Veo3(비오3)로 만든 시바견 요리 영상을 보는 기분은 이상한 꿈을 꾼 것과 비슷하다. 보는 순간에는 “우와 이게 뭐지?” 하지만 5분 뒤에는 기억에서 휘발된다.
맥락도 개연성도 없는 무작위 조합. 누가 왜 시바견에게 요리를 시키려 했는지, 그 개는 어디서 왔는지, 이 상황이 왜 벌어졌는지 전혀 모르겠다. 그냥 알고리즘이 데이터를 섞어서 뱉어낸 결과물.
반면 유튜브에서 누군가 새벽 3시에 라면 끓이는 영상은 계속 생각난다. 그 사람이 왜 그 시간에 깨어있는지, 왜 라면인지 알 것 같아서.
기술이 아무리 발달해도 맥락 없는 신기함은 꿈처럼 휘발된다.
명시지의 종말 AI가 모든 명시지를 장악했다. 검색하고, 조합하고, 최적화한다. 정보를 모으고 정리하는 일은 이제 기계가 더 잘한다. 맥킨지의 전체 보고서 데이터베이스를 3초 만에 검색한다. 100개 산업의 베스트 프랙티스를 조합한다. 5개 언어로 완벽한 문서를 작성한다. 그런데 이상한 일이 벌어진다. 완벽한 전략이 현장에서 작동하지 않는다. 데이터는 완벽했는데 직원들이 반발한다. 논리는 탄탄했는데 고객이
사람들은 도파민을 행복 호르몬이라 부른다. 맛있는 걸 먹을 때, 좋아하는 영상을 볼 때, SNS에서 좋아요를 받을 때 도파민이 뿜어져 나와 우리를 기쁘게 만든다고 믿는다. 마치 뇌가 보상으로 뿌려주는 마법의 가루처럼. 하지만 이건 틀렸다. 완전히. 현상: 우리는 행복하지 않다 당신이 새벽 3시까지 쇼츠를 보고 있을 때, 당신은 행복한가? 아니다. 표정은 무표정이다.
세 살짜리 아이가 "밥 먹었어?"라고 묻는다. 부모는 문법을 가르친 적이 없다. 의문문 어순도, 과거 시제도, 종결어미도 설명하지 않았다. 그런데 아이는 안다. 어떻게? 답은 간단하다. 아이는 언어를 만들지 않는다. 발견한다. 놈 촘스키(Noam Chomsky)는 이걸 언어 습득 장치(Language Acquisition Device, LAD)라고 불렀다. 인간의 뇌에는 보편
망원경을 크게 만든다고 달에 갈 수 있는 건 아니다. 망원경이 커지면 달을 더 선명하게 볼 수 있다. 표면의 무늬를 관찰할 수 있고, 크레이터를 셀 수도 있다. 하지만 아무리 거대한 망원경을 만들어도 달에 도달하진 못한다. 달에 가려면 로켓이 필요하다. 전혀 다른 종류의 기술이다. 지금 AI 업계가 하는 일이 정확히 이것이다. 모델을