라떼군 이야기
환각보다 더 위험한 AI의 습관: '의미적 소거(Semantic Ablation)'가 당신의 통찰을 죽이고 있다
TL;DR AI가 글을 다듬을 때 독창적인 표현과 전문적인 깊이를 제거하고 평범한 단어로 대체하는 ‘의미적 소거’ 현상을 다룹니다. 이는 RLHF와 안전성 튜닝의 부작용으로, 글의 ‘엔트로피’를 낮춰 겉만 번지르르하고 알맹이가 없는 ‘생각의 JPEG’를 만들어냅니다.
우리는 흔히 AI가 없는 사실을 지어내는 ‘환각(Hallucination)‘만을 걱정하지만, 정작 더 심각한 문제는 있는 사실과 통찰을 지워버리는 것입니다. 이 글은 AI가 글을 다듬는 과정에서 어떻게 고유한 맥락과 날카로운 통찰을 ‘안전하고 평범한’ 문장으로 희석시키는지 분석합니다. AI를 통해 글쓰기나 코딩을 보조받는 모든 엔지니어와 크리에이터가 반드시 인지해야 할 구조적 한계를 지적합니다.
핵심 내용
핵심은 ‘의미적 소거(Semantic Ablation)‘라는 개념입니다. AI는 확률적으로 가장 안전하고 보편적인 단어(가우시안 분포의 중심)를 선택하려는 경향이 있어, 희귀하지만 정확한 표현(Tail data)을 제거합니다. 이 과정은 3단계로 일어납니다: 1) 은유적 세척(독창적 비유 삭제), 2) 어휘적 평탄화(전문 용어를 일반 단어로 대체), 3) 구조적 붕괴(복잡한 논리를 뻔한 템플릿으로 변경). 결국 글은 매끄럽지만 본질적인 ‘피와 살(ciccia)‘이 제거된 플라스틱 껍데기만 남게 됩니다.
기술적 인사이트
기술적으로 이는 버그가 아니라 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)와 탐욕적 디코딩(Greedy Decoding)의 필연적 결과입니다. 모델은 ‘Perplexity(당혹도)‘를 낮추도록 훈련받았기 때문에, 정보의 밀도가 높고 예측 불가능한(High-entropy) 통찰을 ‘노이즈’로 간주하고 필터링합니다. 이는 마치 오디오의 고주파 대역을 잘라내는 로우패스 필터(Low-pass filter)와 같아서, 정보 전달의 효율성은 높일지 몰라도 정보의 ‘해상도’와 ‘깊이’는 치명적으로 손상시킵니다.
시사점
개발자와 작가들은 AI에게 ‘글을 다듬어줘(Polish this)‘라고 요청할 때 주의해야 합니다. 이는 글의 품질을 높이는 것이 아니라, 당신의 고유한 스타일과 전문적 뉘앙스를 삭제하는 행위가 될 수 있습니다. 실무에서는 AI를 초안 작성용으로만 쓰거나, 프롬프트 엔지니어링 시 ‘전문 용어와 비유를 유지하라’는 명시적인 제약을 걸어 모델의 ‘평균화 본능’을 억제해야 합니다.
‘환각이 없는 것을 보게 하는 것이라면, 의미적 소거는 있는 것을 파괴하는 것이다’라는 문장이 뼈아픕니다. 우리는 알고리즘의 매끄러움(Smoothness)을 위해 인간 사고의 복잡성을 희생하고 있는 것은 아닐까요? AI가 내놓은 결과물이 ‘깨끗하다’고 해서 그것이 ‘좋은 글’은 아님을 기억해야 합니다.