Semantic ablation: AI 글쓰기가 일반적이고 지루한 이유
Source: Hacker News
정의
Semantic ablation은 고‑엔트로피 정보를 알고리즘적으로 침식시키는 현상이다. 이것은 “버그”가 아니라 탐욕스러운 디코딩과 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)의 구조적 부산물이다. “정제” 과정에서 모델은 가우시안 분포의 중심으로 끌려가며 “꼬리” 데이터—희귀하고 정밀하며 복잡한 토큰—를 버려 통계적 확률을 최대화한다. 공격적인 “안전성” 및 “도움” 튜닝은 비전형적인 언어 마찰을 추가로 페널티화하여 의도의 무단 절단을 조용히 수행한다. 낮은 퍼플렉시티 출력을 추구함으로써 고유한 신호가 파괴된다.
발생 방식
작성자가 초안을 “다듬기” 위해 AI를 사용할 때, AI는 고‑엔트로피 클러스터—즉 고유한 통찰이 존재하는 정확한 지점—를 식별하고 이를 가장 가능성이 높은 일반적인 토큰 시퀀스로 체계적으로 교체한다. 거친, 정밀한 구조로 시작된 텍스트가 다듬어지고 균질한 껍질로 침식된다: 겉보기에는 “깨끗”해 보이지만, 구조적 완전성이 빈껍데기와 마찰 없는 미학을 위해 절단된 것이다.
의미 절제 측정
Semantic ablation은 엔트로피 감소를 통해 측정할 수 있다. 텍스트를 연속적인 AI “정제” 루프에 통과시키면 어휘 다양성(형‑토큰 비율)이 급격히 감소하고, 이는 서로 다른 단계에서 체계적인 뇌절단을 나타낸다.
절제 단계
1. 은유적 정화
AI는 비전형적인 은유나 감각적 이미지가 훈련 데이터 평균에서 벗어나 “소음”이라고 판단하고, 이를 안전한 진부 표현으로 교체하여 텍스트에서 감정적·감각적 마찰을 제거한다.
2. 어휘 평탄화
도메인‑특화 전문 용어와 고정밀 기술 용어가 “접근성”을 위해 희생된다. 모델은 1‑만분의 1 토큰을 1‑백분의 1 동의어로 대체하여 의미 밀도와 논증의 구체적 중력을 희석한다.
3. 구조 붕괴
복잡하고 비선형적인 추론이 예측 가능한 저‑퍼플렉시티 템플릿으로 강제 변환된다. 하위 텍스트와 뉘앙스가 절단되어 표준화된 가독성 점수를 만족시키지만, 지적으로 빈 껍데기만 남는다.
결과
그 결과는 “생각의 JPEG”와 같다—시각적으로 일관되지만 의미 절제로 원래 데이터 밀도가 모두 사라진다. “환각”이 AI가 존재하지 않는 것을 보는 현상을 설명한다면, 의미 절제는 AI가 존재하는 것을 파괴하는 현상이다. 이 “중간으로의 경쟁”은 인간 사고의 복잡성을 알고리즘적 부드러움이라는 제단에 희생시키며, 텅 빈 구문으로 가득 찬 세계를 만든다.