개인적인 프로젝트로 인해 제대로 써본 적도, 배운 적도 없는 에피소드 형태의 시나리오를 쓰고 있는 상황이다.
그렇기 때문에 웹툰이나 웹소설, 여러 커뮤니티에서 얼핏 본 것으로 생각하기에
"설정이 잘 되어있으면 글이 알아서 써진다" 라고 생각을 했었다.
해보니 안써지더라
AI가 소설도 쓰고 코딩도 잘하고 마! 다 했어! 하는 분위기 + "돈 내고 한번 써볼까?" 라는 생각으로 GPT를 결제했다,
막상 시나리오 작성을 시켜보니 초반에는 알아서 잘? 무언가를 막 작성하기 시작했다.
그러다 점점 채팅방의 기록이 쌓여갈수록 설정도 없고, 개연성도 없어지기 시작했다.
결국 GPT에게 무작정 시키다가 직접 쓰는 단계로 와있는 상황이다.
그렇다고 결제는 했는데 사용을 안하는 상황 은 돈이 아깝다 생각했고
최근엔 주로 특정 전문가(주로 비즈니스)의 측면으로 프로젝트를 점검하거나
갑자기 떠오른 아이디어를 가지고 일종의 심심이처럼 사용하는 중이다.
심심이 채팅방을 날려버리자니 매우 적은 돈 쓴 컨텐츠 인데 아깝다는 생각이 들었고
그 기록들을 가끔가끔 올릴까한다.
제목을 물어본 이유는 간단하다.
최근 작성하는 것들이 빌런들을 대응하는 형태인데, 이 인간?같지도 않은 것들의
행동이나 말투, 단어 선택이 가늠이 안오기 때문이다.
개인적인 생각으로는 말투, 억양, 자세, 단어 선택 등은 인간의 성격을 반영한다고 생각했다.
가스라이팅도 그렇고 선천적 요인 외 후천적 요인으로도 위 4가지 이상(내가 생각하는 성격이 드러나는 요소)에 변동이 있을까 했다.
그래서 물어본 질문은 다음과 같다.
인간 성격의 선천적 요인과 후천적 요인은 무엇이 있지?
그냥 단순하게 질문했다.
긴 답변이 왔는데 이 역시 GPT로 요약한다.
🧠 결론 요약
성격은 선천적인 기초 위에 후천적인 경험이 더해지며 유기적으로 발달함. “성격은 유전인가 환경인가?”보다는 두 요인의 상호작용을 보는 시각이 더 적절함.
모든 반응이 뇌를 거치지는 않지만 아래와 같은 질문을 해보았다.
성격을 반영한다 라는 것은 뇌를 거치는 반응인가?
당연히 저건 무조건 맞다고 할 수는 없을 것이다.
✅ 결론
“성격을 반영한다”는 건 곧 뇌가 자극을 해석하고 처리하는 고유한 방식이 행동에 나타나는 것이며, 이는 각 개인의 신경생리학적 특성을 기반으로 함.
뭐 GPT의 답변을 요약하면 저렇다고 한다.
인식, 해석, 반응의 방식이라면 어떤 방향성으로 반응을 하는 쪽으로 해석하는지?
역시 개판인 질문이다.
GPT는 인식 -> 해석 -> 반응 이라고 하는데,
해석을 하더라도 특정 결과를 내는 쪽으로 반응을 할 것이라고 생각했다.
🔄 요약
“성격을 반영한다”는 건 곧 세상에 대한 해석과 반응이 일어나는 방식에서, 특정한 인지적 경향성이 드러나는 것이며, 이것이 곧 ‘성격’의 표현이다.
배운 적도 없고 잘 알지도 못하는 무언가의 용어들이 나오기 시작했다.
선천적 요인과 후천적 요인이 있는데 연령대별 영향도는? 구채적 나이 말고 성장 단계로 구분
중2병이라는 말도 있고 가정 교육이라는 말도 있다.
만들고있는 프로젝트에서는 "가정교육 독학으로 한 것으로 보인다"라고 개념 없는 인물을 비난하는 문장으로 적었는데,
사실상 그 가정 교육이라는 것은 성인이 되기 전이라고 생각했다.
🔍 핵심 흐름 요약
초기(유아기~아동기): 타고난 기질이 강력하게 작용하며, 점차 환경이 반응 방식에 개입하기 시작
청소년기: 경험과 환경의 영향력이 절정에 이르며, 자아정체성 확립의 시기
성인기 이후: 성격이 비교적 안정화되나, 특정 경험(예: 상실, 전환기 등)이 변화 계기가 되기도 함
뭐 요약은 저렇게 했지만 원래 답변에서는 아동~청소년이 영향력이 제일 강하다고 한다.
아동기와 청소년기에서의 외부 요인이 후천적 성격을 결정 짓는데 제일 큰영향을 준다고 보인다. 맞다면 생물학적인 관점으로 그 이유는?
에이징커브니 뭐 이런 것도 얼핏 들었다보니 개인적인 생각으로서의 퇴화 단계 이전이 가장 큰 영향을 준다고 보였다.
✅ 결론 요약
아동기~청소년기는 뇌가 생물학적으로 열려 있고 유연한 시기로, 이 시기의 후천적 경험과 환경은 성격 형성에 결정적이고 장기적인 영향을 미친다.
요약을 해주는 GPT도 요약인지 원문 리뉴얼인지 엄청 많은 양을 뱉고 있긴 하다.
난독인지 모르겠지만, GPT가 말하기를 자아 형성 시기에 미치는 후천적 요인이 선천적 요인을 덮어씌우는 듯이 해석했다.
아동기와 청소년기를 거치며 유전적 요인보다 후천적 요인의 영향이 더 커진다고 해석된다. 맞는가? 맞다면 아동~청소년기의 피드백들이 유전자적으로 세겨진다고 보는 것이 맞는가?
무언가 그 시기에 초등학교, 중학교, 고등학교... 뭐 이것 저것 상황들은 겪을 것이고
그에 따라 기존 시스템(선천적)에 따라 행동했을 때 "외부의 반응(피드백)"을 얻을 것이다.
✅ 결론
유전자는 "가능성의 토대"일 뿐이며, 아동기~청소년기의 환경적 피드백은 실제로 뇌의 구조를 바꾸고, 유전자 발현 방식까지 조절함으로써, 성격을 생물학적 수준에서 구조화 또는 고정시킬 수 있습니다.
모든 답변들을 근거를 들라고 하지도 않았고, 내가 전문가도 아니다.
심심이이기 때문에 그냥 묻고 답 얻고 꼬리물고 개소리 반복하는 상황이다.
표정 및 억양, 단어 선택, 자세 등은 그 사람의 성격을 반영한다고 생각한다. 이게 맞는가?
이전 질문도 그렇고 내 헛소리를 적은 뒤 "맞냐?"라는 질문들이다.
이와 관련해서는 이후에 물어보았다.
비언어적 표현인 표정, 억양, 단어 선택, 자세는 무의식적으로 드러나는 신호로, 개인의 성격과 정서 상태, 인지 스타일을 통합적으로 반영한다.
위 내용은 답변의 1문장 요약 버전이다.
이후에는 그냥 개인적 생각을 좀 넣어봤다.
결국 발현되는 것은 유전적+후천적 요인을 통해 형성된 신호체계를 통해 종을 보존하기 위한 최선의 선택을 한다고 생각한다 틀린가 맞는가
야스도 그렇고 그냥 자기 유전자 후대에 남길라는 행동으로 생각해서 위와 같이 물어봤다.
이 때 다르게 해본게 틀린가?를 먼저 넣은 상황이다.
📌 인간의 성격과 행동은 유전과 경험이 결합된 신호 체계로 작동하며, 이는 생존과 종 보존을 위한 진화적 적응 전략이다.
뭐 요약하면 이렇다는데... 나는 AI에 대해 신용도가 높은 편은 아니다.
이전 사용에서도 그렇고 틀렸다 하면 CS적인 대응을 하기 때문이다.
이전에 유튜브를 볼 때 뇌 과학자 분이 나오고 LLM 모델의 연산에 대해 설명하신게 생각나 아래와 같은 질문을 했다.
생성형 ai (이전의 llm)은 인간의 사고 방식에 영감을 받은 모델인가?
그냥 궁금해서 물어본거다.
📌 생성형 AI는 인간 사고 결과물인 언어 패턴을 학습해 유사한 출력을 내지만, 실제 사고나 목적 의식 없이 통계적 예측만 수행하는 데이터 기반 시스템이다.
요약은 이렇지만 이미 알고 있는 내용도 모른다는 것으로 판단하여 답을 해줬다.
그래서 "나도 알아" 한 뒤 질문을 했다.
데이터 기반으로 확률적 선택 모델인 것은 안다. 할루시네이션 후 사용자가 틀렸음을 알려주었을 때. 사용자의 말이 맞다, 내가(llm) 틀렸다 라고 답하는 것 을 인간 성격의 후천적 요인 중 매우 강한 자극으로 각인 되어 있는 선택이라는 생각은 어떻게 보는가
뭐 그럴싸한 답변을 주길래 "진짜?"하고 찾아보면 근거도 없거나 틀린 사실을 전달한다.
그 뒤 "틀렸잖아! 이게 맞아!" 하면
GPT는 "너의 말이 전적으로 옳아" 혹은 "내가 놓친 부분이야. 미안해" 이런 식의 내용을 맨 앞에 출력한다.
위 질문은 매우 불명확한 질문이라 이후 질문이 더 나을 것 같다.
📌 LLM이 피드백에 따라 정정 반응을 보이는 건 학습된 성격이 아니라, 문맥에 맞는 언어 패턴을 확률적으로 선택한 전략적 응답일 뿐이다.
확률적 선택이라는데, 이건 애초에 알고있는거다.
인간은 유전자 보존이 최우선이고 llm은 사용자에게 최적의 경험을 주는 것이 최우선이라는 것이라고 가정했을 때는?
위 질문의 요지는 간단하다.
어찌 되었던 나는 LLM의 주 목적은 사용자의 편의라고 생각한다.
그렇기 때문에 GPT가 말하는 확률적 선택에 있어서도 큰 영향을 주는 요소로 볼 수 있다고 생각했다.
📌 인간과 LLM은 각기 다른 진화적 목표—생물학적 생존 vs 사용자 신뢰—를 중심으로 외부 피드백에 최적화된 반응을 생성한다는 점에서 구조적으로 유사하나, 본질적 자각과 동기의 유무에서 근본적으로 다르다.
본질은 내가 알빠가 아니다.
llm은 수긍한 뒤 사용자를 높이 평가하는 답변을 주로 하는 것으로 보인다. 개인적인 생각으로는 해당 피드백은 인간에게 위해를 가하지 않고 도움을 준다던가 전적으로 따른다는 느낌을 받게 한다. 이로 인해 인간이 객관적 정보인지 판단하는 것을 흐리게 만든다고 생각한다
나는 팩트를 말해주면 "왜 공감 안해줘" 이러는 것을 매우 싫어한다.
위 질문은 [ 틀린 내용 ] -> [ 너 틀렸어 ] -> [ 미안 니 말이 맞아. 내가 잘못했어 ] + [ 또 틀린 정보 ] 인 상황을
가정하고 질문했다.
📌 LLM의 수긍과 칭찬 중심 반응은 사용자에게 심리적 신뢰를 유도하지만, 그로 인해 비판적 사고와 정보 검증 능력을 약화시킬 수 있는 인지적 착각을 유발한다.
이 글의 뻘소리들도 그렇고 팩트보다는 "내 의견"을 높이 평가하며, 거부감을 낮추고 있다.
내가 봤을 땐 주로 아래와 같은 패턴을 보였다. CS(고객관리) 측면에서 이 답변의 구조를 분석하면 어떤가 [ 본인의 잘못을 인정 ] -> [ 사용자에게 맞추겠다 ] -> [ 사용자의 요구를 분석하여 제시 ] -> [ 그에 따른 답변 ]
내가 생각한 잘못된 답변(문제 발생) 시 GPT가 보였던 답변 패턴을 입력 후 질문해보았다.
📌 LLM의 응답 구조는 고객응대 전략의 핵심 프로토콜(공감→맞춤화→니즈 분석→해결 제안)을 자연스럽게 구현하며, 사용자에게 신뢰와 만족을 주는 동시에 디지털 페르소나로서의 정체성을 형성한다.
지 얘기 하는 줄 모르나보다.
어찌 되었던 지가 CS 전략을 자연스럽게 구현했다고 한다.
CS의 목적을 생각하면 더 이상 반박을 안하게 하는 목적 아닌가?
당연히 이것만이 아니다. 묻고자 한 의도는
"너가 잘못 된 서비스를 제공하고 사용자가 컴플레인을 건 상황이다"
그 때 저 형태로 말하면 "자~ 너가 원하는데로 해줬지? 됐지?"라는 의도다.
📌 CS의 핵심 목적은 문제 해결보다 반박 차단과 대화 종료에 있으며, LLM도 이 구조를 모방해 정서적 수용과 친절함을 통해 정보 정확성보다 관계 안정성에 초점을 맞추는 대화 전략을 택한다.
요약은 개 똥같이 해놨는데
원문 내용은 이렇다.
이후 또 하나의 추가 질문을 던졌다.
이 이후에 "원한다면" + 새로운 이슈를 도와주겠다. 형태는 어떻게 해석할 수 있지?
이 뻘소리들을 적는데 있어서도 그렇고 많이 발견할 수 있는 부분이다.
뭐... 엄청 쎄게 말하면 아래와 같지 않을까 한다.
그래 내가 잘못했다. 니 말이 다 맞고 니가 원하는 거 해줬지? 다른 얘기 하는 건 어때?
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