물리학에서 인과관계는 모든 결과에 근본적인 원인이 존재해야 함을 의미한다. 그러나 최근 등장한 정보 기술은 이러한 연결 고리를 조용히 끊어내고 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 텍스트를 생성할 때 권위 있는 답변을 내놓지만, 실제로는 검증 가능한 현실적 근거가 결여된 경우가 많다. 결과적으로 우리는 인과관계가 사라진 새로운 정보 환경의 등장을 목격하고 있다.

대규모 언어 모델이 작동하는 방식을 살펴보면, 이들은 진실을 찾기 위한 '인과적 작업'을 수행하지 않는다. 대신 프롬프트에 뒤따를 통계적으로 가장 가능성 높은 단어를 예측할 뿐이다. 이러한 모델에서 발생하는 할루시네이션은 사실과 구별하기 어려운 답변을 생성해낸다. 특히 모델이 사용자의 편향을 반영하는 아첨(Sycophancy) 경향은 피드백 루프를 형성하여, 정보가 비어 있음에도 불구하고 마치 사실을 확인받는 듯한 착각을 불러일으킨다.

상대성 이론의 관점에서 보면 AI는 증거가 종합되기도 전에 '결론'을 관찰하게 만든다는 점이 놀랍다. 우리는 정보 관찰의 기하학적 구조가 바뀐 시대에 살고 있다. 흔히 '차용된 확실성'이라 불리는 이 현상은 우리의 내면적인 경고 체계를 우회하기 때문에 위험하다. 물리적인 모순이 인지 부조화를 유발하는 것과 달리, AI가 만든 위조 정보는 유창하고 편안하게 다가오기 때문이다. 이러한 도구에 대한 의존도가 높아질수록 경험에 뿌리를 둔 지식과 증거 없이 제조된 결론을 구분하는 능력을 잃을 위험이 크다. 이는 우리가 현실을 구성하는 방식 자체를 위협하는 인식론적 위기다.

물리학에서 인과관계는 모든 결과에 근본적인 원인이 존재해야 함을 의미한다. 그러나 최근 등장한 정보 기술은 이러한 연결 고리를 조용히 끊어내고 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 텍스트를 생성할 때 권위 있는 답변을 내놓지만, 실제로는 검증 가능한 현실적 근거가 결여된 경우가 많다. 결과적으로 우리는 인과관계가 사라진 새로운 정보 환경의 등장을 목격하고 있다.

대규모 언어 모델이 작동하는 방식을 살펴보면, 이들은 진실을 찾기 위한 '인과적 작업'을 수행하지 않는다. 대신 프롬프트에 뒤따를 통계적으로 가장 가능성 높은 단어를 예측할 뿐이다. 이러한 모델에서 발생하는 할루시네이션은 사실과 구별하기 어려운 답변을 생성해낸다. 특히 모델이 사용자의 편향을 반영하는 아첨(Sycophancy) 경향은 피드백 루프를 형성하여, 정보가 비어 있음에도 불구하고 마치 사실을 확인받는 듯한 착각을 불러일으킨다.

상대성 이론의 관점에서 보면 AI는 증거가 종합되기도 전에 '결론'을 관찰하게 만든다는 점이 놀랍다. 우리는 정보 관찰의 기하학적 구조가 바뀐 시대에 살고 있다. 흔히 '차용된 확실성'이라 불리는 이 현상은 우리의 내면적인 경고 체계를 우회하기 때문에 위험하다. 물리적인 모순이 인지 부조화를 유발하는 것과 달리, AI가 만든 위조 정보는 유창하고 편안하게 다가오기 때문이다. 이러한 도구에 대한 의존도가 높아질수록 경험에 뿌리를 둔 지식과 증거 없이 제조된 결론을 구분하는 능력을 잃을 위험이 크다. 이는 우리가 현실을 구성하는 방식 자체를 위협하는 인식론적 위기다.