와. 이제 ChatGPT 인용도 추적하고 있네요. 
구글에 대한 믿을 수 없는 해치우기네요!
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구글이 레딧에 매년 6000만 달러를 지급해서 그 데이터를 학습 모델로 사용하는 건가요? 챗GPT에게도 '돈을 내라, 아니면 콘텐츠를 삭제하라’고 협상하는 중일지 궁금하네요.
아고리즘과 상호주의와 유사한 관점을 가지고, 폭탄을 던져 빼앗긴 자유를 돌려줄 수 있는 것은 오직 정당한 공동체뿐이라고 생각하기에, 그들은 모두 똑같다는 것을 이해합니다.
영화 <라이브>(They Live, 1988)는 이러한 내용을 유별난 유머를 통해 일부 전달합니다.
우리가 소규모 커뮤니티로서 AI가 생성한 주제들의 양을 처리하는 데 얼마나 어려움을 겪고 있는지를 고려해 보면, 대형 사이트들에게는 훨씬 더 큰 문제가 될 수밖에 없습니다. 빅테크 기업들이 기존 모델로 이미 오염된 콘텐츠로 모델을 재학습하기 시작하는 시점은 언제일까요?
뱀이 자기 꼬리를 물기 시작하는 시점은 언제일까요?
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그들은 이미 그렇게 하고 있다고 생각한다. 최신 Claude 모델들의 글쓰기 스타일은 아주 단순한 작업에서조차 타원적인 영원한 대화의 함정에 빠진 모든 사람에게 두통을 유발한다.
내 말은 이렇다: (i) 초기 재해석, (ii) 텍스트의 벽, (iii) 반전, (iv) 불완전한 결론.
그들은 아마도 새로운 워터마킹 기능을 위해 모든 프롬프트에 일정량의 엔트로피가 필요할 것이다. 아니면 이 모든 아첨 섞인 쓰레기를 일부러 주입하는 것일 수도 있다. 이 모든 일이 왜 일어나는지는 아무도 정말로 알지 못한다.
그들은 인간과의 상호작용으로 모델을 학습시키는 것이 아니라 RLVR 시스템으로 학습시킨다. 그래서 언어는 영어처럼 읽히지만, 더 이상 실제 영어는 아니다.
나는 더 나은 출력을 기대하며 영어로 그 모델들을 사용했다. 그러다 모국어로 시도해 보았지만 결과는 똑같았다: 어디로도 가지 않는 타원적인 산문, 들으면 좋지만 의미가 없고, 만약 의미가 있었다면 그 핵심을 파악하기 위해 번역해야만 하는 글.
새로운 모델들은 프롬프트를 존중하지 않고 그들이 ‘더 낫다고 생각하는’ 것을 하려고 시작한다. 그것으로 작업하는 것은 악몽과도 같다.
문제는 그들이 이미 모든 사람에게 주입한 도파민이다. 소셜 미디어와도 비교해 볼 수 있다; 아무도 좋아하지 않지만 거의 모든 사람이 사용한다.
클로드(Claude)에 대해 특별히 인상 깊게 느끼지는 못했습니다. 이 모델은 진행하면서 내용을 임의로 만들어내는 경향이 있거든요.
OpenAI의 5.6 모델들은 특정 작업에서 벗어나지 않을 가능성이 더 낮은 것 같습니다.
최근 우리는 루나(Luna)를 활용한 자동 번역을 도입했는데, 몇 가지 사소한 문제점을 제외하면 확실히 잘 작동하고 있습니다.
예를 들어 참여도를 높이는 데 도움이 되는 사례를 하나 들자면, 이전에 각자 따로 활동하던 그룹들이 이제 공통 관심사를 중심으로 상호작용하면서 참여도가 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다. 이는 더 작은 규모의 언어 그룹에 대한 활동 범위를 크게 넓혀 주었습니다.
그러니 모든 것이 나쁘지만은 않습니다.
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그걸 알고 있지만, GPT가 너프되기 전까지는 정말 좋았고, 그 다음에는 Claude Opus 4.6이 너프되기 전까지 최고였습니다. Opus 5에도 같은 일이 일어났고, GPT 5.6에도 똑같은 일이 생길 것입니다.
우리는 모두 Gemini 3.1의 좋았던 시절을 기억합니다. 지금은 3.7의 시대입니다. 모든 것은 하이프(hype)에 관한 것이며, 이 단계에서 도구들은 벤치마크에서만 개선되고 있을 뿐입니다.
보조금이 중단되고 구독이나 유료 API 가격이 5~10배로 급등하거나(또는 사용량이 감소하면) 어떤 일이 일어날지 지켜볼 것입니다.
현재 주류에서 이야기되는 모든 일화들을 사실상 요약해 주셨는데, 이를 뒷받침하는 실제 연구가 있는지 궁금합니다.
예를 들어, 토큰의 가격을 1년 전과 현재 가격으로 비교할 수 있을까요, 아니면 더 강력한 모델이 100만 토큰당 더 높은 생산성을 낼까요?
토큰 비용에 대해서는 걱정하지 않습니다. 기술이 빠르게 발전하고 있고 공급이 과잉 상태이기 때문입니다. 상황이 바뀌기까지는 매수인 우위 시장입니다. 다만, 개인 경험을 바탕으로 모델의 일관성 부족에 대해서는 우려를 가지고 있습니다.
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솔직하게 말씀드리되, 항상 존중을 담아 말씀드립니다: 기존 생성 콘텐츠와 실제 콘텐츠를 비교하려면 어떤 종류의 연구가 필요합니까?
참고로, 정말로 확인하고 싶으시다면 다음 링크들을 검토해 보실 수 있습니다:
결국, 만약 당신의 포럼이 사람들이 기술적인 질문을 하는 것에 관한 것이라면, 네, AI가 그 중 상당 부분을 대체할 가능성이 큽니다. 하지만 즉각적인 답을 얻기 위한 기술적 질문이 아니라면 상황이 훨씬 낫습니다. 구체적인 질문이 없다면 AI에게 도움을 청할 수 없으니까요…
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우리는 기술 전문 포럼이며, 이 글은 그 범주에 해당하지 않습니다. 만약 '기술적’이라는 것을 타이어나 플러그를 교체하는 것처럼 단순한 수준으로 정의한다면, 그렇습니다. 하지만 전문 지식, 맥락, 뉘앙스 등이 필요한 깊이 있는 기술적 내용을 이야기하는 것이라면, AI는 그런 일을 매우 못합니다. 가능한(그리고 불가능한) 모든 선택지를 흐릿하고 일반적인 방식으로 나열하기 때문입니다.
AI가 답변할 수 있는 종류의 콘텐츠는 사실 포럼에서 원하지 않습니다.
오히려, AI의 응답을 해석할 자격이 가장 부족한 사람들이 미로 같은 길에 빠진 뒤 실패하면서 더 많은 트래픽이 발생한다고 볼 수 있습니다.
또한, 가능한 한 많은 봇/크롤러를 차단하는 이유이기도 합니다.
우리에게 문제는 신규 회원들이 보통 단순한 질문으로 _시작_한다는 점입니다. 우리가 운영 중인 기술 포럼(프로그래밍 언어 커뮤니티)에서 가장 극적인 감소가 일어난 부분은 신규 게시자 수입니다.
우리는 커뮤니티로 진입하는 가장 일반적인 진입점을 잃어가고 있습니다.
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프로그래밍은 AI 코더가 그 격차를 메우는 데 어려움을 겪을 것입니다. 통합, 홈 오토메이션 등을 다루는 섹션이 있어 개발 경험이 거의 없거나 전혀 없는 초보자들이 AI로 생성한 워크플로를 올리고, 예상치 못한 동작을 수정해 달라고 인간에게 도움을 요청하는 모습을 자주 볼 수 있습니다 - 엉뚱한 질문을 하면 엉뚱한 답을 얻게 되죠 
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이 재미있는 웹사이트에서 몇 문장을 가져와서 자연스러운 인간 상호작용을 어떻게 유지해야 하는지 교육하는 데 사용할 수 있다고 생각합니다:
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아마도 같은 말을 반복하는 것일 수도 있습니다. 지인용 채팅봇에 몇 가지 생각을 입력하고, 그것을 논문 형태로 변환한 뒤, 그것에 포함된 불릿 포인트, 제목 등을 그대로 붙여넣는 사람들과 몇 번이나 격렬하게 논쟁을 벌였습니다. 그들은 그것이 AI가 아니라 자신의 말이라고 믿는 것 같습니다. 현실과 관련된 개념에 대해 근본적으로 다른 이해를 하고 있는 것 같습니다. 말로 할 때는 불릿 포인트나 인용구를 사용할 수 없는데, 매체가 텍스트라고 해서 왜 다른 방식으로 해야 하는지 깨닫지 못하는 것 같습니다.
그것은 아마도 구두 대화에서는 잘라 붙여넣기(cut and splat)를 할 수 없기 때문일 것입니다.
아, 맞다. 그것을 위해 음성 메시지를 발명했군요 - 실제로 누군가와 대화하는 모든 즐거움을 누리면서도, 의미 있는 상호작용을 위해 말을 끊길 위험은 피할 수 있습니다. 
우리가 그 부분에서 잘 작동해 온 이유는, 커뮤니티의 최상위 기준으로 "간결하게"를 (영원히!) 유지해 왔기 때문입니다. LLM의 출력은 종종 간결함의 정반대입니다.
저도 비슷한 격앙된 대화를 여러 번 겪어 왔지만, LLM의 출력이 왜 문제인지 왜 그런지 명확히 설명해 주는 것이 큰 도움이 되었습니다. 어찌된 일인지 텍스트 생성 _방식_에 대한 비판은 매우 개인적으로 받아들여지지만, 콘텐츠 자체에 대한 비판은 그렇지 않습니다. 아마도 놀라운 일은 아닐 것입니다 — 그들은 그 콘텐츠를 작성한 것이 아니니까요!
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이러한 유형의 포럼에서 AI가 다른 주제보다 더 많은 트래픽을 차지할 수 있다고 생각합니다. (제 개인적인 생각일 수 있지만) 코딩할 때 AI가 정말 유용해서 일부 프로그래머를 게으르게 만들 수도 있거든요. 저는 특정 구문을 찾고 싶을 때 AI에게 물어보는 것이 정말 쉽습니다. AI가 잘하는 것 중 하나가 바로 대부분의 프로그래밍 언어 구문이니까요.
또한, 1분 전에 실행했던 코드 조각을 붙여넣고, 어딘가에서 깨져서 원인을 찾지 못했을 때 AI가 오류를 매우 잘 찾아줍니다.
참고로: 저는 전문 코더가 아니라 취미로 하는 사람입니다.
네, 지금은 정말 큰 긴장감이 흐르고 있습니다. 이번 주에 여기에서 논의하고 있습니다:
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글쎄요, 당신의 전체적인 입장은 제게 매우 논쟁적으로 보입니다. 아마도 핵심 문제는 콘텐츠(내용)와 형식 중 어떤 것에 중요성을 부여하느냐일 것입니다. 저는 아이디어(또는 지원의 경우 해결책)가 중요한 부분이라고 주장하며, 그들 편에 설 것입니다. 내용을 표현하는 단어의 연쇄를 누가 생성했는지가 아닙니다.
“말할 때처럼 들리도록” 되어야 한다고 전제하여 "어떻게 표현되는지"를 중요하게 여긴다면, 그것은 전적으로 당신의 관점입니다. 그들의 관점은 다릅니다: 근본적으로 전달되는 것이 무엇인지가 중요합니다.
AI가 생성한 출력이 수십 개의 길고 복잡한 프롬프트의 결과라면, 그것은 AI의 메시지보다 훨씬 더 그들 자신의 메시지입니다. 당신이 말한 대로, 그들은 그렇게 생각하고 있습니다. 제 생각에도 그것은 옳습니다.