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AI는 인간의 글쓰기를 완전히 재현할 수 없다는 연구 결과

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작성자 이수
작성일 2025.12.21 17:33
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이번 주에 발표된 획기적인 연구에 따르면, 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 ChatGPT와 같은 인공지능 시스템은 인간의 글쓰기를 완전히 모방할 수 없는 것으로 드러났다. 인지 능력에 대한 AI의 영향에 대한 우려가 커지는 가운데 발표된 이 연구는, AI가 생성한 산문이 인간 작가와 구별되는 고유한 “스타일 지문(stylistic fingerprint)”을 지니고 있음을 보여준다.

유니버시티 칼리지 코크의 제임스 오설리번(Dr. James O’Sullivan)이 이끄는 이번 연구는, 전통적으로 필자 식별에 사용되던 계산 기반 방법인 문체 통계 분석(literary stylometry)을 인간과 AI의 창작 글쓰기를 체계적으로 비교하는 데 처음으로 적용한 사례다. 수백 편의 단편소설을 분석한 결과, 연구진은 AI가 매끄럽고 유창한 문장을 생성하긴 하지만, 매우 좁고 균질한 패턴을 따른다는 사실을 발견했다. 이에 반해 인간 작가들은 개인적 목소리, 창작 의도, 개별적 경험에 의해 형성된 훨씬 더 넓은 문체적 스펙트럼을 보여준다.

오설리번은 “ChatGPT가 인간처럼 들리려고 할 때조차 그 글에는 여전히 탐지 가능한 지문이 남아 있으며, 이는 컴퓨터와 사람이 아직은 완전히 같은 스타일로 글을 쓰지 않는다는 점을 시사한다”고 말했다. 네이처(Nature)의 『Humanities and Social Sciences Communications』에 실린 이번 연구 결과에 따르면, GPT-3.5, GPT-4, Llama 70B를 포함한 AI 시스템이 생성한 텍스트는 균질한 패턴을 반영하는 촘촘한 군집으로 모이는 반면, 인간이 쓴 텍스트는 훨씬 더 큰 변이와 개성을 드러낸다.


인지 영향에 대한 우려 증가

스타일로메트리 연구 결과는 AI가 인간 인지에 미치는 영향에 대한 우려스러운 연구들과 함께 제시되고 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 6월에 발표한 한 연구는 54명의 참가자를 대상으로, 에세이를 작성할 때 ChatGPT, 구글 검색, 혹은 어떠한 도움 없이 쓰도록 나누어 살펴보았다. 뇌 스캔 결과, ChatGPT를 사용한 참가자들은 신경 연결성이 가장 약하게 나타났고, 자신이 쓴 글을 기억하는 데 어려움을 겪었다. ChatGPT 사용자 중 83%가 자신의 에세이를 정확히 인용하지 못한 반면, 독립적으로 작성한 그룹에서는 그 비율이 11%에 불과했다.

MIT 연구진은 이 현상을 “인지 부채(cognitive debt)“라고 명명하며, 단기적인 편의를 위해 미래의 인지 능력을 선(先)차입하는 것이라고 설명했다. 뇌만 활용한(도구를 사용하지 않은) 그룹은 창의성, 기억력, 의미 처리와 연관된 주파수 대역에서 가장 강한 신경 네트워크를 보여주었다.

카네기멜론대학교와 마이크로소프트의 별도 연구에서는 319명의 지식 노동자를 대상으로 설문을 진행한 결과, AI 능력에 대한 신뢰도가 높을수록 비판적 사고 노력은 감소하는 경향이 있다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 실제 AI 보조 과제 936건을 분석했으며, 생성형 AI가 효율성을 높여 주는 동시에 비판적 개입을 약화시키고 독립적인 문제 해결 능력을 떨어뜨릴 수 있다고 결론지었다.


학생들의 우려가 고조되다

옥스퍼드 대학 출판부(Oxford University Press)가 13-18세 영국 학생 2,000명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 80%가 학업에 AI를 정기적으로 사용하지만, 62%는 AI가 자신의 기술 개발에 부정적인 영향을 미친다고 생각하는 것으로 나타났다. 학생 4명 중 1명은 AI가 “스스로 과제를 수행하지 않고도 답을 찾는 것을 너무 쉽게 만든다”고 답했으며, 12%는 AI가 창의적 사고를 제한한다고 보고했다.

광범위한 도입에도 불구하고, 학생들은 지침을 요구하고 있다. 옥스퍼드 보고서의 공동 저자인 에리카 갈레아(Erika Galea)는 “오늘날의 학생들은 기계와 함께 사고하기 시작하고 있습니다. 아이디어를 처리하는 데 유창함과 속도를 얻고 있지만, 때때로 멈추고, 질문하고, 독립적으로 사고하는 것에서 오는 깊이를 잃고 있습니다”라고 말했다.

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중국규제당국이바이트댄스에게신규데이터센터에서엔비디아칩을사용하는것을금지했다고수요일더인포메이션이두명의회사직원을인용해보도했습니다.이조치는바이트댄스가2025년다른어떤중국기업보다도더많은엔비디아칩을구매한이후에이루어진것으로,틱톡의모회사인바이트댄스는미국의잠재적공급제한에대한우려속에서10억명이넘는사용자를위한컴퓨팅파워를확보하기위해분주히움직이고있었습니다.​이번금지조치는워싱턴이첨단반도체수출통제를강화함에따라베이징이미국기술의존도를줄이기위한캠페인을강화하고있음을보여줍니다.엔비디아대변인은로이터통신에"규제환경으로인해우리는중국에서경쟁력있는데이터센터GPU를제공할수없으며,그결과중국의거대한시장을빠르게성장하는외국경쟁업체들에게내어주고있다"고밝혔습니다.​더넓은반도체독립추진바이트댄스의제한조치는중국당국의보다광범위한정책전환에따른것입니다.블룸버그에따르면,8월규제당국은국내기업들에게엔비디아AI칩의신규주문을중단하도록지시하고국내생산프로세서채택을장려했습니다.이달초,중국은국가자금을지원받는모든신규데이터센터프로젝트가반드시국내제조AI칩만을사용해야한다고의무화했습니다.​미국은엔비디아의최첨단칩의중국판매를금지했으며,H20과같은덜강력한버전만허용하고있습니다.엔비디아는중국전용칩인RTX6000D를개발했지만,여러주요기술기업들이주문을거부하면서관심은미온적이었습니다.​미묘한균형속의무역갈등도널드트럼프대통령은이달초시진핑중국국가주석과의논의후워싱턴이"가장최신"칩이아닌엔비디아관리는"허용할것"이라고말했다.트럼프행정부는엔비디아가중국에H200AI칩을판매하도록허용할지여부를검토해왔으며,하워드루트닉상무장관은그결정이"자신의책상위에"있다고말했다.​중국은워싱턴과의무역긴장이관찰자들이"미묘한휴지기"라고묘사하는상태에머물러있음에도불구하고자립적인AI생태계구축노력을가속화하고있다.화웨이테크놀로지스와같은국내기업들이대안으로부상했으며,화웨이는최근엔비디아칩없이구축된"세계에서가장강력한"슈퍼노드컴퓨팅클러스터라고부르는것을발표했다.​바이트댄스는로이터의논평요청에응답하지않았다.이회사의대규모엔비디아칩재고는이제새로운제한조치로인해사용할수없는상태로남아있으며,이는운영상및재정적어려움을모두야기하고있다.
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2025.11.27 등록
글로벌여행기술그룹Travelsoft는11월25일AISearchforTourism을공개했습니다.이는여행회사들이전통적인검색엔진트래픽에서AI기반발견및예약으로의전환을헤쳐나갈수있도록설계된포괄적인인공지능플랫폼입니다.이모듈형플랫폼은관광산업이직면한긴급한과제를해결합니다.SearchGenerativeExperience(SGE)와AI기반도구가여행관련질문에직접답변하면서,기업들은기존검색엔진에서유입되는웹사이트트래픽이급격히감소하는것을목격하고있습니다.이솔루션은콘텐츠최적화,AI에이전트,기술인프라를결합하여운영효율성을유지하면서생성형AI플랫폼을통해여행상품을발견할수있도록합니다.​실시간콘텐츠엔진으로기업시간절약플랫폼의핵심에는AI기반프로세스와함께인간의검증을통해관광콘텐츠를표준화하고풍성하게만드는콘텐츠엔진이있습니다.이는생성엔진최적화(GEO)와답변엔진최적화(AEO)를통해구현됩니다.시스템은호텔목록,상품페이지,여행지설명을동적으로업데이트하여콘텐츠가전통적인검색엔진과AI플랫폼모두에서의미적으로최적화된상태로유지되도록합니다.​이플랫폼을사용하는여행사들은편집생산시간에서최대85%까지절약했다고Travelsoft는전했습니다.이러한효율성향상덕분에기업들은번거로운콘텐츠업데이트대신맞춤형서비스에집중할수있고,더욱관련성높은콘텐츠를통해전환율또한높아지고있습니다.​“AI는여행자들이여행을검색하고,예약하고,경험하는방식을재정의하고있습니다.”라고Travelsoft의창립자이자CEO인ChristianSabbagh는말했습니다.“업계는대규모로AI를도입할수있는구조적이고신뢰할수있는방식을필요로합니다.TravelsoftAISearchfortourism을통해여행사는원시데이터를실질적인가치로변환할수있습니다.우리의목표는간단합니다.모든여행비즈니스가호기심에서구체적인영향으로나아가도록돕는것입니다.”​다국어플랫폼이모든규모의기업에적응합니다네이티브다국어솔루션으로설계된AISearchforTourism은대기업부터소규모스타트업까지전세계여행회사를지원합니다.이플랫폼은호텔체인,여행사,관광지마케팅조직과같은비상거래제공업체를포함한모든여행산업참여자에게적용가능합니다.​이번출시는여행업계가변화하는소비자행동에적응해야한다는압박이커지는가운데이루어졌으며,업계조사에따르면전체여행객의절반이향후1년내에여가여행계획을위해생성형AI도구를사용할것으로예상하고있습니다.2000년파리에서설립된Travelsoft는연간약350억유로규모의여행예약을처리하며80개이상의국가에서운영되고있습니다.
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2025.11.27 등록
자율주행로봇전문기업로보티즈가편의점CU의물류를담당하는BGF로지스와협력하여물류센터에휴머노이드로봇을투입합니다.로보티즈는산업통상자원부가지원하는60억원규모의산업기술혁신사업주관기관으로선정되었으며,이를통해'AI파운데이션모델기반유통공정특화휴머노이드로봇'을개발하고실증할예정입니다.이번프로젝트에는로보티즈외에도고려대학교,광운대학교,한국통합물류협회,BGF로지스등이민간및학계파트너로참여하여유통물류센터에서실제활용가능한로봇기술을고도화할계획입니다.개발될로봇의핵심은최근AI업계의주요트렌드인비전-언어-행동(VLA)모델과피지컬AI기술이적용된다는점입니다.이를통해로봇은시각과언어정보를스스로이해하고판단하여행동할수있게되며,기존자동화설비로는처리가어려웠던분류,피킹,반품등비정형상품의수작업공정을수행할수있을것으로기대됩니다.로보티즈는가상의실험실이아닌실제BGF로지스의물류현장에로봇을투입하여입출고및오발주처리등고난도작업을수행하게할방침입니다.이를통해핵심공정자동화율을80%이상으로높이고,오발주재분류및피킹작업의성공률을90%이상달성하여물류현장의인력부족문제를근본적으로해결하는것을목표로하고있습니다.로보티즈김병수대표는이번협력을통해로봇이인간의작업을대체하고협업하는수준까지기술을발전시켜글로벌물류자동화시장에서경쟁력을확보하겠다는포부를밝혔습니다.
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2025.11.26 등록
MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
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