AI(LLM)과 창의성 고갈

 뭐든 질문만 하면 답변을 척척 해주는 요술상자 LLM의 도래 이후 지식인이 박살난 이야기를 들은 적이 있습니다. 오히려 거꾸로 침공을 당해서, LLM을 요상하게 적용한 봇이 질문이 올라오면 바로 복붙을 해서 GPT의 답변을 지식인 인간이 쓴 답변처럼 등록하여 일부러 이상한 명령어를 질문에 섞어버리는 등 괴상한 짓거리에 대한 유튜브를 본 기억이 납니다.

벌써 2년 된 영상이긴 합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=UpnnwmTb5Ss

 속도와 정확성(?), 논리적 정합성 특히 속도 면에서 인간 답변자의 속도와 비교 자체가 불가능한 점에서 사람들은 자연스럽게 편의성과 편리성 때문에 AI에 더욱 의존하고 자주 사용하게 될 것이며, 인간에게 직접 질문을 올리고 답변을 받는 일 자체가 줄어드는 것은 당연합니다. 해당 영상에서도 질문과 답변 수 자체가 완전히 개박살이 나버린 통계를 같이 보여줍니다.

 인간이 올리는 어떤 경험담, 자신의 의견과 생각이 무조건 다 창의적이고 가치가 있다고 신격화하는 것은 아니지만 거꾸로 극단적으로 사람들이 다른 인간에게 직접 의견을 물어보고 정확성을 평가하고 객관적인(혹은 주관적인) 타인의 평가를 받는 것을 훨씬 줄여버리는 지금 시대의 모습을 결코 좋게 봐줄 수가 없습니다.

 유튜츠 채널명 '이면서다'라는 유튜브로도 나름 유명한 방송에도 자주 출연하며 정말 뇌섹남의 표본인 변호사 임현서 씨는 유튜브를 통해서 적극적인 생존을 위해 AI 툴을 잘 활용하는 이야기를 그 필요성과 구체적인 예시를 통해 자주 하고, 저도 공감하지만 유료 구독은 기본적으로 해야한다고 생각할 정도로 서로 공감하지만 그렇다고 모든 것을 AI에게 의존하라고 무조건 숭배하라는 것은 절대 아닙니다. 임현서 변호사는 문과의 탑 엘리트인 로스쿨 출신 변호사이면서도 동시에 웬만한 이공계 빰때리는 이공계 관련 경험이 풍부한 사람으로서, 변호사로서 도구에 한정된 AI의 숙련된 사용법과 응용법을 강조하는 것이지 무조건 AI만 쓰면 개나소나 다 천재이며 월 소득 1천을 달성할 수 있다는 과장된 신화를 주입하는 사람이 결코 아니라는 것을 이해해야 합니다.

 아니 저 뇌섹남 변호사 형님은 저렇게 AI를 적극 잘 쓰라고 하는데 니는 뭐에요?? 라고 하면, 오히려 근본적인 어떤 기준이랄까요 신뢰의 하한선은 그 분이나 저나 동일합니다. 논리적 정합성을 확인하고, 대량의 데이터를 정제하고, 소위 죽은 지식을 다루는 상황에서 AI는 막강한 속도와 정합성을 바탕으로 월등한 능력을 보여주지만 그 외에서는 형편없다고 느낍니다. 저보다도 똑똑한 사람인데, LLM이 의사결정 능력조차 인간을 초월했다고 확신했으면 그냥 AI로 모든 일 다 자동화해버릴 인간입니다 저 분은.

 인간의 학문 분야 중에서 오래 되어서 데이터베이스화 되어있으면서도, 뭐랄까 나쁘게 말하면 죽은 지식이어서 그다지 혁명적인 변동이 없는 분야가 대표적으로 무엇이 있을까요? 저는 개인적으로 종교라고 생각합니다. 종교 철학도 발전이 아예 없었던 것이 아니고 소수의 천재적인 선각자들이 번뜩이는 깨달음 몇 줄로 다 평정한 것이 아니라 나름 보면 여러 종류의 부처님도 있고 발전하는 과정을 거쳤습니다. 비슷하게 오랫동안 생존해온 사주 명리학도 과거에는 연주를 중심으로 보다가 현대에서처럼 일주를 중심으로 사주풀이를 한 시기가 정확한 기원과 창안자는 알려지지 않았으나 분명 그 간극이 존재합니다.

 때문에 전 개인적으로 종교와 AI를 다루었던 철학 전공 교과목 <인공지능 심리철학>을 대단히 흥미롭게 보았습니다. 오히려 부처님은 AI로 재현이 가능할 법 하다고 생각합니다. 단순무식하게 불교 경전을 다 데이터로 정제하고 해석해서 때려박으면 부처님이 튀어나오지 않을까? 실험하고 도전해볼만한 가치가 있다고 생각합니다.

 평소 법륜스님의 즉문즉설을 자주 듣는데, 그 분이 막힘 없이 척척 대답을 잘 하시는 것을 보면 결국 근본적인 원리를 해탈한 상태에서 현대의 상황의 디테일에 맞추어서 응용하고 변용하는 것이라는 생각이 듭니다. 그 분이 예지력이 있어서 어떤 질문이 나올 지 다 미리 알고 치팅 페이퍼에 미리 준비하고 답변을 세세하게 미리미리 다 작성해서 외우시는 분이 전혀 아닙니다. 그 분이 근본 원리를 꿰뚫은 다음 오만가지 인간 세상의 괴로움과 고통, 억까와 억울함에 척척 답을 내놓는 것을 보면 결국 인간의 고민과 근심은 돌고 도는 한정된 풀 속에서 챗바퀴에 불과하다는 것을 은근히 보여주고 있습니다.

 말도 안되는 헛소리 횡설수설 망상 개소리가 창조, 창의성이라고 주장하는 것은 절대 아닙니다. 다만 AI에 대해서 LLM의 작동 방식에 대해서 알 수 있는 컴공 전공과목 <자연어 처리개론>을 들어보니 확신을 하게 됩니다. 얘는 뭐랄까 인간처럼 주관과 성격이 뚜렷하고 기준이 일관되었다는 생각이 안 듭니다. 작동 과정 중 어느 부분을 보아도 확률적으로 계속 계산하고 튜닝을 하고, 학습 데이터를 선정하는 것에 대해서 어떻게 효율적으로 더 잘 돌릴까를 연구하는 것에 불과하지 AI의 근본에 대해서 건드리고 혁신적이고 전혀 다른 패러다임의 변화가 LLM 안에서 일어난다는 생각이 별로 안들었습니다.(학부 4학년 전공 교과목 하나 듣고 다 깨달은 척 하는 더닝 크루거 증후군의 전형적인 예시로 필자가 꼽힐 위험도 있긴 합니다만)

 어디를 보아도 뭔가 창조적 사유, 창의적인 발상이라고 불릴 법한 작동 부분이 전혀 없어 보입니다. 결국 무엇을 학습했느냐, 얼마나 잘 정제되고 좋은 데이터를 훈련했느냐에 따라서 성능이 크게 변화하는 것을 보면 나쁜 것을 배워도 좋은 점을 찾아내고 창의적이고 창조적 해석을 통해 긍정적인 변화가 가능하긴 한 인간과 달리 얘는 그냥 타락을 해버립니다. 유튜브 댓글처럼 다소 저급하고 쉬운 언어를 배운 LLM이 잼민이 언어를 그대로 내뱉은 사례는 유명하고 다양하게 많이 존재합니다.

 그렇다면 지금 우리가 애용하는 LLM의 데이터는? 결국 여태까지 LLM의 탄생 직전까지 넷상에 올라와있던 인간이 직접 수작업으로 올린 경험담, 의견, 다소 주제에 엇나간 생각, 일부 불법 복제되어 업로드된 좋은 전공 서적, 일부 무료 논문에 불과한데 그렇게 한정된 데이터를 학습하고, 그 바탕으로 확률적으로 계산해서 말을 뱉어내는 LLM이 과연 창조적인 주체일까? 에 대해서 굉장히 큰 의문을 느끼게 됩니다.

 AI가 미처 인간이 발견하지 못하고 찾아보지 못한 정보를 새롭게 제공하고 나름의 통찰과 신선한 자극을 준다던가 그런 것은 충분히 가능하다고 생각합니다. 그런데 그렇게 작동하면 결국 그것을 정리하고 나름의 의의와 의견을 제시하고 새롭고 참신한 이론과 과감한 추론, 도전을 하는 것은 인간의 역할입니다. 인간이 한정된 시간과 속도 속에서 한정된 분야에서만 알고 있던 공통점이 더욱 넓고 다양한 분야에도 적용될 수 있다는 가능성을 AI를 통해 느끼게 되면, 그것을 다시 정리하고 재해석하는 것은 여전히 인간의 몫이라는 생각이 듭니다.

 결국 데이터 셋, 학습 데이터의 종류와 양에 의해서 성능이 크게 왔다갔다한다는 것은 이 LLM이라는 놈이 그닥 창조성, 고유성, 창의성, 자립성과는 거리가 멀다는 느낌을 계속 필자에게 주고 있습니다.

 태양 아래에 새로운 것이 없다는 격언처럼, 어쩌면 우리가 참신하다! 신선하다! 새롭다! 신유형이다! 라고 부르는 창의성 또한 무언가의 결국 반복에 불과한 것일 수도 있겠습니다. 우리가 미처 알아차리지 못한 응용의 한 예시일 수도 있겠습니다. 사실 지금과 같은 글을 쓰려면 창의성이란 무엇인가? 라는 훨씬 더 거대하고 복잡한 철학적 문제를 잘 해결해야 하는데 그건 필자의 역량 밖이기에 다소 러프하게 남겨두고 적당히 편의를 보아서 타협하고 나름의 논지를 전개해보겠습니다.

 인간이 속도와 편의성이라는 타성에 젖어서 LLM에 더욱 의존하고 질문에 대해서 답을 구하는 것을 AI에게 맡기는 것을 더더욱 자연스럽게 여긴다면, 거꾸로 지식인에 일일이 수작업으로 자신의 의견을 피력하고 나름의 관점과 경험담, 의견, AI보다 부정확하거나 논리적 비약이 있는 러프한 주장을 굳이 입력하고 등록할 필요를 못 느낄 것이고 그 데이터가 줄어들기 시작할 것입니다. 그렇다면 다시 그것을 바탕으로 학습하고 답변을 뱉어내는 LLM은 점차 한정된 데이터 셋에서 챗바퀴처럼 돌고 돌기만 하지 않을까 하는 생각이 문득 듭니다.

 최근에는 LLM을 넘어서 제조업 강국인 한국에 특화된, 한국이 우위를 선점할 수 있는 풍부한 육체, 하드웨어 상호작용의 정보를 입력할 수 있는 피지컬 AI(PAI)가 각광받고 있습니다. 이전에도 육체성에 대해서 중요하게 필자가 주장한 것처럼, 분명 인간을 비롯한 생물이 자신의 나약한 육체를 가지고 한계를 느끼며 긴밀하고 신속한 상호작용을 하는 것은 AI에게 전혀 다른 종류의 데이터로 신선한 자극이자 새로운 소재로서 충분한 가치가 있을 것입니다.

 그런데 만약 그 PAI라는 것도 이 현실의 상호작용, 물리 법칙, 운동성, 육체성, 실시간 변화, 생물학적 한계 등의 새로운 데이터 셋을 학습하고 나면? 초창기에는 LLM과 전혀 다른 성능과 신선한 창의성, 이전과 다른 혁신적인 창조성을 보여줄 수도 있겠지만 그러한 데이터를 받아먹다가 결국 그 데이터 마저 LLM과 비슷하게 학습하는 내용이 고갈되어버리면 그때 가면 또다시 챗바퀴를 돌리는 반복적인 행태가 일어나지 않을까 합니다.

 애초에 인간의 창의성 또한 그다지 뭔가 위대하고 뭔가 신이나 악마가 거론될 정도로 신비한 무언가가 아니라, 경험과 데이터를 바탕으로 다양한 관점과 성격, 기질적 특성에 따라서 달리 표현하는 것에 불과하다고 평가절하를 해버린다면 앞서 말한 시나리오에서의 AI 창의성의 한계처럼 인간의 창의성 또한 한계를 가진 것에 불과하다고 생각할 수도 있겠습니다.

 다만 필자가 어렴풋이 느끼기에는 철학 수업을 통해 살짝 배운 바, 용어라는 것도 정의하기 나름이고 그것을 구체화하고 세세하게 나누는 것 자체도 의의가 있습니다. 지금은 우리가 창의성이라는 단어를 굉장히 러프하고 포괄적으로 쓰지만, 예컨데 아인슈타인이 물리학에서 보여준 창의성과 베토벤이 음악 감수성에서 보여준 창의성만 보아도 창의성을 함부로 동일한 개념과 층위로 쓰면 안될 것 같다는 단서를 줍니다. 그럼에도 우리는 여전히 무엇을 창의성이라고 보아야 할지, 어디까지를 창의성이라고 할지, 창의성에도 종류와 계층이 얼마나 세세하게 존재하는지에 대해서는 그다지 잘 알지 못합니다.

 다소 논리적 비약이 있고 엄밀하지는 못하지만, 결국 학습하는 데이터 셋이 고갈되고 AI가 시작점은 다소 달랐으나 결국 비슷비슷한 내용의 경험담과 인터넷 데이터를 받아먹고 어느 한 지점으로 수렴하는 순간, 각자의 고유성과 개성적 특성이 사라지고 다들 거대하고 뭔가 심오하긴 한데 챗바퀴를 도는 존재에 불과하지 않게 될까 싶습니다.

 그리고 그 지점에 다들 도달해버리면, 더 이상 무언가 창의적이고 고유하다고 할 만한 것을 AI로부터 전혀 기대하기 어려워질 것입니다. 비슷하거나 동일한 데이터를 바탕으로 모범답안으로 여겨지는 답변으로 각기 다른 AI들이 비슷비슷하게 수렴해버린다면, 그들을 다 동일하게 창의적이라고 해야할 것 같은데 그게 창의성의 정의에 부합한가요? 똑같이 창의적이라는 말은 똑같이 반복적이고 앵무새에 불과하다는 말과 동일하지 않나 합니다.

 AI는 분명 어떤 명확하고 뚜렷한 기준이나 인간의 인격, 성격과 같이 고유한 무언가가 없습니다. 은근히 질문을 통해서 답변을 유도하고 회피할 수 있다는 점, 글을 퇴고하라고 가이드라인을 제시해줘서 그것대로 바꿔서 다시 물어보았더니 또다시 바꾸라고 끝도 없이 계속해서 퇴고를 진행하며 수정 사항을 무한하게 제시하는 것만 보아도 LLM이라는 것은 확실히 인간처럼 어느 정도의 상한선과 하한선이 존재하며, 고유하면서도 나름의 암묵적 기준이 없는 앵무새에 불과하다는 느낌을 줍니다.(물론 LLM이 충분히 고유하고 창의적이며 인격으로 보아도 될만큼 독립적이라고 주장하는 철학 논문들도 있습니다)

 성격적으로 고정되었고 일관성이 있는 생물이라면, 어느 정도 고치면 만족하고 거기서 끝을 맺어야 할텐데 AI한테 글을 집어넣고 퇴고를 하기 시작하면 정말 한도 끝도 없이 그저 입력하는 인간이 지칠때까지 계속해서 수정 사항과 개선 사항을 지속적으로 매번 다르게 생성해줍니다. 그러한 점에서 겉보기에는 마치 LLM이 인격을 갖고 나름의 기준과 일관성을 가진 고유한 어떤 생명체 비슷한 것이라는 착각을 주지만 쓰면 쓸수록 결코 생명과는 거리가 멀다는 느낌을 받습니다.

 저는 개인적으로 20대 초중반에 ChatGPT가 개발되고 LLM이 유행하기 시작한 것을 참 절묘한 타이밍의 큰 행운이라고 생각합니다. 완벽하진 않지만 나름 메타적인 비판과 분석, 주관을 확립하고 나서야 AI가 개발되어 상용화된 것이 저에게 아주 다행이라고 생각합니다.

 왜냐하면 글쓰는 습관, 사고하는 과정을 충분히 스스로 훈련하고 체득하지 못한 상태에서 AI가 너무나도 빠르게 튀어나와서 저의 사고 능력 등을 대체해버리고, 편리한 도구로서 제가 과의존하고 항상 무언가 생각을 하거나 글을 쓸 때 지속적으로 요청만 하였다면 AI는 계속 똑똑해지는 반면 저는 계속해서 멍청해지기만 했었을 듯 합니다.

 지금도 제가 나름 고유한 경험과 의견, 개성적인 주장을 정리하고 이 소재들을 AI한테 넘겨서 글 써보라고 하면, 정말 형편없는 글을 쓰는데 이건 제 글이 완벽하다기보다는, 제가 의도하고 생각하고 나름 논리를 수렴하고 정리한 것과 전혀 동떨어진 식으로 짜집기를 한 결과물에 크게 실망하였기 때문입니다. 이 정도 생각하고 이 정도 단서와 경험을 하였으면 이렇게 글이 써질 법 한데, 저의 문체나 논리 사고 과정과 전혀 다른 쌩뚱맞으면서도 영양가 참 떨어지는 쓰레기 같은 글을 줘서 전 항상 제가 직접 쓰는 맛에 타이핑을 합니다. 시간적 효율성을 추구하고, 그냥 무작정 많이 뱉어낼 수록 제 소득이 올라가는 보상 구조 속에서 AI와 함께 있었으면 그냥 무식하게 AI한테 아무거나 다 입력하고 복붙만 계속 했을 것 같습니다.

 저의 나름의 성격적 습관, 굳어진 어체나 어휘, 자주 쓰는 단어 등이 확립되기 전에 AI가 나왔더라면 전 개인적인 편리 때문에 쓰기 시작하여 점점 과의존하는 형태로 빠져들었으리라고 꽤 강하게 확신합니다.

 필자가 AI를 자주 활용하고 특히 요새는 팩트체크 기능을 위해 퍼플렉시티를 자주 사용하는데, 그러한 모습을 보고 AI에 필자가 너무 과의존하며 필자가 자신의 생각과 논리를 주체적으로 정리하고 의사결정에서 책임을 회피한다고 오해하는 일이 지난 1년간 꽤나 많이 있었습니다. 어디서부터 말을 해야할지, 제가 한 가지 의견에 대해서 최대한 상상 가능한 관점을 최대한 많이 꺼내면서 얼마나 치열하게 토론을 하면서 활용하는지 싹 다 복붙해서 보여주고 싶은 마음이 굴뚝 같습니다 답답해 죽겠습니다.

 그러한 오해를 받을수록 분명 불쾌하고 기분 나쁘고 억울한 마음도 있지만, 전 오히려 거꾸로 그러한 초보적인 오해를 하는 사람들이 더더욱 걱정이 됩니다. 왜냐하면 AI라는 것은 쓰면 쓸수록 저처럼 신뢰가 흔들려야 하는 것이 정상이라고 믿기 때문입니다. 그들은 그저 AI 몇번 써보고 그 마법과 같은 답변과 성능에 신기해하면서도 저처럼 깊이 파보지 않았기에, AI를 자주 활용하는 필자를 보고선 AI에 과의존하며 자신의 생각과 논리를 AI에게 전부 다 맡겨버리고 중대한 인생의 의사결정을 그냥 드립다 AI에게 맡겨버린다는 오해를 하는 것입니다.

 쓰면 쓸수록 더더욱 확신합니다 지금의 LLM은 절대로 신뢰하고 의존하면 안되는 존재입니다. 더 많이 쓰면 쓸수록 점차 얘가 이상하다는 생각이 들어야 정상이며, 강점과 약점을 분명하게 구분할 수 있어야 합니다. 속도와 논리적 정합성을 한정된 범위 안에서, 입력자가 제공해준 그 프레임 안에서 골라내는 것은 꽤나 인상적이고 유용합니다. 하지만 그 외의 분야에 대해서는 절대로 신뢰하거나 맹목적으로 따르지 않습니다 오히려 속도라는 강점 때문에 1차 필터링의 도구로 쓰는 것에 불과하지, 그런 다음 중요한 의사결정일수록 당연하게도 주위 지인에게 의견을 더 많이 묻습니다. 내가 보기에는 AI의 말이 꽤나 합리적으로 보이는데 혹시 내가 미처 보지 못한 관점과 영역이 있을까? 를 더더욱 많이 의심하게 됩니다. 얘가 나한테 (의도적이진 않지만) 그럴듯한 사기를 치고 있지 않을까?? 를 더더욱 강하게 의심하면서 쓰게 됩니다.

 지금의 ChatGPT 생성형 AI들보다도 훨씬 더 앵무새에 불과하였던 일라이자의 상당히 그럴듯해보이는(그저 앵무새와 약간의 변형, 변용에 불과한 답변에 머물렀고 지금의 LLM보다도 훨씬 조악했으나) 답변에 사람들이 일라이자를 꽤나 그럴듯한 인간과 비슷한 존재로 느끼고 여긴 과거의 사례는 결코 무시할 수가 없습니다. 그때보다 훨씬 더 강력한 하드웨어 성능으로 더 많은 데이터를 때려박은 LLM이 더 강한 오해를 불러일으킬 것입니다.

지금 기준의 LLM으로 보면 아연질색할 수준의 일라이자는, 당시 사람들에게는 꽤나 신선하게 다가왔으며 얘가 꽤 인간 같다, 내가 인간이랑 상호작용하고 있는 것 같다는 착각을 꽤나 많이 불러일으킨 것으로 유명합니다. 좀 극단적으로 술취해서 횡설수설하는 사람도 일단은 사람이라고 여기는 실제 사례를 보면, AI를 인간이라고 착각하거나 확신하는 것 또한 그다지 엄청 극단적인 실수라는 생각이 안 듭니다. 현대 LLM도 작동 방식을 요리조리 뜯어보니, 얘가 감정?은 커녕 성격이나 인격 아니 최소한의 확고한 기준선조차 없다는 생각이 계속 듭니다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=169201

 한 번 전자계산기가 발명되어 이후 연산 속도에서는 영원히 기계가 인간을 이겨버리고 굳이 인간에게 간단한 사칙연산 산수를 의존하지 않아도 된 것과 비슷하게, AI는 분명 빠르게 검증하고 간편하게 의견을 물어보고 논리적 정합성을 신속하게 확인하는 영역에서는 아마도 인류의 멸망까지 인간을 완전히 대체할 것입니다. 부담없이 개소리도 물어볼 수 있다는 점, 속도가 대단히 빠르고 인간을 초월하는 스피드로 어찌어찌 답변을 생성한다는 점에서 간편한 1차 필터링 역할로서는 아마 영원한 지위를 누릴 것 같습니다만...

 분석적이고 논리적인 검증 도구로서, 논리적 정합성을 앞뒤 말이 서로 합치되고 비약이 너무 심각하지 않은가를 검증하는 부분에서는 분명 신뢰할만 하지만 LLM은 결코 인간 사회가 굴러가는 근본 원리를 체득한 것 같지는 않습니다. 판검사 변호사가 아마도 이러한 사고 과정을 거쳐서 이렇게 결론을 내릴 것 같다 라고 의견을 주는 것을 절대로 믿을 수가 없습니다. 틀리는 일을 수도 없이 많이 경험해보았고, 그 경험을 직접 전공 교과목을 통해서 생성 과정의 확률적인 요소에만 의존하는 작동 방식을 목격하면서 더더욱 확신하였습니다.

 중요한 고민에 대해서 민감한 개인적인 질문에 대해서 의견을 쉽게 AI에게 묻는 것은 얼마든지 가능한 일입니다. 그런데 이후 다른 인간의 반박을 당했을 때 "AI는 이렇게 말하던데요~" 라는 말을 꺼내는 순간 그것은 잘못된 것입니다. 앞서 말했듯이 원고를 퇴고할 때도 보면 수정을 끝도 없이 요구합니다. 큰 틀에서는 그다지 변화가 없지만 사소한 변화에 대해서 무한하게 발산하는 AI를 보면 얘는 뭔가 고정되고 고유한 인격체이자 성격적 특성을 가진, 어떤 인간 비슷한 존재라는 생각이 전혀 안듭니다.

 그리고 그러한 LLM들이 결국 인간이 생성하고 웹상에 업로드해둔 데이터와 지식인 답변 등을 바탕으로 학습하고 그것에서부터 돌아가는 근본적인 한계를 생각할 때, 앞으로 LLM은 초창기의 신선함과 달리 급격히 그 창의성이랄까 새로움과 신선함을 잃어가지 않을까 싶습니다. 인간이 편리하다고 LLM에 더더욱 의존하며 계속해서 그 기대치와 높은 신뢰도를 쌓아왔는데 동시에 인간이 직접 자신의 소소한 경험담, 육체적 상호작용과 소통의 느낌을 언어로 표현하고 공개하는 것이 적어질수록, 어느 순간 자연스럽게 LLM의 발전은 정체되었음에도 불구하고 그간의 발전 양상에 확신을 가진 인간은 당연히 앞으로도 더욱 수준 높은 창의성과 통찰력, 신선함과 재미를 줄 것이라고 완전히 어긋난 예상을 하지 않을까 합니다. 그 간극이 지나치게 커지는 시점에서 본격적인 심각한 부작용이 여러가지 일어나겠구나 합니다.