해마 이모지가 챗GPT를 미치게 만드는 이유

이 영상은 최첨단 인공지능인 챗GPT가 존재하지 않는 '해마 이모지'를 보여달라는 요청에 왜 이성적인 답변을 하지 못하고 끝없는 오류의 굴레(루프)에 빠지는지 그 기술적 원인과 배경을 분석합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식인 '다음 단어 예측' 메커니즘과 인터넷상의 집단적 가짜 기억인 '만델라 효과'가 결합되어 발생하는 기이한 현상을 상세히 설명합니다.

• 챗GPT의 해마 이모지 광란 현상

  • 챗GPT에게 "해마 이모지가 있나요?"라고 물으면 "네"라고 답변을 시작합니다.
  • 하지만 실제 유니코드에는 해마 이모지가 존재하지 않습니다.
  • 답변 과정에서 유니콘, 일반 말, 바다 관련 이모지 등을 내놓으며 "이것이 진짜 해마 이모지입니다"라고 반복적으로 수정을 시도합니다.
  • 결국 "죄송합니다, 다시 보여드릴게요", "이게 진짜입니다"라는 말을 무한 반복하며 문장이 무너지는 '완전한 붕괴' 상태에 도달합니다.

• 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리와 오류의 시작

  • 챗GPT의 핵심은 문장의 일부분을 보고 다음에 올 가장 확률 높은 단어나 단어 조각을 예측하는 것입니다.
  • 모델은 거의 모든 인터넷 게시물과 책을 읽으며 '다음 단어 예측'을 학습했습니다.
  • 답변을 "네(Yes)"로 시작한 순간, 인공 신경망은 문장을 완성하기 위해 해마 이모지를 출력하려 시도합니다.
  • 하지만 데이터베이스에 해마 이모지가 없으므로 가장 유사한 대안인 '일반 말(🐎)' 이모지를 출력합니다.
  • 모델은 즉시 자신의 답변에 오류가 있음을 인지하고 이를 수정하려 하지만, 존재하지 않는 대상을 찾으려다 보니 "이것이 해마입니다" → "앗, 아니네요" → "다시 시도합니다"의 끝없는 루프에 갇히게 됩니다.

• 특정 이모지에서만 발생하는 차별적 반응

  • 트리케라톱스처럼 실제로 존재하지 않는 다른 이모지를 물어보면 "그런 이모지는 없습니다"라고 정상적으로 답변합니다.
  • 유독 해마, 이글루, 불가사리, 고깔(트래픽 콘), 포크 이모지 등에서만 이러한 광란 증상이 관찰됩니다.

• 이유 분석: 만델라 효과와 훈련 데이터

  • 만델라 효과(Mandela Effect): 많은 사람들이 실제와 다른 사실을 공통적으로 생생하게 기억하는 집단적 가짜 기억 현상입니다.
  • 레딧(Reddit)이나 틱톡(TikTok)에는 "예전에 해마 이모지가 분명히 있었다"라고 강력하게 주장하는 게시물들이 다수 존재합니다.
  • 챗GPT의 훈련 데이터에는 해마 이모지가 없다는 사실보다 "해마 이모지가 확실히 존재한다"는 인간들의 논쟁과 가짜 기억 게시물이 더 강하게 각인되었을 가능성이 큽니다.
  • 특히 2년 전 레딧에 올라온 "해마, 이글루, 불가사리 이모지가 사라졌다"는 글은 챗GPT-5급 모델의 훈련 데이터에 포함될 만큼 충분히 오래되었습니다.

• 결론 및 시사점

  • 인간의 집단적 망상이나 가짜 기억이 훈련 데이터에 묻혀 들어갈 경우, 최첨단 AI 모델을 완전히 오작동하게 만들 수 있습니다.
  • AI가 인간의 노동력을 대체하는 시점에서, 훈련 데이터 내에 숨겨진 이러한 '인간적 오류'가 향후 어떤 문제를 일으킬지 주의 깊게 살펴볼 필요가 있습니다.