Anansi’s Web를 Neural Architecture로: 민속에서 Framework까지

Source: Dev.to

패널 1: 아난시의 신화적 웹

서아프리카 민속에서 아난시는 이야기와 속임수의 웹을 짜며—구조화되고 의도적이며 규칙에 묶여 있다. 각 실은 선택이고, 각 매듭은 결과이다. 그의 힘은 서사 논리에 있다, 힘에 의존하는 것이 아니다.

이는 전통적인 알고리즘과 유사하다:

• 규칙 기반 시스템
• 정적 논리 트리
• 예측 가능한 출력

이러한 시스템은 아난시의 원래 웹처럼 구조화되어 있다—결정론적이며, 명확한 원인과 결과를 가진다.

패널 2: 현대 디지털 웹

오늘날, 웹은 더 이상 신화적이지 않으며—머신러닝된 것이다. 신경망은 정적 규칙을 상호 연결된 노드로 대체하고, 데이터는 레이어를 통해 흐르며 의미는 분산 계산에서 나타난다.

EIOC 허브(Email, Identity, Online Communication)는 모델 코어가 되며—학습 시스템의 중앙 노드가 된다.

• 입력 벡터 = 이메일, 신원, 커뮤니케이션
• 숨겨진 레이어 = 감정 트리거, 행동 신호
• 출력 = 예측, 분류, 행동

아난시의 웹은 동적인 위협 표면으로 진화하며, 각 클릭이 모델을 재구성한다.

패널 3: AI/ML 경고

삼부작의 세 머리는 이제 기술적 취약점을 나타낸다:

• Training Bias – 나선형 머리는 왜곡된 데이터를 반영한다; 왜곡된 입력으로 학습된 모델은 왜곡된 진실을 학습한다.
• Adversarial Inputs – 동전 머리는 미끼가 된다; 정교하게 만든 입력이 모델을 속여 잘못된 예측을 하게 만든다.
• Hallucination – 번개 머리는 과신을 나타낸다; 출력은 그럴듯하게 들리지만 사실은 거짓이다.

다른 관점:

• Overfitting – 모델이 신호가 아닌 잡음을 암기한다.
• Data Poisoning – 악의적인 데이터가 학습을 손상시킨다.
• Model Drift – 시스템이 의도된 목적에서 벗어나 진화한다.

각각은 아난시의 새로운 웹의 실이며—호기심 많은 사람, 부주의한 사람, 준비되지 않은 사람을 위한 함정이다.

핵심 요약

한때 민속적인 덫이었던 아난시의 웹은 이제 신경 구조와 AI 위험에 대응한다. 이 신화는 프레임워크가 된다:

민속과 머신러닝 모두에서, 웹은 함정이자 보물인 장소이다. 패턴을 인식하는 것이 회복력으로 가는 첫 번째 단계이다.