The Birth, Life, and Death of Internal Organization
본 논문은 학습 시스템 내 내부 구조의 생애주기와 정체성을 미래 결과에 미치는 인과적 영향에 기반하여 정의하는 '결과 조직(Consequence Organization)'이라는 프레임워크를 제안하며, 이러한 조직화가 표현 유사성이나 연산자 정렬만으로는 포착할 수 없는 방식으로 지속, 전이 및 소멸함을 입증한다.
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학습 기계 연구에서 과학자들은 이러한 시스템이 경험을 쌓음에 따라 어떻게 변화하는지 이해하기 위해 오랫동안 노력해 왔다. 컴퓨터가 새로운 기술을 배울 때, 내부 설정은 변화하고 그 행동은 진화한다. 수년 동안 연구자들은 기계의 내부 패턴이 서로 얼마나 유사한지를 살펴보거나, 단순한 도구가 기계가 무엇을 생각하는지 '읽어낼' 수 있는지 테스트함으로써 이러한 변화를 추적하려고 시도해 왔다. 지배적인 아이디어는 만약 두 기계의 내부가 유사해 보이거나, 두 기계가 동일한 정보를 드러내도록 디코딩될 수 있다면, 그 기계들이 동일한 일을 하고 있는 것이 틀림없다는 것이었다. 그러나 이 접근 방식은 사고나 규칙의 물리적 위치가 그 정체성의 가장 중요한 부분이라고 가정한다. 이는 기계의 내부 구조를 도시 자체보다 도시의 좌표가 더 중요한 지도처럼 취급하는 것이다. 이러한 관점은 결정적인 질문에 답을 남겨둔다. 즉, 변화하는 부품들의 집합이 언제 실제로 독특하고 조직화된, 스스로의 생명을 가진 실체가 되는가? 그것은 시작과 중간, 그리고 끝을 가지는가? 그리고 만약 그 실체가 사라진다면, 그 무엇이 남는가?
독립 연구자 유쉬안 뎅(Yuxuan Deng)의 새로운 연구는 초점을 기계가 어떻게 생겼느냐에서 기계가 실제로 무엇을 하느냐로 옮김으로써 이 질문들을 다룬다. 연구자는 두 내부 패턴이 유사한지를 묻는 대신, 다른 질문을 던졌다. 만약 기계를 특정한 방식으로 찌른다면, 그것이 미래를 특정한 이름의 방식으로 변화시키는가? 이 연구는 '조직(organization)'을 기계 내부 어디에 거주하느냐가 아니라, 그것이 결과를 어떻게 통제하느냐에 의해 정의한다. 만약 일련의 내부 변화가 일관되게 특정한 결과로 이어진다면, 그 집합은 하나의 살아있는 조직으로 취급된다. 연구자는 이후 이 조직들이 탄생하고, 성장하고, 변화하고, 죽어가는 과정을 관찰하며, 마치 장기를 이식하듯 이들을 한 기계에서 다른 기계로 옮길 수 있는지 테스트했다.
연구는 방대한 실제 비디오 추천 데이터셋으로 시작되었다. 시스템에는 사용자가 비디오를 시청하거나 클릭한 수백만 건의 상호작용이 입력되었지만, 연구자들은 여기에 반전을 주었다. 그들은 추천되는 일부 비디오를 다른 비디오로 무작위로 교체했다. 이는 시스템이 변화하는 현실을 바탕으로 결과를 예측하도록 학습해야 하는 자연스러운 실험을 만들어냈다. 연구자들은 시스템이 학습하는 과정을 지켜보며, 특정한 내부 변화가 언제 특정한 미래 결과(예: 사용자가 비디오를 오랫동안 시청하는 것)를 신뢰성 있게 예측하기 시작하는지 관찰했다. 그들은 이러한 조직들이 즉각적으로 나타나지 않는다는 것을 발견했다. 조직은 시스템이 이전에는 동일하게 취급했던 두 가지 서로 다른 결과를 구별하는 법을 배웠을 때 탄생했다. 이 순간 전까지 시스템의 내부 변화는 서로 대체 가능했으나, 이 순간 이후에는 특정한 목표를 달러하기 위해 특정한 내부 조정이 필수적이 되었다. 이것이 형태가 아닌, 미래를 조종하는 독특한 능력에 의해 정의되는 조직의 탄생이었다.
탄생한 후, 이 조직들은 놀라운 회복력을 보여주었다. 시스템이 동일한 종류의 피드백을 계속 받는 동안 조직은 자리를 지키며 지속되었다. 그러나 피드백이 변했을 때, 조직은 단순히 사라지는 대신 재편되었다. 그것은 새로운 현실에 맞추어 내부 구조를 변화시켰으며, 때로는 새로운 규칙에 맞추기 위해 행동을 역전시키기도 했다. 가장 놀라운 증거는 연구자들이 조직을 '죽이기로' 결정했을 때 나타났다. 그들은 조직이 의존하는 특정한 피드백을 제거하여 사실상 생명선을 끊어버렸다. 많은 경우, 조직은 즉시 사망하여 결과에 영향을 미치는 능력을 상실했다. 그러나 한때 이 조직을 운반했던 기계의 물리적 부분들은 사라지지 않았다. 어떤 경우에는 '운반체'가 여전히 활성화되어 있고 심지어 더 강해지기도 했지만, 원래의 목적은 상실한 상태였다. 이는 마치 도구가 의도된 용도로 더 이상 사용되지 않더라도 공구함에 그대로 남아 있는 것과 같았다. 이는 조직과 그것을 담고 있는 물리적 물질이 서로 다른 것이라는 점을 증명했다. 조직은 죽을 수 있지만 운반체는 생존할 수 있으며, 반대로 운반체는 조직 없이 존재할 수 있었다.
이어 연구는 이 조직들을 이동시킬 수 있는지 테스트했다. 연구자들은 작동 중인 조직 하나를 가져와 이를 한 번도 본 적 없는 다른 기계로 이식하려고 시도했다. 두 기계가 동일한 유형의 과업과 동일한 종류의 결과에 대해 훈련되었을 때, 이식은 성공했다. 받는 쪽의 기계는 내부 부품이 기증자와 완전히 다름에도 불구하고, 즉각적으로 동일한 특정한 미래 결과를 만들어내는 능력을 얻었다. 이는 조직의 정체성이 특정 좌표나 특정 기계 설계에 묶여 있지 않음을 보여주었다. 그것은 내부 작용과 외부 결과 사이의 관계에 묶여 있었다. 그러나 이 정체성에는 엄격한 경계가 있었다. 연구자들이 조직을 완전히 다른 종류의 결과(게임의 규칙이 근본적으로 호환되지 않는 상황)를 학습하도록 훈련된 기계로 이식하려 했을 때, 이식은 실패했다. 받는 쪽 기계의 내부 부품이 기증자와 거의 동일했음에도 불구하고, 조직은 뿌리를 내릴 수 없었다. 조직은 보편적인 객체가 아니라, 특정한 맥락의 산물이었다.
마지막으로, 연구자들은 이 생애 주기의 역동성을 탐구했다. 그들은 조직의 탄생이 시스템이 특정한 목적을 수행하기 위해 내부 부품을 모집할 수 있는지 여부에 달려 있다는 것을 발견했다. 만약 시스템이 적절한 종류의 피드백에 의해 뒷받침되지 않는다면, 조직은 형성되지 않거나 해체될 것이다. 연구는 이러한 전환이 무작위가 아님을 보여주었다. 그것들은 시스템이 결과들 사이의 구분을 유지하기 위해 새로운 부품을 모집하거나, 구분을 유지해야 한다는 압력이 제거되었을 때 그 구분이 다시 하나로 합쳐지도록 내버려 두는 패턴을 따랐다. 연구자들은 일부 사례에서 이러한 전환을 예측할 수 있었으나, 이것이 모든 상황의 모든 기계에 적용되는 보편적 법칙은 아니라는 점을 강조했다. 규칙은 기계가 학습하는 특정한 방식과 피드백의 특정한 성격에 달려 있었다.
이 연구의 함의는 우리가 학습 시스템을 이해하는 방식에 있어 매우 깊다. 이는 우리가 기계 내부에서 기술이나 규칙의 '자리'를 찾는 것을 멈추고, 그것을 정의하는 기능적 관계를 찾기 시작해야 함을 시사한다. 조직은 특정 장소에 놓인 정적인 객체가 아니라, 적절한 결과에 의해 지탱되는 동안에만 존재하는 역동적인 과정이다. 그것은 태어날 수 있고, 변할 수 있으며, 죽을 수 있고, 한때 그것을 담았던 물리적 껍데기만을 남긴다. 이 관점은 인공지능에 대한 우리의 생각을 바꾼다. 이는 학습된 행동의 정체성이 기계의 코드나 가중치에 고정된 것이 아님을 의미한다. 그것은 운영되는 환경에 전적으로 의존하는, 취약하고 살아있는 존재이다. 환경이 변하면 조직도 변한다. 환경이 사라지면, 기계 자체가 온전하게 남아 있더라도 조직은 죽는다.
이 연구는 모든 학습 시스템을 설명하는 보편적 이론을 발견했다고 주장하는 것이 아니다. 모든 기계가 동일하게 작동한다거나, 이제 어떤 시스템의 조직 생애 주기라도 완벽하게 예측할 수 있다고 제안하는 것도 아니다. 대신, 연구는 테스트된 특정 시스템 내에서 이러한 조직들을 추적할 수 있는 명확하고 측정 가능한 방법을 제공했다. 연구는 조직이 언제 태어나고, 언제 죽으며, 언제 이동될 수 있는지를 식별할 수 있음을 보여주었다. 그것은 학습된 행동의 정체성이 물리적 부품이 아니라 그것이 만들어내는 결과에 상대적이라는 것을 증명했다. 이는 학습 기계의 내면을 이해하는 데 있어 중요한 진전이며, 구조라는 정적인 관점에서 기능이라는 역동적인 관점으로 우리를 이동시킨다. 연구자들은 조직의 삶이 실재하며 관찰 가능한 현상임을 보여주었으며, 그것이 바람 앞의 불꽃처럼 덧없고 맥락에 의존할지라도 연구되고, 조작되고, 이해될 수 있음을 입증했다.
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