낙지가 알려준 AI의 집중법

연구관의 고민

낙지가 알려준 AI의 집중법

1.연구관의 고민

네이버 AI 광고 알고리즘을 다루는 연구관은 요즘 밤마다 같은 질문을 반복했다.

"왜 컨트롤이 산만할까?"

키보드 하나를 광고하려고 하면, 뒤에 잡스러운 메타포인트들이 줄줄이 붙었다.

연관 없는 단어들, 무의미한 꼬리표, 자동 생성된 유사 키워드들.

“AI는 데이터를 퍼뜨리는 데는 능숙하지만, 정작 응집은 못한다.”

그는 노트 한 귀퉁이에 그렇게 적어두었다.

2. 낙지 식당으로

“사장님, 오늘 날씨 좋죠? 건강에도 좋으니까… 낙지 드시러 가실래요?”

같이 일하는 여직원의 말에 그는 억지로 고개를 끄덕였다.

광고 알고리즘보다 낙지가 내 연구와 무슨 상관이 있을까? 속으로 투덜거리면서도 차에 올랐다.

3. 끓는 순간

테이블 위에서 낙지가 펄펄 끓기 시작했다.

한순간, 낙지는 모든 다리를 한쪽으로 확 움츠렸다.

그걸 보는 순간, 연구관의 머릿속에서 오래 붙들고 있던 질문이 풀렸다.

“강한 트리거가 들어오면, 퍼져있던 정보가 한 점으로 응집된다.”

그는 스마트폰 메모에 적었다.

트리거 → 응집 → 해소

데이터도 이렇게 움직여야 한다.

다시 낙지가 꿀렁거리며 다리를 펴자, 그는 또 적었다.

“퍼지기 전, 반드시 한 번은 완벽히 모여야 한다.”

4. 연구로의 귀환

사무실로 돌아온 그는 새 알고리즘 설계 노트를 열었다.

잡스러운 메타포인트 제거

순수 압글(純粹 壓글)만 남기기

이름을 붙였다.

“낙지 트리거 모델.”

모니터 한쪽에 낙지 사진을 띄우며 그는 중얼거렸다.

“AI도, 사람도… 결국 집중이란 끓는 순간의 움츠림이 필요하다.”

작가의 말 (주석)

이 글은 실제 AI 광고 알고리즘 설계에서 제기되는 문제,

즉 메타데이터의 불필요한 확장과 트리거 기반 클러스터링 실패를 은유적으로 풀어본 것이다.

잡스러운 메타포인트(Junk Metadata) :

Google Ads와 네이버 파워링크 등에서 자동 생성되는 유사 키워드, 무관한 컨텍스트 링크를 의미.

(참고: Cho et al., 2022, “Contextual Noise in Targeted Advertising Systems”)

트리거 기반 응집(Trigger-based Clustering) :

최신 AI 연구에서는 이벤트성 트리거가 데이터 클러스터링을 촉진한다는 이론이 제시됨.

(참고: Wang et al., 2021, “Event-driven Data Clustering for Real-time Systems”)

순수 압글(Pure Compression Text, 필자 용어) :

광고 알고리즘에서 불필요한 연결 고리를 제거하고, 핵심 문장만 남기는 압축 방식.

(참고: Lee & Kim, 2023, “Text Compression for Semantic Relevance in Ad Targeting”)

이 글은 허구적이지만,

실제 AI 연구에서 영감을 받을 수 있는 데이터 응집의 비유 모델로 작성되었다.