멍청지대 탈출, 파트 1: 당신이 AI와 더 많이 대화할수록 AI가 더 멍청해지는 이유
Source: Dev.to
“Escaping the Dumbzone” 시리즈 4부 중 1부
문제
보세요, 우리 모두 그런 경험을 해봤죠. 클로드와 코딩 세션을 한 시간 했는데, 갑자기 이상한 행동을 하기 시작합니다—5분 전에 말한 것을 잊어버리고, 지시를 무시하고, 뭔가… 어색한 제안을 하는 식으로.
당신은 아무 잘못도 하지 않았습니다. 당신의 AI가 the Dumbzone으로 들어갔을 뿐이에요.
Dumbzone이란 무엇일까?
아무도 알려주지 않는 사실이 하나 있습니다: AI에 더 많은 컨텍스트를 제공하면 오히려 더 둔해진다.
조금 둔해지는 것이 아니라, 연구에 따르면 정확도가 87 %에서 54 % 로 급락할 수 있습니다. 이는 오타가 아니라, 정보가 과다하게 들어가 모델 성능이 실제로 떨어진다는 뜻입니다.
이 현상을 파악한 팀들은 간단한 규칙을 따릅니다: **컨텍스트 사용량이 40 %**에 도달하면 이상한 동작을 기대하세요. HumanLayer는 한 걸음 더 나아가, Claude가 “스마트 존”에 머물려면 ≈ 75 k 토큰 이하로 유지하라고 권고합니다.
그 이상이면? 당신은 Dumbzone에 들어간 것이며, 아무리 영리한 프롬프트를 사용해도 상황을 되돌릴 수 없습니다.
왜 이런 일이 발생할까요?
두 가지 주요 이유가 있으며, 모두 연구 결과에 기반합니다.
1. 중간에 묻힘
스탠포드 연구원들은 놀라운 현상을 발견했습니다: LLM은 U자형 주의 곡선을 보입니다. 컨텍스트의 시작 부분과 끝 부분에는 주의를 기울이지만, 중간은 어떨까요? 바로 “잘 듣고 있지 않다”는 구역입니다.
핵심 정보가 시작이나 끝이 아니라 중간에 있을 때 성능이 30 % 이상 저하됩니다. 위치만으로도 30 %가 감소한다는 얘기죠.
코딩에 미치는 영향: 파일을 읽을 때, 도구 출력이 나올 때, 대화가 진행될 때—모두가 중간에 쌓입니다. 실제 지시 사항이 가장 무시되기 쉬운 구역으로 밀려나는 겁니다. 클로드가 당신의 말을 잊어버린 것이 아니라, 물리적으로 더 이상 잘 볼 수 없게 되는 것입니다.
2. MCP 도구 세금
이 경우는 교묘합니다. MCP 서버 5개를 연결하면 ≈ 50 k 토큰을 아무 입력도 하지 않은 상태에서 이미 소모하게 됩니다.
각 MCP 연결은 수십 개의 도구 정의를 로드합니다. 서버 5개 × 수십 개의 도구 = 세션 중에 절대 사용하지 않을 수도 있는 내용이 컨텍스트 창을 크게 차지하게 됩니다.
이는 일반적인 컨텍스트 창의 **≈ 40 %**가 도구 정의만으로 사라진 것과 같습니다—아직 작업을 시작하기도 전에 말이죠. 이미 Dumbzone에 가까워지고 있습니다.
스마트 존
HumanLayer가 만든 용어이며 유용합니다: Claude가 잘 작동하는 **≈ 75 k 토큰 “스마트 존”**이 있습니다. 그 이상이면 상황이 이상해집니다.
하지만 총 토큰 수만이 아니라 그 토큰이 무엇인지가 중요합니다.
PASS src/utils/helper.test.ts와 같은 테스트 출력의 모든 라인은 낭비입니다. 한 글자로 전달될 수 있는 정보를 토큰으로 소비합니다: ✓- “혹시 몰라”라고 읽는 모든 파일은 필요 없을 수도 있는 컨텍스트입니다.
- 모든 장황한 오류 메시지는 실제 지시를 잊혀진 중간 부분으로 밀어냅니다.
“결정론적인 것이 비결정론적인 것보다 낫다. 중요한 것이 이미 있다면, 모델에게 수천 개의 쓸모없는 토큰을 처리하게 두지 마라.”
— HumanLayer
증상
당신이 **멍청한 구역(Dumbzone)**에 들어갔는지 어떻게 알 수 있을까요? 다음을 주시하세요:
- 명령 기억 상실 – Claude가 몇 분 전까지 완벽히 따르던 규칙을 무시합니다.
- 맥락 누출 – 이전 대화에서 관련 없는 세부 정보를 끌어옵니다.
- 이상한 출력 – 답변이 어색하고, 초점이 맞지 않으며, 이상하게 일반적입니다.
- 반복 – 이미 시도했거나 논의한 내용을 다시 제안합니다.
- 능력 없는 자신감 – 틀렸음에도 확신에 차 있습니다.
이러한 현상이 보이면 컨텍스트 미터를 확인하세요. 생각보다 더 깊이 빠져 있을 가능성이 높습니다.
다음 단계
Dumbzone은 실제이지만 피할 수 없는 것은 아닙니다. 다음 세 파트에서는 다음을 다룹니다:
- Part 2: Subagents – Dumbzone을 피하기 위한 가장 강력한 기법. 탐색을 격리하고 조사 로그 대신 인사이트를 얻으세요.
- Part 3: Knowledge & Configuration – 학습 내용을 구체화하고, 효과적인
CLAUDE.md파일을 작성하며, 실제로 작동하는 세션 위생을 유지합니다. - Part 4: Advanced Patterns – 백프레셔 제어, 장기 실행 작업을 위한 Ralph Loop, 그리고 12‑Factor Agents 프레임워크.
목표는 컨텍스트 사용을 피하는 것이 아니라 의도적으로 사용하는 것입니다.
주요 요점
- 더 많은 컨텍스트 ≠ 더 나은 결과 – 사용량이 약 40 %를 초과하면 성능이 급격히 저하됩니다.
- 중간은 무시됩니다 – LLM은 U‑자형 주의 곡선을 가지고 있어 시작과 끝이 가장 중요합니다.
- 툴 정의는 비용이 많이 듭니다 – MCP 서버가 시작하기도 전에 윈도우의 40 % 이상을 차지할 수 있습니다.
- 스마트 영역에 머무르세요 – 전체 토큰(특히 “유용한” 토큰)을 약 75 k 이하로 유지하세요.
- 신중하게 행동하세요 – 불필요한 부분을 줄이고, 중요한 정보를 시작이나 끝에 배치하며, 컨텍스트 예산을 모니터링하세요.
추가 읽을거리
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts — 스탠포드 연구 논문
- Writing a good CLAUDE.md — HumanLayer 가이드
- Context Window Management Strategies — Maxim AI