[ 트렌드] 🤖 [AI뉴스] LLM에 창의성이 있긴 한 걸까? (2/4)
1편에서 LLM들이 다 비슷한 말을 한다는 걸 봤다.
그러면 여기서 자연스럽게 이런 생각이 든다.
"당연한 거 아니야? LLM은 원래 창의성이 없잖아. 확률로 단어 뽑는 기계인데."
이 말이 틀린 것 같지 않다. 그런데 막상 파고들면 생각보다 훨씬 복잡한 질문이 숨어 있다.
LLM에 창의성이 없다는 쪽
LLM의 작동 방식을 단순하게 설명하면 이렇다. 엄청나게 많은 텍스트를 학습해서, 다음에 올 단어가 뭘 확률이 높은지 예측하는 기계다. 학습 데이터 바깥을 진정으로 벗어나지 못한다. 새로운 조합을 만들어내도 그 재료는 전부 인간이 이미 만들어놓은 것이다.
의도가 없다. 목적의식이 없다. 실패를 두려워하거나 새로운 걸 시도하고 싶다는 내적 동기가 없다.
창의성을 "무에서 유를 만들어내는 것" 또는 "내적 동기에서 비롯된 표현"으로 정의하면, LLM은 창의적이지 않다. 이건 반박하기 어렵다.
그런데 인간의 창의성은?
여기서 불편한 질문이 하나 나온다.
인간의 창의성도 따지고 보면 재조합 아닌가?
피카소가 아프리카 조각품을 보고 큐비즘을 만들었다. 스티브 잡스가 제록스의 GUI를 보고 매킨토시를 만들었다. 비틀즈가 미국 블루스를 듣고 로큰롤을 만들었다.
인간의 창의적 산물을 해부해보면 거의 대부분 기존의 것들을 새로운 방식으로 연결한 결과물이다. 철학자 도킨스가 말한 밈(meme) 이론이 정확히 이걸 가리킨다. 문화적 아이디어는 마치 유전자처럼 인간에서 인간으로 복제되고 변이되며 전파된다.
그렇다면 인간의 창의성과 LLM의 재조합은 본질적으로 다른 건가, 아니면 정도의 차이인가?
진짜 문제는 정의의 문제
창의성이라는 단어가 사실 굉장히 느슨하게 쓰인다.
- 결과물을 보는 건지 (전에 없던 무언가가 나왔는가)
- 과정을 보는 건지 (어떻게 만들어졌는가)
- 의도를 보는 건지 (왜 만들려고 했는가)
이 세 가지 기준에 따라 LLM의 창의성 여부가 완전히 달라진다. 결과물 기준으로 보면 LLM도 전에 없던 조합을 만들어낸다. 과정과 의도 기준으로 보면 LLM은 창의적이지 않다.
그런데 더 흥미로운 건 이거다. LLM이 창의적이지 않다고 단정하는 순간, 역으로 인간의 창의성이 정확히 뭔지를 설명해야 하는 더 어려운 질문이 남는다.
그 질문을 가지고 다음 편에서는 더 불편한 방향으로 가본다. LLM의 동질성이 혹시 LLM의 문제가 아닐 수도 있다는 얘기다.
LLM 동질성 탐구 시리즈 2/4