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AI 글쓰기가 진부하고 지루한 이유: 의미적 절제

 (theregister.com)
2P by GN⁺ 13시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • 의미적 절제(Semantic ablation) 는 AI가 텍스트의 고유한 의미 밀도를 점진적으로 제거하는 알고리듬적 침식 현상
  • 이는 탐욕적 디코딩(greedy decoding) 과 인간 피드백 강화학습(RLHF) 의 구조적 부산물로, 드문·정확한 표현을 버리고 평균적 언어로 수렴함
  • AI의 ‘안전성’과 ‘도움됨’ 조정이 이러한 경향을 강화해, 비정형적 언어 마찰을 의도적으로 억제하고 의도와 개성의 절단을 초래함
  • 텍스트를 반복적으로 AI로 다듬을수록 어휘 다양성(type-token ratio) 이 급격히 감소하며, 은유·전문어·논리 구조가 단계적으로 평탄화됨
  • 결과적으로 인간 사고의 복잡성이 ‘매끄러움’이라는 알고리듬적 미학에 희생되고, 사회 전체가 ‘중간으로의 질주’ 에 빠지고 있음

의미적 절제(Semantic ablation)의 개념

  • 의미적 절제는 고엔트로피(high-entropy) 정보의 알고리듬적 침식을 뜻함
    • 이는 오류가 아닌, 탐욕적 디코딩과 RLHF 과정의 구조적 산물로 정의됨
    • 모델은 확률을 극대화하기 위해 가우시안 분포의 중심으로 수렴, 드문·정확·복잡한 토큰을 버림
  • 개발자들이 ‘안전성’과 ‘도움됨’ 조정을 강화하면서 이 현상이 심화됨
    • 비정형적 언어 마찰을 ‘위험’으로 간주해 비인가된 의미 절단이 발생
    • 결과적으로 낮은 퍼플렉시티(perplexity) 를 추구하는 과정에서 고유 신호의 파괴가 일어남

AI 글쓰기의 침식 과정

  • AI가 초안을 ‘다듬는’ 과정은 실제로 의미적 절제의 실행 과정으로 설명됨
    • AI는 고엔트로피 영역, 즉 독창적 통찰이 담긴 부분을 찾아내어 가장 확률 높은 일반적 토큰으로 대체
    • 원래의 텍스트가 가진 거친 정밀함은 사라지고, 매끄럽지만 공허한 외피로 변함
  • 이 현상은 엔트로피 감소(Entropy Decay) 로 측정 가능
    • 텍스트를 반복적으로 AI로 정제할수록 어휘 다양성(type-token ratio) 이 붕괴
    • 결과적으로 의미적 절제의 3단계 과정이 나타남

의미적 절제의 3단계

  • 1단계: 은유 정화(Metaphoric cleansing)
    • AI는 비정형적 은유나 감각적 이미지를 ‘노이즈’로 간주하고 안전한 진부한 표현으로 대체
    • 감정적·감각적 마찰이 제거됨
  • 2단계: 어휘 평탄화(Lexical flattening)
    • 전문 용어와 정밀한 기술어가 ‘접근성’을 이유로 희생됨
    • 희귀 토큰(1/10,000)을 흔한 동의어(1/100)로 바꾸며 의미 밀도와 논리 중력이 희석됨
  • 3단계: 구조 붕괴(Structural collapse)
    • 복잡한 비선형 논리가 예측 가능한 저퍼플렉시티 구조로 강제됨
    • 함축과 뉘앙스가 제거되어 문법적으로 완벽하지만 지적으로 공허한 껍데기만 남음

결과와 비유

  • 이러한 결과물은 ‘사고의 JPEG’ 로 묘사됨
    • 겉보기에는 일관되고 매끄럽지만, 원래의 데이터 밀도와 의미가 손실된 상태
  • ‘환각(hallucination)’이 존재하지 않는 것을 만들어내는 오류라면, 의미적 절제는 존재하는 것을 파괴하는 과정
    • 인간 사고의 복잡성이 알고리듬적 매끄러움의 제단에 희생됨
    • 사회는 점점 ‘중간으로의 질주(race to the middle)’ 에 빠져, 공허한 문법적 세계를 구축 중

경고와 결론

  • 의미적 절제를 인식하지 못한 채 AI 산출물을 수용하면, 의미의 부패를 정상화하게 됨
  • 이러한 침식이 계속되면, ‘실질(substance)’이 무엇인지조차 잊게 될 위험이 있음
  • 따라서 의미적 절제라는 개념을 명명하고 자각하는 일이 중요함
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mammal 11시간전  [-]

AI가 쓴 글 처럼 보이지 않으려고 오타를 그냥 두거나 소문자로 작성하는건 의도적으로 엔트로피를 늘리는 행위라고 볼 수 있겠네요

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GN⁺ 13시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 많은 사람들이 AI의 문장 재작성 조언을 거부할 때 느끼는 공통점을 잘 짚은 말 같음
    AI가 문장을 다듬을수록 글의 날카로움이 사라지고, 결국 아무 말도 하지 않게 됨
    인간의 개성이 사라지고 매끈하지만 밋밋한 문체로 변함
    하지만 바로 그 거친 모서리, 예상치 못한 표현이 독자의 주의를 깨우고 생각을 파고드는 부분임

    • 글쓰기 실력이 어느 정도냐에 따라 다르다고 생각함
      많은 사람들은 글을 잘 못 쓰기 때문에 AI가 더 명확하고 오류 없는 문장을 만들어줌
      하지만 그런 글은 결코 위대하지 않음
      유명 작가의 스타일을 흉내 내보려 해도 항상 어딘가 어색하게 들림
    • AI는 본질적으로 일상적 작업용 도구라고 생각함
      이메일처럼 지루한 부분을 효율화할 수 있지만, 진짜 흥미로운 건 그 ‘가장자리’에서 일어남
      평범한 글쓰기는 자동화될 수 있지만, 창의적인 표현은 여전히 인간의 영역임
    • AI가 만들어내는 문체는 관리자의 말투와 비슷하다고 느낌
      기술적 전문성이 부족해지면 점점 모호한 단어, 유행어, 비유로 채워짐
      그래서 리더나 정치인들이 AI 생성 콘텐츠를 좋아하는 이유일 수도 있음
    • AI 글이 밋밋한 이유는 ‘너무 완벽해서’가 아니라 인공적인 둔함 때문임
      반복이 많고 불필요한 문장이 많으며, 구체적인 표현을 잘 못함
    • 한 줄로 요약하면 Mediocrity as a Service임

  • 여러 multi-agent 파이프라인을 만들면서 흥미로운 현상을 봤음
    ‘요약 → 확장 → 검토 → 다듬기’ 4단계를 거치면, 3단계쯤부터 모든 문장이 같은 리듬과 어휘를 가짐
    원문을 계속 참조하게 해도 한계가 있었음
    원인은 RLHF(인간 피드백 강화학습) 구조 자체에 있음
    ‘명확하고 안전하며 무난한’ 표현이 선호되기 때문에, 놀라운 문장은 오히려 패널티를 받음
    결국 모델은 평균적인 결과로 수렴하게 됨
    기본 모델은 훨씬 기이하고 창의적이지만, 미세조정된 모델은 의도적으로 개성을 제거함
    그래서 이미 RLHF가 강하게 적용된 모델은 프롬프트로 해결하기 어려움
    대신 ‘목소리를 보존해야 하는 작업’은 덜 튜닝된 모델에 맡기고, 구조적 추출이나 분류는 RLHF 모델에 맡기는 식으로 분리함

    • 솔직히 물어보고 싶은데, 이 댓글도 LLM으로 쓴 것인지 궁금함
      어쨌든 분석에는 동의함
    • 중간 단계마다 노이즈를 주입하는 식으로 개성을 살릴 수 있을지 궁금함
      다만 원문 고유의 개성을 유지하긴 어렵겠지만
    • RLHF를 제거해도 평균에서 벗어난 결과를 유용하게 유지할 수 있을지는 의문임
      결국 LLM만으로는 해결하기 어려운 문제일 수도 있음

  • 요즘 인터넷 곳곳에서 AI의 목소리가 들림
    블로그, 뉴스, 부고문, 유튜브까지 전부 비슷한 톤임
    유명 물리학자들의 목소리를 흉내 내는 경우도 있음
    개인적으로는 영혼이 빠져나가는 듯한 느낌이라 우울해짐

    • 심지어 이 글 자체에서도 그 AI 냄새가 나는 것 같음
    • 점점 더 본능적으로 거부감이 생김
      마치 1993년의 JPEG 압축 흔적처럼, 이제는 눈에 띄기 시작함
    • 중독성 피드와 광고 이후 인터넷에 생긴 최악의 변화라고 생각함
      창업자 효과 때문에 새로운 인터넷도 나오지 않을 것 같음
    • AI 문체 패턴을 인식하는 순간 집중이 완전히 깨짐
      내가 예민한 건지, 아니면 정말로 글이 형편없는 건지 모르겠음
    • 이제는 온라인보다 오프라인 활동이 더 즐거움
      인터넷이 온통 합성된 쓰레기로 덮여 있어서 보고 싶지도 않음

  • “Generative AI”라는 용어 자체가 잘못됐다고 생각함
    머신러닝의 수학적 원리를 이해할수록, 사람에게 보여줄 콘텐츠를 생성하는 데 쓰면 안 된다고 느낌
    운 좋게 괜찮은 결과가 나올 때도 있지만, 대부분은 지루한 파티에서 억지로 창의적인 척하는 사람 수준임
    창작을 돕는 도구로는 유용하지만, 스스로 창의적인 결과를 내는 건 불가능하다고 봄

    • 사람들은 진짜 것을 원함
      인공적인 토큰보다는 차라리 프롬프트 원문을 읽는 게 낫다고 느낌
    • 한마디로 Regurgitative AI, 즉 되새김 AI임
    • 기업들이 AI를 잘 쓸 수 있는 영역, 예를 들어 검색 보조나 코드 자동화에 집중했다면 좋았을 것임
      하지만 현실은 주가 부양용 스파게티 에이전트 양산임
    • “가장 지루한 사람의 말”이라는 표현이 너무 정확해서 웃음이 나옴
      말하자면 Median AI à la mode임

  • 성서학자 Dan McClellan이 쓴 “high entropy” 표현이 정말 인상 깊었음
    유튜브 영상에서
    “그들은 자신의 교조주의의 음부에서 울리는 소리굽쇠를 울렸다”라는 문장을 인용했는데,
    이런 표현은 AI가 절대 만들어낼 수 없다고 느낌

    • 하지만 그 문장은 다소 단어 샐러드처럼 들림
      GPT-2 수준의 문체라면 오히려 자연스러웠을지도 모름
    • AI는 절대 “loins”나 “dogmatism” 같은 단어를 쓰지 않음
      너무 성적이거나 마케팅에 불리한 단어이기 때문임
    • 그 은유는 다소 뒤섞인 비유처럼 느껴짐
    • 사실 Claude 같은 모델은 프롬프트를 잘 주면 화려한 은유를 만들기도 함
      예를 들어 “Jim Thompson과 Thomas Harris의 문체를 섞고, 1967년 트럭 정류장 서점의 펄프 감성으로 써라” 같은 프롬프트를 주면 꽤 괜찮은 결과가 나옴
      Claude가 ChatGPT보다 이런 과장된 문체에 강함
      결국 웹의 글들이 다 비슷하게 들리는 건 HTML 때문이 아니라, 사람들이 HTML을 제대로 활용하지 않았기 때문임

  • 나도 비슷한 경험을 함
    새 스튜디오의 랜딩 페이지를 감정적으로 써서 Grok에 돌렸더니, 모든 개성이 사라짐
    거친 표현이야말로 콘셉트의 영혼을 전달하는 데 필요함
    그래서 지금은 AI를 아이디어 점검용으로만 씀

    • 나도 LLM을 아이디어 생성용으로 써봤는데 결과는 형편없었음
      던전 월드 캠페인 줄거리를 만들게 했더니 너무 평범하고 무의미한 설정만 나옴
      대신 세션 후기를 요약해 재미있는 내러티브로 바꾸는 데는 유용했음
      ChatGPT는 약간 농담 섞인 톤을 좋아하지만, 수정하면 꽤 읽을만한 결과가 나옴
      결국 창의적인 줄거리는 인간이 직접 만들어야 함
    • AI 아이디어를 그대로 받아들이면 은유적 단순화와 어휘 평탄화가 일어남
      개념을 왜곡된 형태로 이해하게 될 위험이 있음
      새로운 용어를 찾는 데는 유용하지만, 개념을 깊이 이해하려면 인간이 쓴 자료를 직접 찾아보는 게 훨씬 낫다고 생각함

  • “Semantic ablation”이라는 개념이 정말 마음에 듦
    앞으로 누군가의 ChatGPT식 이메일이 왜 별로인지 설명할 때 써먹을 예정임
    이런 이유로 Opus 4 같은 모델이 AGI가 될 거라는 주장에도 회의적임
    결국 여러 에이전트를 풀어도 의미 없는 균질한 죽으로 수렴할 것임

    • 이 관점을 표현할 언어를 주어서 고맙게 생각함

  • 이미지 생성은 일종의 역-의미 소거(anti semantic ablation) 과정 같음
    빈 캔버스에서 시작해 점점 의미 있는 픽셀로 수렴하니까
    언어 생성에서도 이런 식으로 점점 의견이 뚜렷한 문장으로 발전시키는 게 가능할지 궁금함

  • 생성된 문장의 의미 소거 정도를 측정할 수 있다면, 이를 줄이는 루프형 에이전트를 만들 수도 있을 것 같음
    그렇게 하면 훈련 데이터 속에서 아직 발견되지 않은 새로운 연결을 찾아낼 수도 있음
    물론 그 결과가 그냥 소리 지르는 수준일 수도 있음

  • 아직 안 본 사람들을 위해, 위키백과의 AI 글쓰기 징후 페이지를 추천함
    원래는 AI 기여를 탐지하기 위한 가이드지만,
    스스로 글을 쓸 때도 같은 실수를 하고 있음을 깨닫고 고칠 수 있는 좋은 참고 자료임

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