[똑같은 생각의 AI, '평범한 당신'부터 지운다.]
70개 모델이 같은 답을 낼 때, 자소서 한 줄 없는 당신의 선택은?
AI시장을 뒤흔들 엄청난 논문이 나왔다고 해서 가지고 왔습니다.
UW Allen School과 Stanford 연구진이 70개가 넘는 주요 언어모델을 같은 열린 질문으로 비교했더니, 놀라울 만큼 비슷한 답을 내놓았다는 논문이 발표되었다고 합니다. 우리가 GPT, 제미나이 외 다양한 프로그램을 활용해도 결국 결과가 도찐개찐이라면 얼마나 당황하고도 어이가 없을까 새각이 듭니다.
어떻게 보면 우리가 각각의 다른 AI를 운영하고 있는 그들의 손바닥 안에서 놀아나고 있는 게 아닐까요? 한번 확인해 보도록 하겠습니다.
[기사 번역문]
AI는 집단지성인가? 거대한 복사기인가?
정답이 하나만 있는 질문이 아닌 열린 질문을 사람한테 하면 당연히 완전히 다른 수십 가지의 답변을 내놓을 수 있다. 이런 열린 질문을 여러 AI 모델에 요청 했을 때 어떻게 되는지 보았다고 한다. 나도 이게 전체적으로 시스테믹 하게 어떻게 결과가 나올지 아주 궁금했다.
그런데 놀라운 것은 주요 AI 기업 70여 곳이 넘는 모델들이 거의 동일한 결과를 도출했다고 한다. 아키텍처도 다르고, 훈련 데이터도 다르고, 회사도 다르지만, 아이디어와 구조, 비유는 모두 같았다고 한다. 시를 써도, 사업 아이디어를 물어도, 인생 조언을 구해도 결국 비슷한 비유와 비슷한 구조로 수렴하는 현상이다. 연구진은 이를 'Artificial Hivemind'라고 부르고 있다.
아마도 이 문제가 특정 모델 하나의 한계가 아니라, 현재 AI 산업 전반의 정렬 방식과 평가 체계가 만들어낸 구조적 현상일 수 있다는 점이다. AI는 점점 더 유능해지고 있지만, 동시에 점점 더 비슷하게 생각하고 있는지도 모르겠다.
창의, 과학, 전략, 의사결정처럼 다양한 관점이 중요한 영역에서는 이것이 결코 가벼운 문제가 아니다. 앞으로 더 중요한 것은 더 똑똑한 AI가 아니라, 서로 다른 가능성을 정말로 제시할 수 있는 사람처럼 다양성을 제시하는 AI를 만드는 일일 것 같다. [ 출처: https://arxiv.org/abs/2510.22954 ]
1단계: 사실과 맥락의 재구성
- 신호(Signal)와 소음(Noise): 여기서 [신호]는 모델의 '성능'이 아니라 '통계적 상관관계'입니다. 70개의 모델이 동일한 비유와 구조를 사용한다는 것은, 이들이 학습한 데이터의 편향을 넘어 '평가 및 정렬(Alignment) 체계의 획일화'가 임계점에 도달했음을 의미합니다. 쉽게 설명하자면 AI모델들이 각자의 개성을 버리고, 심사위원이 좋아할 만한 가장 평균적이고 안전한 정답으로만 가려고 한다는 것 이죠. 즉 오디션프로그램에서 우선은 주목을 끌기 위해 우리가 너무나 친숙한 노래를 선곡하는 것처럼이지 않을까요?)개별 기업의 마케팅 수사[소음]와 달리, 데이터는 AI가 하나의 거대한 '평균적 인격'으로 수렴하고 있음을 가리킵니다.
2단계: 통섭적 사고와 정신적 격자 모형
-생물학적 진화와 적응 (몰빵?): AI 모델들이 동일한 논리 구조를 가진다는 것은 '인지적 단일 경작(Monoculture)' 상태입니다. 이는 예상치 못한 논리적 오류나 데이터 오염이 발생했을 때, 시스템 전체가 동시에 무너지는 리스크를 내포합니다. 즉 도미노처럼 한방에 무너질 가능성이 생각보다 높다는 뜻 이 아닐까요?
- 물리학과 시스템 동학 (=그 밥에 그 나물): 시스템 역학 관점에서 현재의 정렬 기술은 모든 모델을 하나의 '강력한 유인자(Attractor)'로 끌어당기고 있다고 보고 있습니다. 다양한 입력을 넣어도 결국 최저 에너지 상태(가장 안전하고 보편적인 답변)로 수렴하는 엔트로피의 법칙이 작용하고 있는 것입니다. 시스템 내의 '마찰(Friction)' 즉, 서로 다른 의견이 사라지면 시스템은 경직되지 않을까요?
- 복잡계와 불확실성 (나비 효과의 부재): 창의성은 사소한 변수가 증폭되어 전혀 새로운 결과를 만드는 나비 효과에서 기인한다고 합니다. 하지만 '벌집 마인드'는 이 나비 효과를 '노이즈'로 간주하여 제거합니다. 결과적으로 리스크는 관리되지만, 진정한 의미의 혁신적 불확실성은 거세당합니다. 어떻게 보면 부동산 투자가 가장 안정적이니까 똘똘한 한 채에 올인하는 예측가능한 선택으로 편향되는 현상이 AI분야에서도 발생하지 않을까요?
2026년, AI가 대부분의 의사결정의 보조 도구가 된 지금, 우리는 '똑똑한 AI'가 아니라 '나와 다르게 생각하는 AI'를 찾는 데 사활을 걸어야 합니다. 더 늦기 전에 얼마나 현명하고 관점이 다른 질문을 할 수 있는 사고의 전환과 업그레이드가 절대적으로 필요하다고 생각하며 그러기 위해 우리는 무엇을 어떻게 해야 할지 각자가 고민해 봐야 할 문제입니다.
- '인지적 마찰'을 강제로 설계하라: AI의 답변을 그대로 수용하지 마십시오. 의도적으로 "이 답변의 반대 논리를 제시해 줘" 혹은 "19세기 철학자의 관점에서 비판해 줘"와 같은 페르소나 주입을 통해 시스템이 설정한 '평균의 늪'에서 탈출시켜야 합니다. (질문 결과를 확인 후, 확증편향이지 않을까?라는 재질문만이라도 해준다면 기존 답변과는 다른 관점에서의 결과를 도출해주고 있습니다.)
- 소수 모델 및 오픈 소스의 활용: 거대 빅테크의 모델(Closed AI)은 정렬 수준이 너무 높아 모두 비슷한 답을 냅니다. 특정 도메인에 특화된 작은 모델(SLM)이나 규제와 정렬에서 상대적으로 자유로운 오픈 소스 모델을 병행 사용하여 '지적 포트폴리오'를 다변화하십시오. 즉 하나에 몰빵 보다는 다양한 모델을 사용해 보며 나에게 가장 적합한 게 무엇인지 찾아야 하는 시간과 노력이 필요하다는 진리를 다시 한번 강조하고 있습니다.
- 우리의 역할은? '질문의 차별화'와 '최종 편향 제거'가 우선시되어야 합니다.
AI가 제시하는 구조가 뻔하다면, 그것은 질문이 뻔했기 때문일 확률이 높습니다. AI가 예측할 수 없는 인간만의 고유한 경험과 맥락적 데이터를 프롬프트에 섞으십시오. 결국 차별화된 결과물은 AI의 성능이 아니라 인간이 제공한 '독특한 데이터 입력'에서 나올 수 밖에 없습니다.
왜 이런 일이 벌어졌을까를 아주 잠시 생각해 봤습니다.
짧은 시간이지만 AI가 발전할수록, 인간보다 똑똑해질 것을 두려워했지만 이제는 더 똑똑함을 받아들이고 있지는 않을까요? 하지만 2026년 그리고 미래에 우리가 직면한 진짜 공포는 AI가 '모두 똑같아지는 것'입니다. 지적 포트폴리오의 붕괴는 시스템 전체를 프래질(Fragile)하게 만듭니다.
이제 우리가 사활을 걸어야 할 지점은 명확합니다. 거대 모델의 매끈한 답변 뒤에 숨은 '인지적 나태함'을 경계해야 합니다. 스스로 '인지적 마찰'을 설계하고, 소수 의견의 핵심을 복원하는 사람만이 AI가 만든 평균의 감옥에서 자유로울 수 있습니다.
여러분은 어떻게 생각하실까요?