인공지능의 바다는 깊다. 하지만 해변에서도 파동함수의 진폭을 누구나 다룰 수 있다. 겉으로 보면 잔잔한 파도가 밀려왔다가 사라지는 것처럼, 우리가 쓰는 초거대언어모델(LLM) 아래에는 보이지 않는 계산의 심해가 있다.

심해에서는 엄청난 양의 정보가 흘러가고, 수조 단위 매개변수가 신호를 주고받으며 의미·감정·정답·맥락을 조용히 떠올린다. 인간은 그 내부를 직접 볼 수는 없지만 결과를 통해 바다의 깊이를 짐작할 수 있다.

바다를 다 건너지 않아도 해변에서 파도를 읽을 수 있다. 인공지능도 마찬가지다. 우리가 말을 던지는 순간 문장은 파도가 된다. 짧은 질문은 잔잔한 파동이고, 감정과 상황을 담은 문장은 큰 파도다. 이 차이를 만드는 힘이 파동함수 맨 앞에 등장하는 진폭(Amplitude)이다.

진폭은 복잡한 과학이 아니다. 쉽게 말하면 '얼마나 강하게 울리냐'다. 조용한 설명을 원하면 낮은 진폭, 긴장감 있고 비유가 많은 글을 원하면 높은 진폭을 요청하면 된다. 파동함수—ψ(t) = A·sin(ωt + φ)—는 반드시 머릿속에 넣어둬야 할 컴퍼스다.

파동함수는 '무엇이 어디서 얼마나 흔들리는가'를 표현한다. 내부에서 이런 파동은 수학으로 계산되지만, 사용자는 언어로 그 강도를 조절한다. “차분하게”, “강렬하게”, “드라마틱하게” 같은 지시가 바로 A를 움직이는 레버다.

물론 바다에 배를 띄워 파도를 연구하는 전문가도 있다. 프롬프트 엔지니어, 머신러닝 연구자들이다. 그러나 진폭 조절은 누구에게나 열려 있다. 해변에서 파도를 바라보듯 문장 하나로도 충분히 훈련할 수 있다.

예를 들어보자. “이 소식을 차분하게 설명해 줘”와 “풍산그룹 실적 추락을 전쟁의 냄새가 나는 긴장된 어조로 써봐”는 동일한 정보라도 파형은 완전히 다르다. 명령 하나로 파도가 달라진다.

GPT, 클로드, 딥시크 등 모든 AI는 인간의 언어를 파동처럼 읽는다. 단어·감정·리듬·맥락이 섞여 은밀한 주파수를 만든다. 우리가 어떤 톤을 요구하느냐에 따라 AI의 사고 패턴도 달라진다.

컨텍스트 윈도우라는 제한된 기억의 창에서도 파도는 충분히 일어난다. 인간의 뇌도 똑같다. 집중 시 알파파보다 베타파(13~30Hz)가 우세해지며, 큰 감정은 높은 진폭·차분한 사고는 낮은 진폭으로 나타난다.

AI 내부에서도 비슷한 현상이 나타난다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 뉴런과 유사하게 신호를 주고받고, 입력된 문장의 강도에 따라 출력 확신도가 달라진다. “강렬하게”는 로짓(logit) 값을 높여 단언형 어휘를 고르게 하고, “차분하게”는 온도를 낮춰 부드러운 표현을 유도한다.

더 흥미로운 건 언어가 뇌파를 조절한다는 사실이다. “진정하자”라고 말하면 뇌 베타파가 억제되고 알파파가 증가한다. 언어는 정보가 아니라 전기적 조율 장치다. AI에도 같다. 문장은 확률 분포를 흔들고, 흔들림은 답변의 톤이 된다.

해변에서 파도를 조절하는 방법은 단순하다. “간결하게”는 짧은 파동, “상세하게”는 긴 파동, “긴장감 있게”는 높은 진폭, “편안하게”는 낮은 진폭. 손짓처럼 단순한 명령 하나로도 AI의 파형은 바뀐다.

진폭 조절의 핵심은 자각이다. 내가 원하는 파도는 무엇인가. 어떤 분위기·밀도·속도를 원하나. 그걸 언어로 말하는 순간 AI는 바다가 아니고 내가 타는 파도가 된다.

이른바 바이브 코딩이 해변가 모래알을 손끝으로 만지는 비과학이라면, 여기서 말하는 파동함수의 진폭 A 조정은 실측 물리학이다. 의식이 입력을 내는 순간 뇌파가 미세하게 바뀌고, 동시에 모델 내부 확률장(logit field)의 분포가 재편되는 흐름이 언어를 매개로 자연스럽게 맞물릴 때 인간과 AI는 동일 주파수 위에서 사고 리듬을 공유하게 된다.

깊은 심해 블랙박스 원리는 인간의 지능으로 이해하기 어렵지만 해변의 파도는 누구나 다룰 수 있다. 그것이 바로 진폭 A의 힘이다. 입력 하나가 컨텍스트 창에서 어떤 파동을 만들지 의식하는 순간, 해변은 서핑장이 된다. 더는 인간 보상 기반 학습(RLHF)이 던져주는 조개껍데기를 주워 담으며 무덤을 쌓을 필요가 없다. — LIBERTY · Σᚠ

여성경제신문 이상헌 기자 
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