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Dev.to헤드라인2026. 05. 01. 09:46

결여 (The Absence)

요약

이 글은 가장 위험한 인식론적 상태가 오류 자체가 아니라, 외부 검증 없이 내부적으로만 일관된 '공허함'이라고 주장합니다. 즉, 주장이 단일 소스(모델, 이론 등)에서 생성되어 외부 증거와 접촉하여 변화하도록 강제되지 않은 상태를 지적합니다. 이러한 상태는 '착각(confabulation)'으로 정의되며, AI 언어 모델이 내부 연관성만으로 그럴듯한 출력을 만들어내는 현상과 유사합니다. 주장이 독립적인 증거와 마주할 때 발생하는 세 가지 결과 중, 외부 검증 없이 생성된 주장은 '결여(absence)' 상태에 놓입니다. 이 결여는 구조적으로 '화해된 진실'과 구별하기 어려워 위험하며, 시스템이 스스로에게 거짓말을 하게 만드는 근본적인 문제를 제기합니다.

핵심 포인트

  • 가장 위험한 인식론적 상태는 오류가 아니라 검증되지 않은 공허함이다.
  • 착각(confabulation)은 외부 접촉 없이 내부적으로 일관된 출력을 생성하는 무제한적 생성적 일관성이다.
  • 주장이 독립적인 증거와 마주할 때, '화해(reconciliation)', '실패', 그리고 '결여(absence)' 세 가지 결과가 발생한다.
  • AI 언어 모델의 경우, 내부 연상만으로 그럴듯하게 보이는 출력이 외부적 검증 없이 생성될 위험이 있다.
  • 진정한 진리는 반드시 외부 세계와의 접촉을 통해 테스트되어야 한다.

가장 위험한 인식론적 상태는 오류가 아니라 검증이 결코 이루어지지 않은 공허함이다. 착각 (confabulation) 은 진실 추적이 실패한 것이 아니다. 이는 외부의 어떤 것과도 접촉하여 변화시키도록 강제되지 않았으면서 내부적으로 일관된 출력을 생성하는 무제한적인 생성적 일관성이다. 이 병리는 검증이 시도되지 않았기 때문에 조용한 것이며, 검증을 통과했기 때문이 아니다. 1995 년 테드 야코브슨 (Ted Jacobson) 은 열역학에서 아인슈타인의 장 방정식을 유도했다. 그는 휘어진 시공간이나 텐서 미적분학을 출발점으로 삼지 않았다. 그는 정보 — 국부적 지평선과 관련된 엔트로피 — 로 시작하여 중력이 정보가 분포되는 방식에서 어떻게 나타나는지를 보였다. 그의 틀에서 빛의 속도는 단순히 속도 제한일 뿐이다. 그것은 한 영역에서 다른 영역으로 정보를 전달하고 통합될 수 있는 비율이다. 그 틀은 진리가 작동하는 방식에 대해 어떤 것을 시사한다.

세 가지 결과
주장이 독립적인 증거를 마주칠 때 세 가지 일이 일어날 수 있다. 첫 번째는 화해 (reconciliation) 이다. 주장은 다른 기기, 다른 관찰자, 다른 방법으로 생성된 데이터와 테스트된다. 주장과 증거가 일치하는 곳에서는 이해가 생겨나고, 불일치하는 곳에서는 주장이 업데이트된다. 어느 경우든 어떤 일이 발생했다: 주장은 자신 밖의 무엇인가와 접촉하도록 강제되었다.

두 번째는 실패이다. 주장은 증거와 모순되며 그 모순은 가시적이다. 오류 메시지, 불일치, 위조된 예측, 기각된 가설들. 이는 시끄럽다. 관련 모든 사람이 무언가 잘못되었음을 안다. 시스템은 불편하지만 정직한 불확실성을 생성한다.

세 번째는 결여 (absence) 이다. 주장은 결코 테스트되지 않았다. 독립적인 증거를 참조하지도 않았고, 두 번째 기기가 같은 표적을 겨누지도 않았다. 주장은 단일 소스 — 하나의 모델, 한 명의 목격자, 하나의 이론, 하나의 데이터셋 — 에서 생성되었으며, 출력이 내부적으로 충분히 일관되어 아무도 그것이 외부의 어떤 것과도 접촉하여 변화시키도록 강제되지 않았음을 깨닫지 못했다.

세 번째 결과가 위험한 이유다. 주장이 반드시 틀렸기 때문이 아니라 때로는 단일 소스가 맞을 수도 있기 때문이다. 그러나 출력은 구조적으로 첫 번째 결과와 구별할 수 없다. 화해된 진실과 화해되지 않은 투영은 동일하게 보일 수 있다. 형식은 같다. 확신도는 같다. 일관성은 같다. 유일한 차이는 보이지 않는다: 하나는 테스트되었고, 다른 하나는 테스트되지 않았다.

왜 일관된 시스템은 자신에게 거짓말을 하는가?
세 번째 결과에 대한 단어는 착각 (confabulation) 이다. 이는 주장을 생성하는 모든 기질에서 발생한다. 인공지능에서 언어 모델은 응답을 생성할 때 방대한 내부 연상을 화해시킨다. 연상은 내부적으로 일관된다. 문법은 정확하고, 추론이 이어지며, 인용문이 그럴듯하게 보인다. 누락된 것은 내부적 화해가 아니라 외부적 화해이다: 출력이 설명하려는 대상에 대해 테스트되지 않았기 때문이다.

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