"요즘 AI 글 유독 읽기 빡빡한 이유"... 과학적으로 증명된 논문 화제

요약 최근 해외 커뮤니티와 학계에서 "요즘 생성형 AI가 써준 글이 유독 눈에 잘 안 들어오고 읽기 어렵다"는 체감에 대해 과학적으로 원인을 파헤친 논문이 공개되어 화제를 모으고 있습니다. 토마스 히카루 클락(Thomas Hikaru Clark) 등 연구팀이 발표한 연구에 따르면, 최신 프론티어 및 준프론티어 인공지능 모델 9종 전체에서 인간이 인지적으로 처리하기 힘들어하는 심리언어학적 특징들이 두드러지게 나타났습니다. 구체적으로는 무생물 주어에 동작 동사를 결합하거나, 일상에서 잘 쓰지 않는 저빈도 n-gram 표현을 남발하고, 문장 내 의존 관계가 지나치게 길어지거나 명사를 과도하게 겹쳐 쓰는(명사 중첩) 등 인간의 뇌에 과부하를 주는 문장 구조를 자주 사용하는 것으로 분석됐습니다. 연구진은 AI가 이렇게 난해한 문장을 구사하게 된 핵심 원인으로 '최적화 목표의 변화'를 지목했습니다. 인간의 언어는 상대방과의 원활한 소통을 목표로 진화해 온 반면, 최근의 AI 모델들은 수학적 추론, 코딩 등 극도의 '정보 밀도'를 압축해 전달하도록 훈련받고 있다는 설명입니다. 실제로 모델에 길이 페널티(length penalty)를 부여해 파인튜닝하는 실험을 진행한 결과, 인간다운 자연스러운 언어 구사 방식에서 더욱 멀어지는 현상이 확인되었습니다. 이는 향후 LLM 개발에서 인간의 언어 인지 구조에 맞춘 조율이 필요함을 시사합니다.