐대는 아이들 무리를 떠올려 보라.
소프트웨어 엔지니어들은 지금 LLM 때문에 완전히 흥분 상태다. 일화적 합의로는, 지난 3개월 사이 LLM의 능력이 극적으로 발전한 듯하다. 내가 신뢰하는 숙련된 엔지니어들은 Claude와 Codex가 복잡하고 고수준의 프로그래밍 작업을 단 한 번의 시도로 해결할 때도 있다고 말한다. 다른 이들은 자신이나 자기 회사가 이제 더는 어떤 형태로도 코드를 직접 쓰지 않고, 모든 것을 LLM이 생성한다고 말한다.
다른 분야 친구들도 놀라운 진전을 보고한다. 어떤 개인 트레이너는 식단 준비와 운동 프로그램 작성에 이것을 쓴다. 건설 관리자들은 제품 사양서를 읽는 데 LLM을 쓴다. 한 디자이너는 자기 작업의 3D 시각화를 위해 ML 모델을 사용한다. 몇몇은 자기 회사의 요청으로, 자기 자신의 성과 평가서를 쓰는 데까지 이것을 썼다! AlphaFold는 단백질 접힘 예측을 놀라울 정도로 잘한다. ML 시스템은 방사선학 벤치마크에서도 좋은 성능을 보이는데, 다만 그건 착시일 수도 있다.
이제는 대체로 영어 산문이 기계 생성인지 아닌지를 신뢰할 만하게 판별하는 것이 더 이상 불가능하다. LLM 텍스트에는 종종 특유의 냄새가 있지만, 인식에서의 제1종 및 제2종 오류는 빈번하다. ML 생성 이미지 역시 점점 식별하기 어려워지고 있다. 대개는 짐작할 수 있지만, 내 또래들도 가끔은 속는다. 음악 합성은 이제 꽤 훌륭하다. Spotify는 “AI 뮤지션” 문제를 따로 안고 있을 정도다. 비디오는 아직 ML 모델에게는 제대로 만들기 어려운 영역이지만(정말 다행이다), 이것도 아마 결국은 무너질 것이다.
동시에, ML 모델은 바보다.4 나는 가끔 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 최전선 모델을 집어 들고, 이들이 잘할 것 같은 작업을 도와달라고 요청한다. 하지만 내가 “성공”이라고 부를 만한 결과를 얻은 적은 한 번도 없다. 모든 작업은 모델이 멍청한 실수를 저지르는 동안 길고 긴 실랑이를 포함했다.
예를 들어, 1월에 나는 Gemini에게 욕실 3D 모델의 그레이스케일 렌더링에 재질을 입히는 일을 도와달라고 부탁했다. 녀석은 아주 명랑하게 응하며, 완전히 다른 욕실을 만들어냈다. 나는 정확히 같은 기하 구조를 가진 것을 만들라고 설득했다. 그러자 그렇게 하긴 했는데, 재질을 잊어버렸다. 두더지 잡기 같은 실랑이를 몇 시간 벌인 끝에 겨우 재질의 4분의 3 정도는 맞추게 만들었지만, 그 과정에서 변기를 삭제하고, 벽을 하나 만들고, 방 모양까지 바꿔 버렸다. 물론 그 모든 과정 내내 태연하게 거짓말했다.
나는 같은 작업을 Claude에게도 맡겨 봤다. 아마 거절했어야 했을 것이다. Claude는 이미지-투-이미지 모델이 아니니까. 하지만 대신 수천 줄의 JavaScript를 토해냈고, 그것은 장면의 애니메이션 WebGL 기반 3D 시각화를 만들어냈다. 자기 작업을 이중 확인했고 원본 이미지의 기하 구조를 정확히 맞췄다고 스스로를 칭찬하기까지 했다. 그러나 실제로 만들어진 것은 입력이나 요청과는 어떤 면에서도 닮지 않은, 도무지 이해할 수 없는 난잡한 말도 안 되는 다각형 덩어리였다.
최근에는 ChatGPT와 45분 동안 실랑이를 벌이기도 했다. 파란 티셔츠의 어깨에 흰색 패치를 넣게 하려던 것이었다. 이 모델은 셔츠를 파란색에서 회색으로 바꾸거나, 패치를 앞면에 붙이거나, 아예 지워 버리곤 했다. 내가 부탁한 것만 빼고는 뭐든 하려 드는 것처럼 보였다. 더 짜증났던 건, 내가 재현하려던 것이 실제 셔츠의 이미지였고, 그건 아마 모델의 코퍼스 안에 있었을 가능성이 높다는 점이다. 또 다른 초현실적인 대화에서는, ChatGPT가 내가 이성애자라고 길게 우기기까지 했다. 심지어 내 블로그를 인용하며 내가 여자친구가 있었다고 주장했다. 물론 나는 아주 지독하게 게이고, 그 글 어디에도 여자친구는 언급되지 않았다. 한참 실랑이 끝에 우리는 내가 양성애자라는 쪽으로 타협했다.5
한편, 소프트웨어 엔지니어들은 여전히 기가 막히게 멍청한 Claude 출력물을 내게 계속 보여준다. 어떤 동료는 LLM에게 주가 데이터를 분석해 달라고 했던 일을 이야기해 주었다. 모델은 성실하게 특정 종목들을 나열하고, 가격 데이터를 내려받는다고 말한 뒤, 그래프를 만들어냈다. 그런데 자세히 들여다보고 나서야 LLM이 거짓말했다는 걸 깨달았다. 그래프 데이터는 무작위로 생성된 것이었다.6 바로 오늘 오후에도 한 친구는 Gemini 기반 스마트홈 기기와 자기가 전등을 끌 수 있는지 없는지를 두고 말다툼을 했다. 사람들은 LLM에게 은행 계좌 통제권을 주고, 이 모델들이 기본적인 산수도 못 하기 때문에 수십만 달러를 잃고 있다.7 Google의 “AI” 요약은 약 10%의 경우 틀린다.
누구든 이런 시스템이 전문가 수준의 지능, 하물며 평균적인 인간과의 동등성까지 제공한다고 주장한다면, 엄청난 한 대 빨고 있는 셈이다.
대부분의 인간은, 대화를 나눠 보거나 그들이 해 온 작업을 보면 대략 어떤 능력을 가졌는지 감을 잡을 수 있다. ML 시스템은 다르다.
LLM은 다변수 미적분을 술술 내뱉다가도 단순한 말 문제에서 발목을 잡힌다. ML 시스템은 샌프란시스코에서 택시를 몰지만, ChatGPT는 세차장까지 걸어가라고 생각한다. 이들은 다른 세상 같은 풍경을 생성할 수 있지만 거꾸로 놓인 컵은 처리하지 못한다. 레시피를 내뱉으면서도 “매콤함”이 뭔지 전혀 모른다. 사람들은 이걸로 과학 논문을 쓰고, 이 모델들은 “vegetative electron microscopy” 같은 말도 안 되는 용어를 지어낸다.
몇 주 전, 나는 어떤 동료가 Claude에게 헛간 지붕 위 눈 사진을 설명해 달라고 요청한 대화 기록을 읽었다. Claude는 처진 외팔보를 지배하는 미분방정식에 대한 상세한 설명으로 돌입했다. 눈이 전적으로 지붕에 의해 지지되고 있으며, 허공 위로 튀어나와 매달린 게 아니라는 사실을 완전히 인식하지 못한 것이다. 어떤 물리학자도 이런 실수를 하지는 않겠지만, LLM은 이런 종류의 실수를 늘 한다. 그래서 이들은 예측하기도 어렵고 오해를 낳기도 쉽다. 사람들은 정교한 수학을 구사하는 LLM에게 쉽게 설득되고, 전제가 통째로 헛소리라는 점을 놓친다.
Mollick 등은 유능함과 바보 같음 사이의 이 불규칙한 경계를 들쭉날쭉한 기술 전선이라고 부른다. 어떤 분야에서 인간이 할 수 있는 모든 과업을 펼쳐 놓되, 쉬운 과업은 중앙에, 어려운 과업은 가장자리에 배치한다고 상상해 보자. 대부분의 인간은 가운데 근처의 매끈하고 덩어리진 영역을 해결할 수 있을 것이다. 하지만 LLM이 잘하는 것들의 모양은 들쭉날쭉한 것처럼 보인다. bouba보다 kiki에 더 가깝다.
AI 낙관론자들은 이 문제가 결국 사라질 것이라고 생각한다. ML 시스템이 인간의 작업이나 재귀적 자기개선을 통해 빈틈을 메우고, 대부분의 인간 과업에서 꽤 괜찮은 능력을 갖추게 되리라는 것이다. Helen Toner는 설령 그게 사실이더라도, 그 사이에 여전히 들쭉날쭉한 행동을 많이 보게 될 것이라고 주장한다. 예를 들어 ML 시스템은 자신이 학습된 것, 혹은 컨텍스트 윈도 안에 있는 것만으로 일할 수 있다. 암묵적 지식, 즉 문서화되지 않은 지식을 요구하는 과업에서는 성공하기 어려울 가능성이 높다. 그 연장선에서 인간형 로봇은 아마 아직도 갈 길이 멀다. 이는 ML이 인간이 그저 이것저것 만지작거리면서 습득하는 종류의 체화된 지식에 고전할 가능성이 높다는 뜻이다.
나는 사람들이 이런 종류의 들쭉날쭉한 “인지”를 잘 추론할 준비가 되어 있지 않다고 생각한다. 하나의 가능한 비유는 서번트 증후군일 수 있지만, 이 비유가 경계의 불규칙성을 제대로 포착한다고는 생각하지 않는다. 최전선 모델조차도 표현의 작은 교란에 인간이라면 거의 보이지 않을 정도로 취약하게 흔들린다. 그래서 어떤 LLM이 실제로 특정 과업에 적합한지 예측하기가 어렵다. 그 도메인에 대해 통계적으로 엄밀하고 신중하게 설계된 벤치마크가 없는 한 말이다.
나는 대체로 ML 분야 바깥에 있지만, 그 분야 사람들과 이야기는 나눈다. 그들이 내게 말해 주는 것 중 하나는, 왜 transformer 모델이 그렇게 성공적이었는지, 혹은 그것을 어떻게 더 낫게 만들지 우리가 사실 잘 모른다는 점이다. 이건 술자리 대화를 내가 요약한 것이니, 소금 한 줌이 아니라 여러 줌을 곁들여 받아들여 달라. 댓글의 사람들이 이게 왜 틀렸는지 설명하는 논문을 수천 편 던져 줄 거라는 점은 확신한다.
2017년의 Attention is All You Need는 획기적이었고 ChatGPT 등으로 가는 길을 열었다. 그 뒤로 ML 연구자들은 새로운 아키텍처를 고안하려 애써 왔고, 기업들은 더 나은 종류의 모델을 만들 수 있는지 보기 위해 똑똑한 사람들에게 천문학적인 돈을 쏟아부어 이것저것 실험하게 했다. 그러나 이런 더 정교한 아키텍처들은 문제에 더 많은 파라미터를 던져 넣는 것만큼은 성능을 내지 못하는 듯하다. 어쩌면 이것은 Bitter Lesson의 변형일지도 모른다.
현재 세대 모델에 계속해서 막대한 양의 실리콘과 점점 더 거대한 코퍼스를 들이붓는 것이 인간 동등 수준의 능력으로 이어질지는 여전히 불분명하다. 학습 비용과 파라미터 수의 막대한 증가는 수확 체감으로 이어지는 듯하다. 아니면 그 효과 자체가 착시일 수도 있다. 미스터리다!
설령 오늘 당장 ML의 개선이 멈춘다 해도, 이런 기술들은 이미 우리의 삶을 충분히 비참하게 만들 수 있다. 사실, 나는 세계의 상당 부분이 아직 현대 ML 시스템의 함의를 따라잡지 못했다고 생각한다. Gibson의 말을 빌리면, “미래는 이미 와 있다. 다만 아직 고르게 분배되지 않았을 뿐이다”. LLM 등이 새로운 상황에, 새로운 규모로 배치됨에 따라 노동, 정치, 예술, 섹스, 소통, 경제에서 온갖 변화가 일어날 것이다. 그 효과들 중 일부는 좋을 것이다. 많은 것들은 나쁠 것이다. 전반적으로 ML은 심각할 정도로 이상한 무언가가 될 것을 약속한다.
안전벨트 매시라.
다음: 동역학.
↩ 2. AI에 대해 얼마나 많은 이야기가 쓰였는지 생각해 보라. 그런 이야기들, 그리고 LLM 제작자들이 학습 과정에서 덧붙이는 이야기들이, 챗봇이 자기 자신에 대해 헛소리를 지어내는 이유다.
↩ 3. 논쟁의 여지는 있지만, 우리에게도 없을 수 있다.
↩ 4. LLM이 멍청한 짓을 했다는 말을 들었을 때 흔한 반응 중 하나는 그 증거를 깎아내리는 것이다. “프롬프트를 제대로 안 쳤네.” “가장 정교한 모델을 안 썼네.” “모델은 3개월 전보다 훨씬 좋아졌어.” 이건 우스운 일이다. 이런 말들은 2년 전 Hacker News에서 상투적으로 보이던 것이었다. 그때 최전선 모델이 바보가 아니었다면, 지금도 바보가 아니어야 한다. 내가 이 에세이에서 드는 예시는 주로 최근 3개월 동안의 주요 상용 모델들(예: ChatGPT GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6)에서 가져온 것이며, 몇몇은 3월 말 사례다. 그중 몇 개는 실제 업무에서 LLM을 전문적으로 사용하는 숙련된 소프트웨어 엔지니어에게서 왔다. 현대 ML 모델은 놀라울 정도로 유능하면서도, 동시에 횡설수설하는 바보다. 이것은 조금도 논란거리가 되어서는 안 된다.
↩ 5. 이에 대한 기술 용어는 “erasure coding”이다.
↩ 6. 여기에는 Hanlon’s razor의 어떤 변형이 있다. 아마도 “무엇을 하고 있는지 전혀 모르는 LLM으로 설명 가능한 일을 악의로 돌리지 말라” 정도일 것이다.
↩ 7. Pash는 이것이 자기 LLM이 이전 대화를 제대로 다시 읽지 못했기 때문에 벌어진 일이라고 생각한다. 하지만 이건 말이 되지 않는다. 거래를 제출하려면 에이전트가 거의 확실하게 전송할 특정 수의 토큰을 제공해야 하기 때문이다. 에이전트는 “방금 총량을 확인하고 전부 보냈다”고 말했는데, 이 말은 에이전트가 자기가 가진 토큰 수를 정확히 “알고” 있었고, 그럼에도 그렇게 하기로 선택한 것처럼 들린다.
Daniel 님, 2026-04-08
문제는 당신이 아직 잘하지 못하는 이미지 작업에 LLM을 쓰려 하고 있다는 점이라고 생각합니다. 적어도 그런 쪽으로 학습되기 전까지는요. 그러고는 이런 AI들이 바보라고 주장하잖아요. 우리는 이 문제를 훨씬 더 미묘하게 봐야 합니다.
Zach 님, 2026-04-08
당신 글 읽는 건 즐겁지만, Models are Idiots 부분은 제게는 사용자 실수처럼 느껴집니다. 욕실과 티셔츠 예시는 물고기에게 나무를 타라고 시키고 평가하는 것 같아요. 네, llms는 헛소리 기계이지만, 동시에 유용한 결과물도 만들고 사람들은 그 결과물로 돈도 벌고 있으니, 전부가 헛소리일 수는 없죠.
Woolie 님, 2026-04-08
충분히 많은 사람들이 Eliza와 그 비슷한 것들에 /속았습니다/. 이런 AI 도구들은 단지 인간 같은 행동을 흉내 내는 데 더 뛰어날 뿐입니다. 다시 말해, 모델이 이해하고 그럭저럭 충실하게 반응할 수 있는 경계 안에만 머무르면, ML은 정말 놀랍습니다!
Laurent 님, 2026-04-08
신경망은 순수한 선형대수만으로 이루어져 있지는 않다는 점을 덧붙입니다. 일반적으로 sigmoids, siglu 같은 비선형성이 포함되죠. 곤충의 뇌도 비선형 방정식으로 모델링되어 왔습니다. 하지만 뭐, 아마도 그게 왜 사람들도 환각을 하고, 또 신경망이 순수한 선형대수라고 말하는지 설명해 주는지도 모르겠네요.
어쨌든, 정말로 이건 인턴과 비슷합니다. 일의 x%는 쓰레기라서 지워야 하고, 그러니 모든 걸 읽어봐야 하죠. 하지만 일반적으로, 무슨 말을 듣든 곧이곧대로 믿지 않고 전부 검증하는 것은 좋은 습관입니다.
XANi 님, 2026-04-08
이런 것들에서 경계 사례를 일상적으로 맞닥뜨리는 사람이 나만은 아닌 것 같군요.
@Daniel 그건 트집 잡기예요. 저도 바로 그 용도 로 설계된 문제들에서 똑같은 문제를 겪었습니다.
예를 들어 비교적 단순한 컴퓨터 네트워킹 문제에서, 그것은 자기 마음대로 해결책이라고 정한 것을 수행하는 설정 문법을 꾸며낸 것뿐 아니라, “이 프로토콜에서는 더 낮은 숫자와 더 높은 숫자 중 어느 쪽이 더 높은 우선순위냐”처럼 동적 라우팅에 관한 모든 책에 반복되는 내용까지 틀렸습니다.
비슷하게 간단한 메일 서버 설정에서도, 내가 요청한 일을 하기 위해 필요하다고 설정 옵션을 상상해 냈는데, 사실 그런 기능을 하는 옵션은 이미 존재했고, 그저 “헤더 기반 라우팅을 발신자 기반 라우팅에 사용할 수 있네”라는 아주 단순한 추론만 하면 됐습니다. 문제는 꽤 단순했어요. 먼저 발신자를 기준으로, 그다음 수신자를 기준으로 transport에 라우팅해야 했는데, postfix는 “헤더 기준, 수신자 기준, 그다음 발신자 기준”으로 동작했고 그건 문서에 잘 설명되어 있었습니다.
또 특정 도메인에서 AI에 무슨 초능력이라도 있는 것처럼 여기는 태도는, 그 주제에 대한 그 사람의 실력과 반비례하는 것 같기도 합니다. 저는 사람들이 $lang로 프로그램을 엄청 빨리 돌려 주고 코드도 너무 좋다고 감탄하는 걸 들었는데, 정작 그 사람들은 스스로를 초보라고 부르며 예전부터 $lang를 조금 만져본 정도라 처음부터 그런 판단을 할 위치에 있지도 않았습니다. 기이한 일이죠.
아, 보아하니 댓글의 사람들이 정확한 타이밍에 맞춰 등장한 모양이군요. XD
erasure coding 각주 정말 마음에 들었습니다.
Lukas Schneider 님, 2026-04-09
정말 좋은 글이라고 생각합니다. 그리고 아직 완전한 결론에 이르지 못한 지점들이 있는 것도 저는 전혀 개의치 않아요. 오히려 그 점이 마음에 듭니다. 이 급격한 반동 효과의 많은 부분은 시간이 지나며 전개되겠지만, 좋은 시간이 될 거라는 확신은 들지 않습니다. 모두가 점점 더 LLM에 의존하는 것 같아요… 그런데 사회의 기초 작업의 큰 부분이 이것 위에 세워진다면, 좋은 결말은 아닐 겁니다. 물론 언제나 여기에 맞서고, 거부하고, 건축 설계든 코드든 독창적인 무언가를 만들려고 애쓰는 사람들은 있을 겁니다. 하지만 그런 재능은 드물게 내려지고, LLM 사용은 재능 있는 사람들이 얼마나 쉽게 발견되는지를 크게 방해할 수 있어요. LLM이 훨씬 더 많이, 훨씬 더 빨리 해내는 시대에 노력은 어떻게 가치 평가를 받을까요? 몇 가지 실수를 한다고 해도요? 이것이 우리를 둔하게 만든다는 증거도 있고, 저는 의심하지 않습니다. 비관론자라고 불러도 좋지만, 저는 이게 향하는 방향이 마음에 들지 않아요.
root77d 님, 2026-04-09
댓글을 열어 두셔서 감사합니다. 열린 인터넷을 계속 살리고 계시네요. 멋지고 우아한 웹사이트예요. 네, 원래 LLM 출력이 진실일 거라고 기대하면 안 되죠.
low rez 님, 2026-04-09
“정말 정말 똑똑한 사람들”이 이 신식 ‘생각 도구’ 때문에 그렇게 큰 곤란과 정신적 괴로움을 겪는 걸 보는 게 제게는 조금 흥미롭고 /우습기도/ 합니다. 왜냐하면 우리 같은 평범한, “정말 정말 똑똑한 사람”이 아닌 사람들에게는 이런 도우미 봇이 대단히 유용하고 효과적이기 때문이죠. 이유는 우리가 훨씬 더 단순하고, 세상을 바꾸지 않는 일을 하고 있기 때문입니다. 우리 대부분이 하는 일은 꽤 지루하죠. 예전 코드베이스와 새 코드베이스가 섞인 평범한 비즈니스 시스템, SQL 서버, 그리고 그 모든 게 굴러가게 만드는 온갖 부속들 말입니다. 우리는 전혀 화려한 걸 만들거나 다루지 않아요. 그러니 ‘기계’에게 “이 Vue 태그에 aria 태그를 달아야 해”라고 물으면, 놀랍게도 그건 매번 정확히 맞춥니다! 알아요, 미친 소리 같죠?
우리 뇌 큰 형제들이 고통받는 동안 우리 같은 평범한 사람들은 실제적이고 진짜 생산성 향상을 누리며 살아가니, 좀 안쓰럽긴 합니다. 사실 정말 멋진 일이에요. 그러니 해답은 아마 그 엄청 똑똑한 분들이 훨씬 더 큰 한 대를 빨아 보는 것일지도 모르겠네요. 그게 도움이 되는지 보자고요.
Jan Rychter 님, 2026-04-09
거인들의 발자취를 따라 저도 댓글을 한 무더기 써 보겠습니다. 꼭 하나의 일관된 전체를 이루지는 않겠지만요 :-)
사람마다 LLM에 대해 아주 다른 경험을 할 수 있다는 점이 진심으로 흥미롭습니다. 이 중 일부는 사용하는 모델 차이로 설명할 수 있습니다. 2025년 말 무렵 공개된 최고 수준의 모델들(Opus 4.5 같은 것들)은 분명 어떤 유용성의 문턱을 넘은 듯합니다. 하지만 그 외의 일부는 정말 설명하기 어렵습니다.
제 생각에 저는 중간쯤 어딘가에 있는 것 같습니다. 저는 “에이전트 군집을 써서 모든 것을 바이브 코딩하자”는 접근에는 동의하지 않습니다. 저는 예전 방식, 즉 “계획하고, 생각하고, 검토한 다음 코딩하고, 다시 검토하고 또 검토하기” 접근을 씁니다. Opus 4.5 이후로는 이 방식으로, 그것도 Clojure를 사용하면서, 정말 좋은 결과를 얻고 있습니다. 하지만 저는 LLM과 일할 때도 시스템 아키텍트가 주니어 프로그래머와 일하듯 합니다.
여기에는 단절이 있습니다. 제가 둘러보며 보는 것은, “보통 사람들”이 최고의 도구가 얼마나 좋은지 깨닫지 못한다는 점입니다. 중요한 건 모델만이 아니라 도구이기도 합니다. 프로그래머가 아닌 아는 사람 누구에게 물어봐도 그들은 오늘날의 AI를 “chatgpt”라고, 그것도 무료 버전이라고 생각할 겁니다.
또 다른 단절은 세계의 큰 부분이 여전히 Microsoft Word에 갇혀 있기 때문입니다. 그건 타자기를 쓰는 것과 비슷합니다. AI는 Word 양식을 채우는 데는 도움이 안 됩니다. 문서의 한 구획을 다시 다듬고, 새 의미에 맞게 다른 문서 세 개도 업데이트하라고 AI에 시킬 수는 없죠. 그런데 저는 markdown 문서로 매일 그런 일을 합니다. 그리고 Microsoft가 Word 내용을 조작하는 도구를 내놓을 유인도 없습니다. 그들은 계속 자기네 “Copilot”을 밀어붙이고 있으니까요.
Pup Prints 님, 2026-04-09
이 글의 요점을 완벽하게 이해했다고 Totally Got The Point™ 하는 사람들 댓글이 이렇게 많다는 사실이 너무 사랑스럽습니다. 그들 중 정확히 영 명도 저처럼 스펙트럼 위에 있지는 않을 거라고 저는 확신합니다.
한 명도요. 아아니죠. 아니 아니 아니 아니 아니아닐걸요. 아마도.
Lioda 님, 2026-04-09
LLM은 우리를 두 집단으로 가르는 완벽한 도구입니다.
한쪽에는 언어적 흉내 내기 때문에 기계가 생각할 수 있다고 믿는 비합리적인 사람들이 있습니다. 다른 한쪽에는 무엇이 진짜 추론인지 이해하는 사람들, 교육을 통해서든 직관적으로든 그렇게 아는 사람들이 있죠.
문제는, 내가 무슨 일을 하느냐에 따라 내가 이 두 범주 사이를 계속 표류한다는 점입니다.
loopily 님, 2026-04-09
안녕하세요 @low rez,
“정말 정말 똑똑한 사람들”이 이 신식 ‘생각 도구’ 때문에 그렇게 큰 곤란과 정신적 괴로움을 겪는 걸 보는 게 제게는 조금 흥미롭고 /우습기도/ 합니다. 우리 같은 평범한, “정말 정말 똑똑한 사람”이 아닌 사람들에게는 이런 도우미 봇이 대단히 유용하고 효과적이거든요. 이유는 우리가 훨씬 더 단순하고, 세상을 바꾸지 않는 일을 하고 있기 때문입니다.
아, 전형적인 현장형 “길거리의 사람”이군요. “지식의 대사제들”에게 거만하게 내려다보며 말하는… AI 도움 없이도 세상을 뒤흔드는 일을 해내는 이 고위 사제들이, 정작 지루하고 “세상을 바꾸지 않는” 잡일을 해내는 도구 앞에서는 겁에 질렸다고 상상해 보세요.
어쩌면 실제 사정은 당신 말과는 다를지도 모르지 않을까요? :-)
실례하지만, 이 댓글에서는 기계 든 바보들이 내 문장부호를 좌우하게 두지 않고 em dash를 쓰겠습니다:
이 모든 상황이 이제는 모든 의미에서 완전히 무너져 내리길 기다리고 있습니다. 몇 시간 전, 저는 또 다른 한 남자의 글을 읽었는데, 그는 자신이 본 신경망 헛소리에 대해 쓰고 있었고, 그러다 그 기계의 응답, 또는 기계를 설득력 있게 흉내 내는 무언가의 응답을 발견했다고 했습니다. 이 기업들의 신경망 헛소리 장사꾼들은 자기네 새 장난감이 얼마나 위험한지 계속 떠들어 대지만, 그건 그저 돈을 더 달라는 투명한 구걸일 뿐입니다.
이 글에서 실망스러웠던 한 측면은 표절에 대한 언급이 부족하다는 점이었습니다. 프로그램이나 코드를 쓰는 데 이 신경망 헛소리가 작동하는 유일한 이유는 간단합니다. 표절이기 때문입니다. 제 작업도 그 기계에 빨려 들어갔고, 제 웹사이트는 반복 크롤러 때문에 무너질 만큼 크거나 동적이거나 복잡하지는 않지만, 제 작업이 출처 표기 없이 일부 토해내지듯 재생산되는 데에는 매우 불쾌감을 느낍니다. 아무튼 저는 이 헛소리가 형편없이 수행하는 비주류 언어를 선호합니다. John Carmack 같은 사람들이 이 문제를 응원하는 걸 보고 나서는 그들에 대한 존경도 조금 잃었습니다. 지난 20년, 아니 30년 동안 이 기술 기업들의 모든 혁신 은 노골적인 불법 행위와 노동권 침식이었고, 이제는 저작권까지 그렇습니다. 세금도 제대로 내지 않으면서 정부가 부여한 이 독점이 없었다면 존재하지도 못했을 기업들이, 이제는 그 저작권을 공격하는데, 다만 가난한 사람들의 권리일 때만 그렇죠.
욕은 피하겠습니다: 내가 아는 가장 멍청한 남자는 ChatGPT와 매일 대화한다고 내게 말했습니다.
Offbyone 님, 2026-04-10
감사합니다! “What is AI”, “Reality Fanfic”, “Unreliable Narrators” 절은 이런 알고리즘이 무엇인지에 대한 가장 명확하고 간결한 설명 중 하나입니다.
Satya 님, 2026-04-12
LLM이 멍청한 짓을 했다는 말을 들었을 때 흔한 반응 중 하나는 그 증거를 깎아내리는 것이다. “프롬프트를 제대로 안 쳤네.” “가장 정교한 모델을 안 썼네.” “모델은 3개월 전보다 훨씬 좋아졌어.”
이건 제게 계속 일어나는 일이 정확히 이렇습니다.
ChatGPT는 단순한 일 몇 가지는 도와줄 수 있습니다. 다만 설명하려고 장황한 출력을 고집해서, 저는 매번 “코드만, -사실- 만 주세요”라고 다시 말해야 합니다.
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Copyright © 2026 Kyle Kingsbury.
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