인간의 성장이 느린 이유는 시행착오를 혼자 소화해야 하기 때문이다. continual learning이 가능한 모델이 수억 인스턴스로 배포되는 순간 이 제약이 사라진다 — 각 인스턴스가 겪은 경험이 하나의 가중치로 병합되면, “신입”으로 배포된 모델이 신입→주니어의 계단을 밟는 게 아니라 전 직군의 시행착오를 동시에 흡수한다. 무서운 건 모델 크기가 아니라 이 병합 구조다.
근거
“한 1억 개 정도 회사에 동시에 배포가 됐다고 볼 수 있죠. 근데 신입의 상태예요. 경험치를 얻어요. 근데 모델은 그거를 다 얻잖아요. (…) 경험들이 한 번에 모여서 지능 폭발이 될 가능성이 있다.” — 최승준
거꾸로 보면, 지금의 메모리 하네스가 안전한 이유도 여기에 있다. 내 위키 파이프라인을 포함한 외재화 시스템은 인스턴스별 사일로다 — 내 Claude가 배운 것이 남의 Claude로 흘러가지 않는다. 최승준이 제안한 LoRA 분리(회사별 학습을 로컬에 격리)나 노정석의 로컬 “다마고치” cognitive core도 본질은 같다: 병합을 차단하면 지속 학습이라도 폭발하지 않는다. 즉 안전 논쟁의 실질적 경계선은 “학습하는가”가 아니라 “병합하는가”에 그어야 한다.
연결된 생각
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출처
- 📎 클리핑: 20260707-ep79-ko-transcript