“Lump of cognition fallacy”라는 표현은 경제학의 고전적인 “Lump of Labor Fallacy(노동 총량의 오류)”에서 파생된 개념임
이는 경제 내 일의 양이 고정되어 있다고 믿는 오해를 뜻함
실제로는 기술 발전이나 자동화가 생산성을 높이고 비용을 낮추며, 결과적으로 더 많은 노동 수요를 만들어냄
“AI가 일자리를 없앤다”는 주장도 이 오류의 한 형태로 볼 수 있음
이 글이 정말 인상 깊었음. 다만 “생각을 외주화한다”는 표현은 약간 틀린 프레임 같음
내가 겪은 진짜 문제는 AI를 쓰는 게 아니라 잘못된 부분을 자동화한 것이었음
생각·성찰·판단이 핵심인 작업은 AI를 협력자로 설계해야 하고, 실행이나 기억 같은 건 과감히 자동화해야 함
결국 문제는 ‘생각을 외주화’하는 게 아니라, 중요한 인지 루프를 건너뛰는 데 있음
관련 글을 여기에 정리했음
Gmail에 LLM이 도입된 이후로 불편함을 느꼈음
단어 하나하나와 문장 구성은 그 사람의 정체성을 드러내는 것이라 믿음
그래서 LLM을 통한 직접 커뮤니케이션은 인간적 연결을 해친다고 생각함
친구가 짜증나는 상사와의 관계를 ChatGPT 덕분에 회복한 사례도 있음
인간적 연결이 선의에 기반할 때는 동의하지만, 그렇지 않을 때는 LLM이 오히려 도움이 될 수 있음
누군가 내 말을 과도하게 분석하려 든다면, 오히려 Gmail의 LLM이 완충막 역할을 해줘서 다행이라 느낌
“Reversibility”라는 관점이 마음에 듦
AI가 문법 검사나 요약처럼 한 단계를 돕는 것과, 전체 과정을 대신 수행하는 것은 다름
내가 단순히 승인만 하게 되면 내부 모델을 구축하지 못하고, 판단력도 약해짐
이는 모델의 문제가 아니라 UI/디자인 문제이기도 함
초안을 기반으로 차이를 보여주는 도구는 사용자를 루프 안에 두지만, 빈 페이지에서 시작하는 도구는 ‘수용’을 학습시킴
내가 걱정하는 건, 사람들이 기술에 의존하게 된 뒤 훈련 데이터나 알고리즘이 특정 의제에 편향될 가능성임
이런 현상은 이미 인쇄매체와 방송에서도 반복되어 왔음
결국 정보의 원천이 타인의 통제 아래 있다는 게 문제임
그래서 개인이 자신의 LLM과 하드웨어를 소유할 수 있어야 함
예전엔 OpenAI가 독점할까 걱정했지만, 지금은 Mistral 등 다양한 경쟁자가 생겨 모델 독점 위험이 줄었음
Grok처럼 이미 노골적으로 편향된 사례도 있음
언젠가 챗봇이 특정 제품을 추천하는 광고형 응답을 하게 될 가능성도 큼
사실 이런 구조는 이미 자본주의 사회에서 반복되어 왔음
Karpathy의 트윗을 보고 실패의 중요성을 다시 생각하게 되었음
AI가 실수하면 그 실패를 AI 탓으로 돌리며 학습 기회를 잃는 경우가 많음
이 글도 비슷한 맥락을 다루고 있다고 느낌
나도 AI에게 프로젝트 일부를 맡겼다가, 나중에 내 프로젝트를 제대로 이해하지 못한 걸 깨달음
하지만 어떤 사람은 “그게 바로 올바른 방향”이라며 LLM이 전부 처리하도록 해야 한다고 농담 섞인 말투로 말함
막히면 또 다른 LLM을 디버거로 쓰고, 그게 막히면 또 다른 LLM을 쓰는 식으로 — 끝없는 거북이 탑 구조처럼 말함 (/s)
인간의 뇌를 비유로 들면, AI는 우리의 새로운 신피질(neocortex) 이 될 것 같음
변연계가 신피질에 사고를 ‘외주화’하지 않듯, AI도 인간 사고를 대체하기보다 조언을 주는 층이 될 것임
신피질이 인간의 사회성을 확장시켰듯, AI도 우리가 수백만 명과 소통할 수 있게 만들 것임
다만 그 관계는 지금의 ‘개인적 대화’와는 전혀 다른 형태가 될 것임
“AI를 쓰지 말아야 할 일 목록”이 다소 순진하게 느껴짐
영화학도들이 영화를 끝까지 못 본다는 The Atlantic 기사처럼, 사람들은 위험을 알아도 책임감 있게 행동하지 않음
학생 절반도 SNS나 AI의 장기적 위험을 이해하지 못할 것 같음
어떤 사람은 “영화학도 일화의 교훈은, 사람들이 ‘영화 공부’의 아이디어를 좋아할 뿐 실제 공부는 싫어한다는 것”이라 말함
또 다른 사람은 “영화 100편과 에세이, 시험이 몰리면 누구나 질린다”고 덧붙임
“사람들이 AI를 책임감 있게 쓸 거라 믿는 게 바로 가장 큰 걱정거리”라는 반응도 있었음
“말 타기를 포기하고 자동차를 택한 것처럼, 우리는 무언가를 잃고 있음”이라는 비유도 등장함
“Lump of cognition”이라는 프레임은 생각의 양이 아니라 어떤 생각을 멈추는가의 문제임
판단력과 직관은 반복적이고 지루한 작업에서 자라는데, 그걸 외주화하면 대가가 따름
단어 생산 비용이 낮아진다고 해서 사고의 깊이가 늘어나는 건 아님
Hacker News 의견들
“Lump of cognition fallacy”라는 표현은 경제학의 고전적인 “Lump of Labor Fallacy(노동 총량의 오류)”에서 파생된 개념임
이는 경제 내 일의 양이 고정되어 있다고 믿는 오해를 뜻함
실제로는 기술 발전이나 자동화가 생산성을 높이고 비용을 낮추며, 결과적으로 더 많은 노동 수요를 만들어냄
“AI가 일자리를 없앤다”는 주장도 이 오류의 한 형태로 볼 수 있음
이 글이 정말 인상 깊었음. 다만 “생각을 외주화한다”는 표현은 약간 틀린 프레임 같음
내가 겪은 진짜 문제는 AI를 쓰는 게 아니라 잘못된 부분을 자동화한 것이었음
생각·성찰·판단이 핵심인 작업은 AI를 협력자로 설계해야 하고, 실행이나 기억 같은 건 과감히 자동화해야 함
결국 문제는 ‘생각을 외주화’하는 게 아니라, 중요한 인지 루프를 건너뛰는 데 있음
관련 글을 여기에 정리했음
Gmail에 LLM이 도입된 이후로 불편함을 느꼈음
단어 하나하나와 문장 구성은 그 사람의 정체성을 드러내는 것이라 믿음
그래서 LLM을 통한 직접 커뮤니케이션은 인간적 연결을 해친다고 생각함
인간적 연결이 선의에 기반할 때는 동의하지만, 그렇지 않을 때는 LLM이 오히려 도움이 될 수 있음
“Reversibility”라는 관점이 마음에 듦
AI가 문법 검사나 요약처럼 한 단계를 돕는 것과, 전체 과정을 대신 수행하는 것은 다름
내가 단순히 승인만 하게 되면 내부 모델을 구축하지 못하고, 판단력도 약해짐
이는 모델의 문제가 아니라 UI/디자인 문제이기도 함
초안을 기반으로 차이를 보여주는 도구는 사용자를 루프 안에 두지만, 빈 페이지에서 시작하는 도구는 ‘수용’을 학습시킴
내가 걱정하는 건, 사람들이 기술에 의존하게 된 뒤 훈련 데이터나 알고리즘이 특정 의제에 편향될 가능성임
결국 정보의 원천이 타인의 통제 아래 있다는 게 문제임
그래서 개인이 자신의 LLM과 하드웨어를 소유할 수 있어야 함
Karpathy의 트윗을 보고 실패의 중요성을 다시 생각하게 되었음
AI가 실수하면 그 실패를 AI 탓으로 돌리며 학습 기회를 잃는 경우가 많음
이 글도 비슷한 맥락을 다루고 있다고 느낌
나도 AI에게 프로젝트 일부를 맡겼다가, 나중에 내 프로젝트를 제대로 이해하지 못한 걸 깨달음
막히면 또 다른 LLM을 디버거로 쓰고, 그게 막히면 또 다른 LLM을 쓰는 식으로 — 끝없는 거북이 탑 구조처럼 말함 (/s)
인간의 뇌를 비유로 들면, AI는 우리의 새로운 신피질(neocortex) 이 될 것 같음
변연계가 신피질에 사고를 ‘외주화’하지 않듯, AI도 인간 사고를 대체하기보다 조언을 주는 층이 될 것임
신피질이 인간의 사회성을 확장시켰듯, AI도 우리가 수백만 명과 소통할 수 있게 만들 것임
다만 그 관계는 지금의 ‘개인적 대화’와는 전혀 다른 형태가 될 것임
“AI를 쓰지 말아야 할 일 목록”이 다소 순진하게 느껴짐
영화학도들이 영화를 끝까지 못 본다는 The Atlantic 기사처럼, 사람들은 위험을 알아도 책임감 있게 행동하지 않음
“Lump of cognition”이라는 프레임은 생각의 양이 아니라 어떤 생각을 멈추는가의 문제임
판단력과 직관은 반복적이고 지루한 작업에서 자라는데, 그걸 외주화하면 대가가 따름
단어 생산 비용이 낮아진다고 해서 사고의 깊이가 늘어나는 건 아님