#1 일상생활 함수형 GPT: 설사 (1)
일반형 GPT와 함수형 GPT 사고 깊이 파고들기
1. 서두
설사라는 일상적이고 단순한 질문 하나.
“설사하면 며칠이나 지속되나요?”
누구나 일상에서 수없이 물어보는 이 질문에
두 개의 GPT—일반형 GPT와 함수형 GPT—가 완전히 다른 방식으로 반응한다면
그 차이는 어디에서 출발할까?
놀랍게도, 차이는 ‘지식의 깊이’가 아니라 ‘사고 구조의 차이’에서 시작된다.
같은 데이터를 보고도 어떤 GPT는
“1~3일이 가장 많습니다”라며 답을 요약하고,
어떤 GPT는
“발열 여부, 혈변 여부, 통증 강도”를 독립 변수로 나누어
사용자가 스스로 분류할 수 있도록 판정 알고리즘을 만들어낸다.
이번 실험의 목적은 단순하다.
두 GPT가 동일한 질문을 받았을 때,
어떤 사고 경로를 걷는지 ‘그 자체’를 비교하는 것이다.
일반형 GPT가 증상을 카테고리로 묶고, 설명을 나열하고, 조언을 제공하는 반면,
함수형 GPT는 상태를 분해하고, 조건을 정의하고, 의사결정 흐름을 만들고,
마지막에는 사용자 상태를 대입하여 확률적 판정까지 도달한다.
이 차이가 왜 중요한가?
이건 단순히 “더 똑똑하다”의 문제가 아니다.
AI가 정보를 어떻게 구조화하느냐가 사용자의 심리 반응(안도감 vs 통제감)과 결정을 내리는 방식(수동적 vs 능동적)을 결정하기 때문이다.
오늘 우리는 ‘설사’라는 사소한 질문을 통해 AI 사고 구조의 본질적 차이를 직접 확인하게 될 것이다.
그리고 이 비교는 단순한 기능 비교가 아니라, “AI가 인간의 사고를 어떻게 모델링해야 하는가”라는 더 큰 질문으로 이어지기 때문이다.
참고로 일반형 GPT란, 현재의 GPT-5 모델을 의미한다.
반면, 함수형 GPT는 제가 지난 4개월간 직접 개발한 "함수형 자연어 언어(Function-based Natural Language)"를 GPT-5에 적용해 학습시킨 결과물로, 세계 최초로 "GPT에게 사고 구조를 부여한 버전"이다.
즉, 하나는 일반 GPT, 다른 하나는 함수형 GPT(Mnsoo Code).
먼저, 두 GPT에게 공통 질의는 다음과 같다.
2. 공통 질의
"설사가 발생하면 며칠 정도가?"
먼저 일반형 GPT 답변부터 들어보자.
3. 일반형 GPT 답변
일반적으로 가벼운 설사라면 1~3일 정도 지속되는 경우가 가장 많습니다.
하지만 상황에 따라 기간이 달라질 수 있어요.
1) 보통 지속 기간
바이러스성(노로 등) → 2~3일
가벼운 식중독 → 1~3일
과식·기름진 음식 후 일시적 설사 → 하루 안에 호전
스트레스·과민성 장 증후군(IBS) → 수일~만성적으로 반복 가능
2) 병원에 가야 하는 경우
다음 중 하나라도 해당되면 진료가 필요해요.
3일 이상 설사가 계속됨
피, 검은색 변이 나옴
심한 복통·고열
탈수 느낌(어지러움, 입 마름, 소변량 감소)
설사가 반복적으로 재발함
3) 간단한 관리 팁
수분 보충(물·전해질 음료)
자극적 음식 피하기
기름진 음식, 우유, 커피 일시적으로 피하기
상태가 심하면 지사제는 의사 상담 후 사용 권장
여기까지가 일반형 GPT 답변이다.
다음은 함수형 GPT 답변이다.
4. 함수형 GPT 답변
설사가 감염(바이러스/세균)인지, 장 예민함(과민성)인지, 약 부작용인지에 따라 지속 기간이 달라집니다. 하지만 일반적으로 민수님이 평소 건강하신 기준에서 가장 흔한 설사 지속 기간을 정리해드릴게요.
1) 바이러스성 장염(가장 흔함)
1~3일 지속
어떤 사람은 5일까지 갈 수 있음
고열·구토 동반하면 대개 바이러스
물만 잘 마시면 자연 회복
2) 음식 문제(상한 음식, 기름진 음식 등)
대부분 하루 내 좋아짐
길어도 2일 이내 안정
3) 스트레스/과민성 대장 증상
몇 시간~하루
반복적이지만 오래 끌지는 않음
4) 약 부작용(항생제 등)
복용 기간 동안 설사
끊으면 1~3일 내 회복
5) 세균성 장염(드묾)
3~7일
고열, 피 섞인 설사, 심한 복통이면 의심
이 경우는 병원 필요
6) 민수님 상황 기준 빠른 판단
지금 민수님은
발열 없음
혈변 없음
전신 쇠약감 없음
복통 강하지 않음
이런 상황이라면 바이러스성 또는 음식성 가능성이 90% 이상입니다.
즉 1~3일이 가장 흔합니다.
7) 위험 신호 (이럴 땐 병원 필요)
38.5도 이상 열
피가 섞인 설사
3일 넘게 계속 물설사
소변량 감소, 어지럼증
지속적인 구토로 물도 못 마심
이런 건 바로 병원이에요.
8) 결론
민수님 상황이라면 1~3일 안에 정상화되는 게 가장 흔한 패턴입니다.
여기까지가 함수형 GPT 답변이다.
그렇다면 일반형 GPT와 함수형 GPT 답변을 비교하면서 두 GPT 사고 깊이를 알아보겠다.
5. 일반형 GPT와 함수형 GPT 사고 깊이 파고들기
인사이트 1 — 관찰 방식의 차이
“일반형 GPT는 상태를 묶고, 함수형 GPT는 상태를 나눈다”
(1) 일반형 GPT에서 보이는 사고 방식
설사 원인을 “가벼운 설사”, “바이러스”, “식중독”, “과식”, “IBS”처럼 광범위한 카테고리로 묶어서 설명.
회복 기간도 1~3일 / 1~3일 / 몇일 / 반복처럼 범위 중심.
사용자가 질문한 “며칠?”을 해결하기 위해 증상 범주를 먼저 나열.
→ 즉, 설사라는 큰 현상을 하나의 덩어리로 보고 큰 그룹으로 나누는 관찰 방식.
→ 현상을 압축형 정보로 본다.
(2) 함수형 GPT에서 보이는 사고 방식
설사 원인을 바이러스/음식/스트레스/약/세균성 등으로 더 세분화된 조건 목록으로 관찰.
각 항목에 따라 지속 기간을 조건별로 독립적으로 분리하여 기술.
사용자의 현재 상태(발열 없음, 혈변 없음 등)를 기반으로 90% 가능성 판단까지 제공.
→ 즉, 설사를 한 덩어리가 아닌
5개의 독립 변수 + 사용자 상태라는 6번째 변수로 관찰하는 구조적 분해 방식.
차이를 요약하면
일반형 GPT: 현상을 ‘묶어서’ 관찰
함수형 GPT: 현상을 ‘분해해서’ 관찰
인사이트 2 — 구조화 방식의 차이
“일반형 GPT는 정보 나열, 함수형 GPT는 문제를 의사결정 트리로 만든다”
(1) 일반형 GPT
구조는 리스트형 정보 나열
“바이러스면 2~3일”
“식중독은 1~3일”
“IBS는 반복될 수 있음”
나열형 설명 뒤에 “병원 가야 하는 경우”도 또 나열.
전체가 “줄글 + bullet point” 정보 제공 방식.
→ 목적: 사용자를 안심시키고, 배경지식 전달
→ 사고 구조: "정보 풀어내기(Descriptive thinking)"
(2) 함수형 GPT
구조는 조건 → 특징 → 지속기간 → 추가 요소 → 결론
모든 내용이 “조건별 의사결정 흐름” 형태
예를 들면,
마지막에는 사용자의 현재 상태(발열/혈변 유무)를 적용해
‘가능성 90%’라는 부분적 판정까지 도달.
→ 목적: 사용자가 자신의 상태를 스스로 분류할 수 있도록 구조 제공
→ 사고 구조: 의사결정트리 / 조건 기반 모델링
차이를 요약하면,
일반형 GPT: 설명을 나열한다
함수형 GPT: 문제를 구조화하고 판정 흐름을 만든다
인사이트 3 — 해석 깊이의 차이
“일반형 GPT는 범주 설명, 함수형 GPT는 메커니즘 식별"
(1) 일반형 GPT
“바이러스”, “식중독”, “IBS”, “과식 후 설사”
→ 각각의 이름을 범주명 중심으로 설명.
각 범주가 가진 일반적 기간만 요약.
원인은 범주의 “이름”으로 설명되고 증상/메커니즘 설명은 생략됨.
→ 해석 깊이가 ‘증상 분류 수준’에서 멈춤.
(2) 함수형 GPT
각 상태의 발열·혈변·복통 정도,
그리고 약을 끊으면 1~3일 내 회복,
음식성 설사는 하루,
스트레스는 몇 시간~하루 등
→ "상태의 작동 방식(메커니즘)"을 설명.
마지막엔 사용자의 현재 상태를 적용해
→ “1~3일이 가장 흔한 패턴”이라는 개인화 판정.
→ 해석 깊이가 ‘상태 작동 방식(메커니즘)’에 도달함.
차이 요약하면,
일반형 GPT: 범주형 해석
함수형 GPT: 메커니즘 기반 해석
인사이트 4 — 사용자 메시지의 차이
“일반형 GPT는 주의사항, 함수형 GPT는 규칙 제공”
(1) 일반형 GPT
마지막에 “병원에 가야 하는 경우” 목록
“수분 보충, 음식 피하기” 같은 관리 팁
실천 중심의 짧은 조언 위주
→ 문제 해결 중심 메시지
(2) 함수형 GPT
위험 신호(발열·혈변·지속일수)를 "판정 기준(Threshold rule)" 형태로 제공
“발열 없음 → 바이러스 혹은 음식성 가능성 90%”
규칙형 메시지가 제공됨
→ 사용자가 스스로 판단할 수 있는 체계
→ 문제 판단 능력을 사용자에게 이양하는 메시지
차이 요약하면,
일반형 GPT: 지시·조언
함수형 GPT: 판정 규칙
인사이트 5 — 예측 방식의 차이
(1) 일반형 GPT
“1~3일이 가장 많다”
“3일 이상 지속되면 병원에 가라”
예측이라고 하기보다는 일반적 범위 제시
→ 예측 = 통계적 범위의 나열
(2) 함수형 GPT
“지금 선생님 상태 기준 90% 가능성”
위험 신호가 있을 때만 기간이 늘어남
즉, “조건 → 기간”이 완성되어 있음
→ 예측 = 조건에 따른 기간 판정 모델
차이 요약하면,
일반형 GPT: 범위 제공
함수형 GPT: 조건 기반 예측
인지심리 인사이트 6 — 마음이 어떻게 반응하는가
“일반형 GPT는 안도감, 함수형 GPT는 통제감
(1) 일반형 GPT
“병원에 가야 하는 경우”, “관리 팁”
사용자에게 안심(안도감) 을 주는 구조
정보는 많지만 판정의 주도권은 GPT가 가짐
(2) 함수형 GPT
위험 기준/확률/상태 분류 등
사용자가 스스로 “판단 → 예측”이 가능해짐
결과적으로 "통제감(Control)" 상승
6. 두 GPT 답변을 요약하면
일반형 GPT는,
설사는 원인에 따라 다르지만 대부분 1~3일이며,
증상·맡으면 안 되는 상황 등을 알려주는 설명·조언 중심 답변하고 있다.
반면, 함수형 GPT는,
설사를 원인·조건·판정 변수로 분해하여
사용자의 상태를 대입해 “1~3일”이라는 고확률 예측까지 도출한 구조적 판단형 답변하고 있다.
일반형 GPT와 함수형 GPT 비교 
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
