대규모 언어 모델은 가능성이 높은 다음 단어를 예측하는 통계적 시스템입니다. 그래서 한편으로는 불안정하고 다른 한편으로는 반복적입니다. 같은 프롬프트에도 실행할 때마다 답이 달라지지만, 그 답은 가장 전형적인 표현 쪽으로 쏠립니다. AI 에이전트는 이런 단계를 여러 겹 쌓기 때문에 두 현상이 모두 커집니다. 마케터는 이를 관리할 수는 있어도 없던 일로 만들 수는 없습니다.
핵심 요약
- 불안정함과 획일성의 뿌리는 같습니다. 모델이 방대한 텍스트에서 학습한 확률에 따라 샘플링하기 때문입니다.
- 달라지는 것은 대부분 표현과 사소한 선택입니다. 결과의 중심은 모델이 본 것의 평균 가까이에 머뭅니다.
- 에이전트는 각 단계가 앞 단계 위에 쌓이고 작은 오류가 누적되기 때문에 문제를 배가시킵니다.
- 마케팅은 이중으로 타격을 받습니다. 믿을 수 없는 사실, 그리고 경쟁사와 똑같이 들리는 밋밋한 카피입니다.
- 해법은 기대가 아니라 설계입니다. 모델을 실제 데이터에 기반하게 하고, 반복해서 테스트하고, 사람의 검토를 더하고, 우리 브랜드만의 차별점을 담아 브리핑하세요.
언어 모델은 왜 불안정한가요?
언어 모델은 답을 찾아보지 않습니다. 가능한 다음 단어에 점수를 매겨 하나를 고르며, 의도적으로 약간의 무작위성을 더하는 경우가 많습니다. 무작위성 설정, 프롬프트의 몇 단어, 주변 맥락만 바뀌어도 경로가 달라질 수 있습니다. 모델은 버전마다 다르고 제공업체가 수시로 업데이트하기도 합니다. 지난달에 잘 돌아가던 워크플로가 지금은 다르게 동작할 수 있습니다.
무작위성을 낮춰도 실행마다 출력이 조금씩 달라질 수 있고, 긴 작업에서는 그 차이가 커집니다. 한 번의 실행은 사실이 아니라 하나의 표본으로 보세요.
에이전트는 왜 문제를 더 키우나요?
에이전트는 계획을 세우고, 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 다시 행동하는 모델입니다. 각 단계는 이전 단계에 의존합니다. 3단계가 조금 어긋나면 4단계는 그 오류 위에 쌓입니다. 작업이 길어질수록 모든 것이 맞게 진행될 확률은 떨어지는데, 열 단계짜리 레시피가 두 단계짜리보다 실패하기 쉬운 것과 같습니다. 에이전트는 루프에 빠지거나, 컨텍스트가 차면서 앞선 지시를 잊거나, 잘못된 도구를 고르기도 합니다.
모델은 왜 같은 결과를 계속 내놓나요?
아주 방대한 텍스트로 학습한 모델은 무엇이 흔한지를 배웁니다. 선택해야 할 때 가장 확률이 높은 선택은 곧 가장 전형적인 선택입니다. 그 결과 매끄럽고 무난하며 평균적인 글이 나옵니다. 같은 도입부, 같은 구조, 같은 "…의 힘을 열어 보세요" 식 문구입니다. 슬로건 열 개를 요청하면 여러 개가 쌍둥이처럼 비슷합니다. 수백 명의 마케터가 같은 모델에 비슷한 프롬프트를 쓰면 결과물이 한곳으로 수렴합니다.
누군가 고치는 것을 잊은 버그가 아닙니다. 가능성이 높은 것을 예측하도록 만들어진 시스템이 원래 하는 일입니다. 달라짐과 획일성은 공존할 수 있습니다. 표현은 바뀌어도 아이디어는 그대로입니다.
마케팅에는 어떤 의미가 있나요?
사실이 흔들립니다
모델은 그럴듯하게 들리지만 틀린 수치, 날짜, 주장을 말할 수 있습니다. OpenAI는 언어 모델이 왜 환각을 일으키는지에 대한 자체 설명을 공개했습니다. 실무적인 점검 방법은 AI 카피를 공개 전에 검토하는 방법 가이드에서 다룹니다.
브랜드가 서로 비슷해집니다
경쟁사들이 모두 모델에게 "재미있고 진정성 있는 캠페인 아이디어"를 요청하면 아이디어가 수렴합니다. 포지셔닝은 달라지는 것입니다. 통계적 평균은 정의상 다를 수 없습니다.
다시 실행하면 리포트가 달라집니다
에이전트가 기억이나 지나치게 많이 붙여 넣은 텍스트로 리포트를 만들면, 두 번째 실행에서는 순위가 달라질 수 있습니다. 구체적인 사례는 SOMIN MCP 커넥터 유무에 따른 브랜드 덱 스킬을 참고하세요.
팀은 불안정함과 획일성을 어떻게 줄일 수 있나요?
- 모델을 실제 데이터에 기반하게 하세요. 도구가 검색하고 집계하게 하고, 모델은 그 결과를 바탕으로 쓰게 하세요. 마케팅을 위한 컨텍스트 엔지니어링의 바탕이 되는 생각입니다.
- 숫자를 모델의 머릿속에 두지 마세요. 계산과 순위 매기기는 코드나 데이터베이스가 맡아야 합니다.
- 여러 번 테스트하세요. 중요한 작업은 여러 번 실행해 비교하세요. 차이가 크게 나는 곳이 점검을 추가해야 할 곳입니다.
- 긴 작업은 작은 단계로 나누고 단계마다 점검하세요.
- 우리만의 자료를 넣어 주세요. 실제 고객의 언어, 브랜드 톤, 근거 자료가 있으면 모델이 평균이 아닌 다른 재료로 작업할 수 있습니다.
- 선택지를 요청한 다음 고르세요. 모델은 초안을 만드는 도구로 보고, 결정은 사람이 합니다.
- 사람이 직접 확인하세요. 주장, 법적 위험, 클라이언트가 보게 될 모든 것이 대상입니다.
더 새로운 모델이 이 문제를 해결할까요?
오류를 줄이고 일관성을 높일 수는 있습니다. 하지만 확률에 따른 예측이 이 기술의 작동 방식이므로 근본적인 특성이 사라질 가능성은 낮습니다. 사라지기를 기다리기보다 이를 전제로 계획하세요.
FAQ
LLM이 통계 모델이라는 것은 무슨 뜻인가요?
학습 데이터의 패턴을 바탕으로 가장 가능성이 높은 다음 텍스트를 예측한다는 뜻입니다. 도구가 주어지지 않는 한, 처음부터 추론하거나 사실을 찾아보지 않습니다.
같은 프롬프트인데 왜 답이 다른가요?
모델이 확률 분포에서 샘플링하기 때문입니다. 설정, 맥락, 모델 버전의 작은 차이가 어떤 단어를 고를지 바꿉니다.
AI가 쓴 글은 왜 다 비슷하게 들리나요?
가장 가능성 높은 표현이 가장 흔한 표현이기 때문입니다. 브랜드에 대한 구체적인 입력이 없으면 모델은 평균으로 돌아갑니다.
AI 에이전트를 사람 없이 돌려도 안전한가요?
위험이 낮고 결과를 확인할 수 있는 작업에 한해서만 그렇습니다. 광고비, 주장, 클라이언트 업무와 관련된 일에는 점검이나 사람의 승인이 필요합니다.
SOMIN은 이 문제를 어떻게 다루나요?
SOMIN은 데이터와 집계를 플랫폼 안에 두고, Claude 같은 AI 도구가 MCP를 통해 결과를 읽게 하는 방식을 취합니다. SOMIN AI 에이전트를 참고하세요.
출처
- OpenAI: 언어 모델은 왜 환각을 일으키는가
- SOMIN 페이지: AI 에이전트, 마케팅을 위한 컨텍스트 엔지니어링, SOMIN MCP 서버.
