Musings 175 왜 고르게 분포되지 않는가

이 말은 이미 지나치게 많이 인용되었으며, 나는 과거 종교적 광풍에 가까웠던 창업의 물결마다 이 말을 들었다.

서로 다른 분야에서 창업했던 세 명의 친구가 각자의 강연과 피치에서 이 문장을 언급했다. 첫 번째는 코딩 교육, 두 번째는 블록체인, 세 번째는 대형 언어 모델(LLM)을 다루는 친구였다.

이 말이 인용될 때마다 나는 일어나서 묻고 싶었다. 왜 고르지 못한 것일까?

이 말을 입에 달고 살 때, 우리가 진입하는 것은 타인의 미래이지 우리 자신의 미래가 아니라고 나는 늘 생각한다.

하지만 오늘 나는 왜 고르게 분포되지 않는가에 대해 이야기해보고자 한다.

훌륭하고 장기적인 생각은 얻기 어렵고, 같은 일에 대한 사람들의 이해에는 차이가 있기 때문이다.

신정 연휴를 틈타 대형 언어 모델 알고리즘, 스타트업, RAG, 오픈소스 코드 등을 한 번 쭉 정리해 보았다.

다들 LLM으로 무엇을 하고 있는가?
프롬프트 엔지니어링부터 파인튜닝, SEO, RAG, LLM OS, 체화된 인공지능(Embodied AI) 등에 이르기까지.

이 기술과 OpenAI라는 회사에 대한 사람들의 태도는 어떠한가?
열광적인 추종부터 적대감, 안타까움 등에 이르기까지 다양하다.

나의 짧은 결론은 무엇인가?

과연 이해력은 훈련되기 어렵고, 판단력도 훈련되기 어렵다는 것이다. 직관은 지식 아래 잠재된 능력이며, LLM과 마찬가지로 세상의 지식을 습득하고 압축하는 능력의 발현이다.

미래가 고르게 분포되지 않는 것은 서로 다른 사람들의 두뇌 속 벡터 가중치 분포가 고르지 않고, 압축 알고리즘이 고르지 않으며, 이 세상에 투영되는 직관이 다르고, 동일한 일에 대한 반응이 다르며, 도출되는 행동 지침이 다르기 때문이다. 그리고 같은 시간 동안 많은 사람이 미래로 향하는 가지가 아니라 단지 최적화될 수 있는 가지로 향했다.

바람결에 누군가 천 명의 독자에게는 천 개의 갈래 갈래 갈라지는 오솔길이 있는 정원이 있다고 말하는 것이 어렴풋이 들린다.
그렇다, 평범한 주장에는 늘 많은 지지가 따른다. 이해에는 차이가 있고, 이해력에는 우열이 있다. 해석에는 다름이 있고, 해석력에는 우열이 있다.

미래가 하나의 명사일 때는 분포가 고르지만, 미래가 하나의 능력일 때는 분포가 고르지 않다.

미래라는 이 능력의 핵심은 이해에 있고, 미래라는 이 능력의 발현은 훈련된 직관에 있다.