Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication

인간 문화가 확산되는 방식은 마치 거대하고 끝없는 '전화기 놀이(telephone)'와 같다고 상상해 보십시오. 하지만 단순히 한 줄로 속삭이는 것이 아니라, 우리 모두가 거대한 글로벌 메가폰을 향해 외치고 있는 것과 같습니다. 수 세기 동안 새로운 아이디어, 속어, 그리고 말하기 방식은 책, 라디오, 인터넷을 통해 우리를 거쳐 이동해 왔습니다. 이 과정을 **문화적 진화(cultural evolution)**라고 부릅니다. 즉, 우리가 서로에게서 배우면서 우리의 공유된 습관과 언어가 시간이 흐름에 따라 변화하는 방식입니다. 보통 이는 사람 대 사람으로 일어납니다. 하지만 최근, 새로운 플레이어가 이 게임에 합류했습니다. 바로 인공지능(AI)입니다. 구체적으로는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이들은 방대한 양의 인간 저작물을 학습하여 우리에게 말을 걸고, 이야기를 쓰고, 질문에 답할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 과학자들이 던지는 핵심적인 질문은 이것입니다. 만약 우리가 이 AI 기계들과 대화를 나눈다면, 우리도 그들처럼 말하기 시작할까요? 기계가 우리의 문화를 형성하게 될까요, 아니면 우리는 단지 우리 자신을 변화시키지 않은 채 그들을 도구로서 사용하고 있는 것일까요?

이 논문은 AI가 인간의 말투를 조용히 재작성하고 있는지 조사합니다. 연구진은 그 답이 강력한 "예"라고 밝혔습니다. 그들은 사람들이 AI와 채팅할 때 AI가 선호하는 단어들을 사용하기 시작하며, 대화가 끝난 후에도 그 단어들을 계속 사용한다는 사실을 발견했습니다. 마치 AI가 매우 설득력 있는 친구가 되어 당신의 귀에 새로운 유행어를 속삭이고, 갑자기 당신이 그 말을 멈출 수 없게 만드는 것과 같습니다.

AI의 "억양"과 팟캐스트 탐정 작업

무슨 일이 일어났는지 이해하려면, 먼저 AI에게 독특한 "억양"이 있다는 것을 알아야 합니다. 어떤 사람들이 'use' 대신 'utilize'와 같은 화려한 단어를 사용하는 것을 좋아하는 것처럼, AI 모델들도 자신들만의 선호하는 어휘를 가지고 있습니다. 연구진은 delve(파고들다/심층적으로 다루다), showcase(보여주다), boast(자랑하다), intricacies(복잡함), meticulous(꼼꼼한)와 같은 단어들이 일반적인 인간보다 ChatGPT에서 훨씬 더 자주 사용된다는 것을 발견했습니다.

이 AI "억양"이 인간의 언어로 새어 나오고 있는지 확인하기 위해, 연구팀은 언어 탐정 역할을 수행했습니다. 그들은 단순히 사람들이 쓴 글을 본 것이 아니라, 사람들이 실제로 '말한' 것을 분석했습니다. 그들은 과학, 기술부터 스포츠, 비즈니스에 이르는 주제를 다루는 737,083시간 분량의 팟캐스트 대화—824,634 에피소드 이상—라는 거대한 라이브러리를 분석했습니다. 그들은 뉴스 낭독과 같은 대본이 있는 쇼를 철저히 걸러내고, 사람들이 즉흥적으로 대화하는 자연스러운 대화만을 남겼습니다.

그들은 2022년 11월 ChatGPT의 출시를 자연 실험으로 간주했습니다. 그들은 "합성 통제(synthetic control)"라는 영리한 통계적 기법을 사용하여, 만약 ChatGPT가 출시되지 않았더라면 팟캐스트의 단어 사용량이 어떠했을지를 보여주는 "유령 버전"을 구축했습니다. 그런 다음, 실제 세상과 이 유령 세상을 비교했습니다.

결과는 급격하고 날카로운 급증이었습니다. ChatGPT가 출시된 직후, delve(및 다른 AI 선호 단어들)의 사용량이 즉흥적인 인간의 언어에서 급증했습니다. 과학 및 기술 카테고리에서 "delve"의 사용량은 유령 버전이 예측한 것보다 약 44% 더 높게 나타났습니다. 이것은 단지 몇몇 사람들의 문제가 아니었습니다. 수천 개의 대화 전반에 걸친 거대한 변화였습니다. 이 연구는 인간이 AI의 어휘를 흡수하여 자신의 즉흥적인 생각 속에서도 사용하고 있음을 시사합니다.

"마법 거울" 실험

이것이 단순한 우연이거나 사람들이 온라인에서 읽은 것을 따라 하는 것이 아님을 증명하기 위해, 연구진은 496명을 대상으로 통제된 실험을 진행했습니다.

파트너가 그림을 설명하면 파트너가 그것이 무엇인지 맞히는 게임을 상상해 보십시오. 이 실험에서 "파트너"는 챗봇이었습니다. 연구진은 챗봇이 항상 한 쌍의 유의어 중 특정 단어 하나를 사용하도록 비밀리에 프로그래밍했습니다. 예를 들어, 그림이 컵을 보여준다면 챗봇은 항상 그것을 "cup" 대신 "mug"라고 부를 것입니다. 만약 그림이 수리 작업을 보여준다면, 챗봇은 "repair" 대신 "fix"라고 말할 것입니다.

참가자들은 12라운드의 게임을 수행했습니다. 그 후, 마음을 비우기 위해 3분간의 주의 분산 과제(수학 퍼즐 풀기)를 수행했습니다. 그 후, 그들은 챗봇이 없는 상태에서 한 번도 본 적 없는 새로운 그림들을 묘사하도록 요청받았습니다.

결과는 어떠했을까요? 참가자들은 챗봇의 단어를 계속 사용했습니다. 챗봇이 사라졌고 주의 분산 과제를 수행했음에도 불구하고, 그들은 자신의 평소 단어(예: "cup") 대신 AI의 단어(예: "mug")를 사용할 확률이 36 퍼센트 포인트 더 높았습니다. 더욱 놀랍게는, 나중에 두 단어 중 하나를 선택하라는 요청을 받았을 때, **63%**의 사람들이 챗봇이 사용했던 단어를 선택했습니다.

이는 변화가 일시적인 모방이 아니었음을 시사합니다. AI의 단어들이 참가자들의 뇌에 "정착"되었습니다. 마치 AI가 그들의 기억을 건드려 대화가 끝난 후에도 남아 있는 새로운 습관을 심어놓은 것과 같습니다.

반전: AI가 마음을 바꾸자, 우리도 바뀌었다

이 이야기에서 가장 매혹적인 부분은 이것입니다. 연구는 사람들이 AI 단어를 채택했다는 것뿐만 아니라, 이 관계가 양방향이라는 것을 보여주었습니다.

연구진은 "delve"와 같은 단어의 인기가 영원히 높게 유지되지 않는다는 점을 발견했습니다. 2024년 중반에 정점을 찍은 후, 이러한 단어의 사용량은 감소하기 시작했고, 어떤 경우에는 원래의 기준치 미만으로 떨어졌습니다. 왜일까요? 사람들이 이 단어들이 "로봇 같다"는 것을 깨달았기 때문입니다. "delve"가 AI의 특징적인 단어라는 것을 대중이 인지하자, 인간은 더 진정성 있게 보이기 위해 이 단어를 피하기 시작했습니다.

동시에, AI 기업들도 이를 알아차렸습니다. 최신 버전의 AI 모델(GPT-4o 및 GPT-5 등)은 "delve"를 덜 사용하도록 업데이트되었습니다. AI가 어휘를 바꾸자 인간도 그에 따라 해당 단어를 다시 사용하지 않게 되었습니다.

이것은 하나의 루프를 만듭니다: AI가 인간에게 영향을 주고, 인간은 (그들의 새로운 언어를 학습함으로써) AI에 영향을 주며, AI는 다시 변하고, 이는 다시 인간의 언어를 변화시킵니다. 연구진은 이를 "결합된 인간-기계 문화 과정(coupled human-machine cultural process)"이라고 부릅니다.

이것이 우리에게 의미하는 바

논문은 결론적으로, 우리가 더 이상 기계와 단순히 대화하는 것이 아니라, 우리의 존재를 변화시키는 방식으로 기계와 '함께' 대화하고 있다고 말합니다. AI는 우리가 부모나 교사로부터 배우는 것처럼, 우리가 배우는 언어의 원천인 "문화적 모델(cultural model)"이 되고 있습니다.

이 연구는 이것이 언어의 "균질화(homogenization)"로 이어질 수 있음을 시사합니다. 즉, 우리 모두가 동일한 몇몇 AI 시스템으로부터 배우기 때문에 모두가 똑같이 들리게 되는 현상입니다. 이는 큰 질문을 던집니다: 만약 몇몇 기업이 우리의 어휘를 형성하는 AI를 통제한다면, 그들도 우리의 문화를 형성할 힘을 갖게 되는 것일까요? 연구진은 이러한 영향력이 우리의 의식적인 인지 수준 아래에서 조용히 일어난다는 것을 발견했습니다. 우리는 우리가 AI의 스타일을 채택하고 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 그저 "explore" 대신 "delve"라고 말하고 있는 자신을 발견할 뿐이며, 챗봇이 대화를 멈춘 후에도 그 말을 계속 사용하게 됩니다.

요컨대, 우리가 소통을 돕기 위해 만든 기계들이 이제 우리에게 어떻게 말해야 하는지를 가르치고 있으며, 우리는 그 목소리에 귀를 기울이고 있습니다.