Tale of Two Storylines：An NLP-assisted Corpus Study of Open AI’s Identity Construction

모든 조직은 자신에 대해 이야기하는 하나의 이야기를 가지고 있습니다. 그것은 그들이 누구인지, 무엇을 하는지, 그리고 왜 중요한지에 대한 답입니다. 수십 년 동안 연구자들은 기업이 어떻게 이러한 정체성을 만들어가는지 연구해 왔으며, 주로 연례 보고서나 사회적 책임 성명서와 같은 공식적이고 공식적인 문서들을 살펴보았습니다. 이것들은 투자자와 규제 기관들에게 좋게 보이기 위해 설계된, 기업의 삶을 정교하게 다듬고 편집한 버전들입니다. 하지만 현대 사회에서 기업의 일상적인 대화는 다른 곳, 즉 블로그에서 훨씬 더 많이 이루어집니다. 블로그는 기업이 최신 실험을 설명하거나, 새로운 직원을 채용하거나, 뉴스에 반응하는 등의 내용을 담은 비공식적이고 빈번한 업데이트가 일어나는 곳입니다. 이곳은 덜 각본화되어 있으며, 종종 조직이 스스로를 진정으로 누구라고 생각하는지에 대한 더 복ç적이고 때로는 모순적인 모습을 드러냅니다. 공식적인 이미지와 비공식적인 목소리 사이의 이러한 간극을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 왜냐하면 기업의 진정한 성격은 종종 이러한 일상적인 언어 속에서 대중에게 드러나기 때문입니다.

사천국제대학(Sichuan International Studies University)의 연구팀은 세계에서 가장 유명한 인공지능 도구들을 탄생시킨 조직인 OpenAI라는 구체적이고 주목할 만한 사례를 사용하여 이 현상을 조사하기로 했습니다. 그들은 OpenAI가 공식 보도 자료뿐만 아니라, 거의 10년 동안 발표한 수백 개의 블로그 포스트를 통해 어떻게 자신의 정체성을 구축하는지 확인하고자 했습니다. 이를 위해 그들은 컴퓨터 과학과 언어학 연구를 결합한 방법을 사용했습니다. 그들은 2015년 12월부터 2024년 3월까지 OpenAI가 발표한 모든 블로그 포스트를 수집했으며, 이 컬렉션은 약 435,000자의 글자를 포함한 118개의 기사로 구성되었습니다. 모든 단어를 일일이 수동으로 읽는 대신, 그들은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 텍xt를 분석했습니다. 자연어 처리 도구라고 알려진 이 프로그램은 텍스트 내에서 단어들이 어떻게 함께 나타나는지를 살펴 숨겨된 패턴을 찾아냈습니다. 이 프로그램은 내용에 따라 OpenAI의 블로그 포스트를 세 가지 주요 클러스터로 그룹화한 다음, OpenAI가 자신을 언급할 때 가장 자주 사용하는 특정 단어들을 조사했습니다.

분석 결과, OpenAI는 표면적으로 매우 명확한 3단계 이야기를 들려주고 있음이 드러났습니다. 첫 번째 부분은 이 조직을 안전과 인류의 이익을 지키는 수호자로 묘사합니다. 그들의 글에서 OpenAI는 첨단 기술의 위험으로부터 사람들을 보호한다는 개념과 자신들의 미션을 자주 연결합니다. 그들은 자신들을 인류 전체를 돕기 위해 설계된, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 구축하는 윤리적 관리자로 설명합니다. 두 번째 부분의 이야기는 그들을 최첨단 혁신가로 제시합니다. 여기서의 언어는 연구, 공학, 그리고 학술적 돌파구에 집중합니다. 블로그 포스트는 학자들과의 협력, 기술적 목표, 그리고 모델을 개선하기 위한 지속적인 노력을 강조합니다. 세 번째 부분의 이야기는 그들을 공동의 옹호자로 묘사합니다. 이 서사에서 OpenAI는 협업, 개방성, 그리고 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 같은 도구를 통해 자신들의 기술을 타인에게 공개하는 것을 강조합니다. 그들은 개발자들의 파트너이자, 복잡한 연구와 더 넓은 세상 사이를 잇는 가교로서 자신들의 위치를 설정합니다.

그러나 연구진은 이 정교한 3단계 서사 아래에 또 다른 조용한 줄거리가 숨겨져 있다는 것을 발견했습니다. 이 밑바탕에 깔린 이야기는 명시적으로 진술되지는 않지만, 언어의 긴장과 모순을 통해 드러납니다. OpenAI가 안전과 개인정보 보호에 대해 크게 목소리를 높이고 있음에도 불구하고, 연구진은 데이터 사용과 관련하여 특정한 모순을 포착했습니다. "ChatGPT for Teams"에 관한 블로그 포스트에서, 회사는 "귀하의 비즈니스 데이터나 대화에 대한 학습은 발생하지 않는다"라고 강조했습니다. 그러나 연구진은 이 문장이 사용자 데이터가 여전히 광범적인 GPT 모델을 학습시키는 데 사용된다는 사실을 가리고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 향한 추진력이 때때로 사용자 정보 보호를 압도하는 것처럼 보이는, 연구진이 "프라이버시 피퍼(privacy peeper, 개인정보 엿보는 자)"라고 부르는 숨겨진 정체성을 만들어냅니다. 마찬가지로, 대중적인 이야기가 개방적인 협업과 공유된 혜택에 관한 것임에도 불구하고, 밑바탕에 깔린 텍스트는 권력에 관한 다른 역학 관계를 드러냅니다. 연구진은 숨겨진 "기술 독점 기업(technology monopolist)" 정체성을 식별했습니다. 이는 OpenAI가 독점적인 파트너십, 비영리에서 영리 구조로의 전환, 그리고 인공지능 시장에 대한 점증하는 통제력을 언급하는 방식에서 나타납니다. 개방적 접근에 관한 언어는 독점적인 계약과 자원 통합에 대한 설명과 불안하게 공존합니다.

이 연구는 이러한 두 가지 이야기, 즉 자애로운 수호자라는 공적인 모습과 강력한 독점 기업이라는 사적인 실체가 단순히 우연이 아니라는 점을 시사합니다. 이들은 기업의 일상적인 커뮤니케이션 속에 함께 엮여 있습니다. 연구진은 이러한 이중적 서사가 현대 조직이 자신의 정체성을 관리하는 일반적인 특징이라고 주장합니다. 그들은 세계를 향해 통일되고 긍정적인 이미지를 제시하는 동시에, 고위험 기술 기업을 운영하는 과정에서의 복잡하고 종종 상충하는 현실을 헤쳐 나갑니다. 연구 결과는 기업의 진정한 정체성이 단일하고 고정된 것이 아니라, 맥락에 따라 변하는 유동적인 구성물임을 보여줍니다. 공식 보고서가 아닌 비공식 블로그 포스트를 살펴봄으로써, 연구진은 OpenAI가 자신을 어떻게 포지셔닝하는지에 대한 전체 그림을 볼 수 있었습니다. 즉, 안전과 혁신의 영웅인 동시에, 시장 지배력과 데이터 통제의 실질적인 압박과 싸우는 강력한 실체로서의 모습입니다.

이 연구는 우리의 디지털 삶을 형성하는 기업들을 이해하는 데 있어 중요한 교훈을 줍니다. 이는 정체성이 단순히 연례 보고서에 적힌 내용만이 아니라, 블로그 포스트, 업데이트, 그리고 일상적인 설명 속에도 존재한다는 것을 보여줍니다. 연구는 기업이 신뢰를 유지하기 위해서는 이러한 서로 다른 목소리들이 일관된 이야기를 들려주어야 한다고 제언합니다. 만약 비공식적인 일상적 커뮤니케이션이 공식적인 약속과 모순된다면, 극복하기 어려운 대중적 인식의 간극을 만들 수 있습니다. OpenAI와 같이 빠르게 변화하는 인공지능 세계에서 활동하는 모든 조직에게 주어진 과제는, 자신들의 공적인 서사를 운영상의 현실과 일치시키는 것입니다. 연구진은 조직의 진정한 성격을 이해하고자 하는 사람이라면 이러한 비공식적인 텍스트에 주목하는 것이 필수적이라고 결론짓습니다. 왜냐로 기업의 가장 정직한 버전의 정체성은 종종 이러한 작고 일상적인 단어들 속에 발견되기 때문입니다.