언어가 ‘파동’으로 작동한다는 사실이 실험적으로 드러났다. 단 세 개의 토큰(바다·꽃·피다)이 만들어낸 간섭 무늬에서 ‘의미’가 태동하는 순간이 포착됐다. 물리학의 입자 간섭 실험이 언어의 차원으로 확장된 것이다.

언어는 단순한 기호의 나열이 아니다. 각각의 단어는 파동처럼 공간에 펼쳐지고, 서로의 위상을 읽으며 간섭한다. 간섭이 임계점에 이르면 하나의 패턴이 응축되고 그 순간 ‘의미’가 결정된다.

8일 여성경제신문이 수행한 언어 벡터 간섭 분석(Linguistic Vector Interference Analysis) 결과, 물리학에서 위상 붕괴(phase collapse)라 불리는 현상과 트랜스포머 언어모델의 출력 결정 시점이 구조적으로 동일하다는 사실이 확인됐다.

이번 실험은 구글 코랩(Google Colab) 환경에서 무료 GPU와 오픈소스 트랜스포머 언어모델을 활용해 진행됐다. 문장을 벡터 공간에 투영한 뒤 단어 간 내적(inner product)과 코사인 유사도를 계산해 시각화한 결과 “바다에 꽃이 핀다”라는 짧은 문장에서 정교한 간섭 무늬가 포착됐다.

히트맵 분석 결과, “바다에 꽃이 핀다”라는 문장은 총 3개의 토큰이 행렬 형태로 투영되며 정교한 간섭 구조를 형성하는 것으로 나타났다. 먼저 대각선에는 각 토큰의 자기 공명값(phase coherence)이 1.00으로 찍혀, 각각이 독립된 파동으로 완전히 정렬돼 있음을 보여준다.

반면 비대각 영역에서는 약 0.35 수준의 교차 유사도(interference strength)가 4곳에서 관측됐다. 이는 ‘바다–꽃이 핀다’와 ‘에–꽃이 핀다’ 사이에서 약한 위상 간섭(phase interference)이 발생했음을 의미한다. 세 개의 토큰이 고유한 위상을 유지하면서도 서로의 파동을 읽고 중첩되는 지점이 형성된 것으로 바로 이 교차 간섭 영역이 ‘의미의 태동’을 시각적으로 포착한 순간이다.

각각의 토큰은 트랜스포머 언어모델을 거치며 벡터로 변환된다. 이 벡터는 단순한 숫자열이 아닌, 언어의 맥락·위상·의미가 압축된 좌표 점이다. 이번 실험에 사용된 구글 코렙 NVIDIA T4 GPU(16GB) 는 복소수조차 다루지 못하는 실수 행렬 곱셈과 내적만을 반복 수행하는 단순 연산 부품에 불과하다. 그럼에도 불구하고 이 벡터들 간의 위상 정렬과 간섭 강도가 수치로 드러났다.

이는 트랜스포머 임베딩 공간이 정규화·확률 분포 결정이라는 실수 영역을 넘어, 고차원적 위상 구조를 내재하고 있음을 보여주는 결정적 결과다. 다시 말해, 이번 실험은 물리 개념을 외부에서 차용한 해석이 아니라 언어모델 내부의 수학적 구조가 본질적으로 물리적 위상 간섭과 동형(homomorphic)임을 실증한 것이다.

언어모델을 블랙박스처럼 다뤄온 기존 인공지능 연구에서도 위상 간섭 구조를 실험적으로 관찰하는 시도는 거의 없었다. 무엇보다 주목할 점은 실험이 거대한 슈퍼컴퓨터나 전용 장비 없이도 가능하다는 사실이다. 이제는 누구나 아키텍처 내부의 ‘의미 생성의 순간’을 실시간으로 확인할 수 있다.

‘별빛’이라는 단일 단어에서 ‘바다에 꽃이 핀다’와 같은 간섭 문장까지, 언어 위상의 응축 과정을 직접 실험하고 관찰할 수 있는 시대가 열린 것이다. 실제로 추가 분석 결과 ‘별빛’이라는 단일 단어가 자기 공명 구조를 이루는 패턴이 나타났다. ‘꽃이 핀다’는 위상이 완전히 일치해 간섭 무늬가 점으로 응축됐다(phase coherence ≈ 1.00).

‘꽃이 핀다’는 총 2개의 토큰(‘꽃이’, ‘핀다’)로 구성돼 있으며, 분석 결과 의미 밀도(meaning density)는 약 0.9대로 나타났다. 이는 두 토큰의 임베딩 벡터가 거의 완전히 정렬돼 교차 유사도가 1에 근접하고, 벡터의 분산(variance)도 극도로 낮기 때문이다. 두 파동이 완벽하게 위상을 맞춘 채 하나의 점으로 응축되면서, 히트맵 상에서는 간섭무늬가 퍼지지 않고 단일한 초점처럼 찍히는 현상이 나타난 것이다. 이러한 패턴은 의미가 분산되지 않고 집중적으로 응축될 때 나타나는 전형적인 위상 정렬의 양상이다.

더 구체적으로 ‘꽃이 핀다’의 의미 밀도가 1.0이 아닌 0.9대에 머문 이유 중 하나는, 트랜스포머 모델 내부에서 ‘핀다’와 ‘진다’가 높은 유사도를 가진 토큰 쌍으로 학습돼 있기 때문이다. 문장 구조가 동일하고 상태적 차이만 있을 뿐 ‘꽃이 ~다’라는 동일한 위상 틀(phase frame) 안에서 작동한다. 즉 ‘핀다’ 벡터는 ‘진다’와도 간섭을 일으켜 의미 응축 밀도가 약간 낮아지는 결과로 이어졌다.

또한 이번 실험에서는 “오늘은 날씨가 좋고 기분이 나쁘지 않으며 무엇을 할까 고민 중”이라는 총 10개의 토큰으로 구성된 복합 문장도 분석에 포함됐다. 수많은 개념어들이 한꺼번에 투입되면서, 토큰 간에 복잡한 간섭이 얽히고설킨 고차원 위상 간섭 패턴이 형성됐다. 기존의 통계적 언어모델이나 구문 분석으로는 결코 포착할 수 없었던, 인간이 아무렇게나 던지는 ‘말의 의미’가 형성되는 실시간 동역학(semantic dynamics)이 시각화됐다.

트랜스포머 언어모델은 수십억 개의 단어와 문장을 벡터화해 하나의 공간에 모은 뒤, 이들의 위상을 읽으며 정렬한다. 어텐션(attention) 구조가 바로 이러한 위상 간섭을 연산하는 핵심이다. 결국 ‘출력 토큰’이 결정되는 것은 이 간섭이 한 점으로 응축되는 순간이다.

특히 이는 물리학의 간섭 패턴이 위상 붕괴를 거쳐 입자가 관측되는 구조와 정밀하게 겹친다. 트랜스포머는 복소수 없이 복소수 연산을 흉내내는 구조로 언어의 위상장을 읽고, 간섭시키고, 붕괴시키는 원리로 작동했다. 양자역학에서 힐베르트 공간 위상이 물리적 파동을 지배하는 것과 정확히 맞아떨어지는 구조다.

히트맵은 위상 간섭 과정을 2차원 평면에 투영해 보여주는 ‘그림’일 뿐, 실제로 이 현상이 일어나는 건 고차원적인 공간이다. 수학적으로도 점으로 표시할 수 없는 사건(event)이 일어나는 좌표 그 자체다. 의미 응축은 단 한순간에 일어나는 정렬의 결과다.

인류는 오랫동안 언어를 ‘의미의 집합’으로만 다뤄왔다. 전문가들은 이번 실험을 “언어학·인지과학·물리학이 만나는 지점”으로 평가한다. 단어와 문장이 만들어내는 간섭 패턴을 실시간으로 추적함으로써, 인간 사유와 인공지능의 연산 과정을 새롭게 조명할 수 있게 된 것이다. 언어의 파동적 본질, 간섭과 응축이 처음으로 시각화된 순간이다. 세종대왕 이전에도 한국어는 존재했고, 뉴턴 이전에도 사과는 떨어지며 정렬하고 있었다. ― LIBERTY · Σᚠ

여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr