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뚱보강사 이기성

   1063__ '뇌썩음(Brainrot)' 시대. 밈. 듀얼 브레인

"트랄랄레로 트랄랄라"… '뇌썩음' 시대... [서울=뉴스1] 이기범 기자가 보도했다(2025년 5월 20일). '뇌가 썩는' 조악한 콘텐츠에 중독된 사회… '이탈리안 브레인롯' 밈의 유행. 쇼트폼에 노출된 위험한 아이들… 정부 정책은 우왕좌왕, 부익부 빈익빈 현상도...

"퉁 퉁 퉁 퉁 퉁 퉁 퉁 퉁 퉁 사후르"... 이탈리아 억양의 정체불명 조어가 귀를 때리고, '불쾌한 골짜기'를 느끼게 하는 엉성한 3D 캐릭터가 눈을 찌른다. 그러나 짧은 시간 단순 반복되는 영상에 나도 모르게 입 밖으로 내뱉고 만다. "트랄랄레로…", "퉁퉁퉁퉁…" 이른바 '이탈리안 브레인롯'이라 불리는 최신 유행 밈이다.

인터넷 밈(Internet meme)은 인터넷 커뮤니티나 SNS 등지에서 퍼져나가는 여러 문화의 유행과 파생·모방의 경향, 또는 그러한 창작물이나 작품의 요소를 총칭하는 용어이다. 나이키 신발을 신은 조악한 상어, 방망이를 든 기괴한 통나무 캐릭터가 전 세계적으로 번지고 있다. 생성형 인공지능(AI)을 통해 만들어진 일종의 캐릭터 놀이다. 여러 캐릭터를 놓고 누가 더 강한지 따지는 'vs놀이' 영상까지 각종 사회적관계망서비스(SNS) 알고리즘을 장악하고 있다.

'도대체 이게 왜?' 온 세상이 날 속이는 것만 같은 밈에, 의문을 제기한 건 나뿐만이 아니었다. '요즘 애들'과는 거리가 멀어진 사람들은 '최신 유행'에서 배제된 채 '트랄랄레로'와 '퉁퉁퉁퉁'의 의미 맥락을 찾느라 분주했다. 하지만 이는 무용한 일이었다. '뇌 빼고 보는 쇼트폼 콘텐츠'에는 애초에 의미가 없기 때문이다.

'브레인롯(Brainrot)'은 영국 옥스퍼드대학 출판부가 꼽은 2024년 올해의 단어다. '뇌'(Brain)와 '부패'(Rot)를 합성한 용어로, 마치 뇌가 썩은 것 같은 상태를 말한다. 소셜미디어에서 쇼트폼 등 저품질 콘텐츠를 과도하게 소비해 정신적·지적 상태가 악화하는 것에 대한 우려를 담았다.

브레인롯은 오래된 신조어다. 문명사회를 비판하며 월든 호숫가에 집을 짓고 살았던 미국의 헨리 데이비드 소로(Henry David Thoreau, 1817~1862)가 1854년 자신의 수필집 '월든(Walden, or Life in the Woods)'에서 처음 사용한 단어다. 물질주의에 찌든 근대 문명이 정신적·지적 문제에 소홀한 점을 꼬집기 위해 사용됐다. 이 같은 단어가 쇼트폼의 도파민에 찌든 현대 사회에 다시 소환된 건 우연이 아닐 터다.

쇼트폼(숏폼, short-form)은 짧은 길이의 영상 컨텐츠를 뜻하는 단어다. 2010년대 후반에 생겨나 2020년대 들어 크게 유행하고 있다. 한국에서도 2023년 이후 틱톡이 주춤하는 사이 릴스와 쇼츠의 등장으로 이용자가 크게 늘었다. 일부 숏폼 플랫폼은 영상 길이를 제한하고 있기 때문에, 빨리감기를 하거나 빨리 말하는 등의 방법이 동반되기도 한다. 기존의 긴 영상의 하이라이트를 모아 편집한 숏폼은 클립이다.

일반적인 짧은 영상과 숏폼의 차이는 세로화면이라는 점이다. 스마트폰을 세워서 그대로 보는 영상인 데다, 세로화면이기 때문에 화면 전체를 사람이 채울 수 있어서 숏폼은 배경이나 사물보다는 철저하게 사람에 포커스가 맞춰지는 영상이다. 그런 이유로 숏폼은 영상에 등장하는 사람의 퍼포먼스와 집중도가 영상의 조회수, 관심도를 결정한다. (나무위키)

이탈리안 브레인롯은 쇼트폼 시대를 관통하는 밈이다. 쇼트폼은 현대인의 습관이 됐다. 짧게는 ‘15초에서 길게는 3분 이내’로 짧게 쪼갠 영상은 일상의 빈틈을 차지했다. 책 읽을 시간은 없지만, 침대에 누워 몇 시간씩 손가락만 넘기는 이들이 '글로벌 스탠다드'가 되고 있다. 생성형 AI로 만들어진 저품질 콘텐츠와 이에 열광하는 광경은 '브레인롯' 그 자체다.

특히 위험한 건, '요즘 애들'이다. 아이들은 맥락 없이 반복되는 쇼트폼에 영락없이 중독되고 만다. 지난달 여성가족부가 발표한 '2024년 청소년 매체 이용 및 유해환경 실태조사' 결과에 따르면, 최근 1년간 청소년의 94.2%가 쇼트폼 콘텐츠를 이용한 것으로 나타났다. 쇼트폼 콘텐츠는 청소년들이 가장 자주 이용하는 매체로, 초등학교 1위, 중·고등학교 2위 등 모든 학교 과정에서 상위 순위를 차지했다. 학부모들은 이에 대항해서, 각자도생하고 있다. 인터넷 맘카페는 아이의 쇼트폼 콘텐츠 이용을 막는 방법을 공유하는 게시글들로 가득하다. 그러나 단순 차단 방식의 통제는 어김없이 뚫리고 만다.

지난해 SNS 중독 문제를 취재하면서, 교실에서 만난 상당수 10대들은 부모님이 관리하는 스마트폰 통제 앱을 "뚫어 본 적이 있다"고 말했다. 인터뷰 과정에서 일부 학생들은 각종 우회로를 줄줄 읊기도 했다. 그러나 정부 당국의 정책은 우왕좌왕하고 있다. 현장의 전문가들은 정부가 스마트폰 제한에 초점을 맞췄다가, 디지털 리터러시가 필요하다며 이용을 독려하다가, 다시 중독 치유에 집중하고 있다고 지적한다.

국가인권위원회는 10년 만에 입장을 바꿨다. 학교가 학생들의 휴대전화를 수거하고 사용을 제한하는 행위가 학생의 인권 침해라고 입장을 내왔지만, 최근 이를 뒤집었다. 인권위는 "그동안 학생 휴대전화 사용과 관련해 사이버 폭력, 성 착취물 노출 등 다양한 문제가 나타났다"며, "더 이상 학교의 휴대전화 수거 행위가, 곧바로 학생 인권을 침해하는 것이라 단정할 수 없다"고 밝혔다.

정부가 우왕좌왕하는 사이 브레인롯(Brainrot, 뇌썩음)에도 부익부 빈익빈이 발생하고 있다. 여건이 되는 부모들은 시간을 쏟고 관계를 쌓아, 아이를 SNS와 쇼트폼으로부터 떼어놓을 통제력을 갖지만, 하루하루 생계를 꾸리기 바쁜 이들은 자녀들을 틈틈이 스마트폰에 내어줄 수밖에 없다. 일찍이 IT 거물들은 자녀들에게 스마트폰을 쥐여주지 않았다. '트랄랄레로' '퉁퉁퉁퉁'을 마냥 밈으로 웃어넘기기 힘든 이유다. '뇌 썩음' 시대, 우리는 어디에서 와서 어디로 가는가?

     ⟪듀얼 브레인⟫

AI 세계 최고 전문가가 알려주는 AI 활용 4가지 절대 원칙! [상상스퀘어] 출판사, 2025년 5월 16일... ⟪듀얼 브레인⟫책은 우리나라에서도 선풍적인 인기를 끌고 있지만, 이미 외국에서도 이코노미스트 올해의 책, 아마존 올해의 과학 도서, 뉴욕 타임스 베스트셀러이다.

이선 몰릭 (Ethan Mollick)의 책 ⟪듀얼 브레인⟫은 혼란스러운 AI 발전 속에서도 의연하게 대처할 강력한 안전장치라고 볼 수 있다. 이선 몰릭 (Ethan Mollick)은 2024년에 타임에서 선정한 '인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 인물' 중 한 명으로 뽑혔다. AI와 시뮬레이션이 교육 현장을 어떻게 바꿀 수 있을지 오랜 기간 연구해 왔으며, 그 공로로 포에츠 앤 퀀츠에서 올해의 MBA 교수로 선정되었다. 이선 몰릭은 하버드대학교를 졸업하고, MIT에서 MBA와 박사 학위를 받았다. 현재 펜실베이니아대학교 와튼 스쿨의 부교수로, 혁신 및 기업가 정신에 관한 연구와 수업을 이끌고 있다.

"독자가 이 책을 읽을 무렵이면, 시중에 나와 있는 AI 모델은 내가 이 책을 쓰는 시점과 다를 가능성이 높다. 따라서 구체적인 것보다는 일반적인 원칙을 다루려고 한다. LLM 모델을 기반으로 하는 현재의 모든 AI 시스템에서 가급적 시간이 지나도 변하지 않는 본질적인 특성에 초점을 맞출 것이다." 그러면서, 4가지 원칙을 말한다.

  첫 번째, 작업할 때 항상 AI를 초대한다.

AI가 너무 좋고, 자주 활용하라는 단순한 이야기가 아니다. ⟪듀얼 브레인⟫책에서는 이렇게 말한다. "법적 윤리적 장벽이 있는 경우를 제외하면, 실행하는 모든 작업에 AI를 초대해서 도움을 받도록 한다. 그런 식으로 실험해 나가다 보면, AI의 도움이 만족스러울 때도 답답할 때도, 쓸모없을 때도, 마음이 초조해질 때도 있다는 것을 알게 됩니다.

​그런데, AI와 늘 함께 하는 것이 그저 도움을 받기 위해서만은 아니다. AI가 할 수 있는 일을 잘 알아두면, AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지 혹은 어떤 측면에서 우리에게 위협이 될 수 있는지를 더 잘 이해하게 된다. 불안과 두려움은 불확실성에서 옵니다. 제대로 알지 못할 때, 제대로 이해하지 못할 때 두려움과 불안감이 커집니다. 하지만 대상을 더 깊게 이해할수록, 우리는 흔들리지 않는 마음을 가질 수 있습니다. AI를 초대해서 얻는 첫 번째 이득은, 기대 이상의 실력과 결과물일 것입니다.

"이러한 실험은 당신이 잘 아는 업무에서 AI를 활용하는 방법에 관한 세계 최고의 전문가가 바로 당신이 될 기회를 제공한다." 우리가 AI의 성능과 한계에 대해 이런저런 이야기를 하지만, 실제로 수많은 업무와 맥락 속에서 어느 정도의 성능과 한계가 존재하는지 제대로 아는 사람은 없습니다. 만약에 있다면 특정 업무와 맥락 속에서 여러 가지 시도와 실험으로 AI를 쓰는 자기 자신뿐입니다. AI를 활용하는 방법에 관한 내 분야의 최고의 전문가가 바로 나 자신, 여러분이 될 수 있다는 의미입니다.

"AI가 빠르게 확산됨에 따라서 AI의 미묘한 차이, 한계, 능력을 잘 이해하는 사용자는 AI의 혁신적 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 독보적인 위치에 서게 된다." AI는 빠르게 발전하고 변화하고 있다. 매번 AI와 공동 작업을 하면 AI와 특정 맥락 속에서 존재하는 미묘한 능력과 한계를 제대로 알게 되고, AI가 갖는 엄청난 자제력을 최대한 발휘할 독보적 위치에 설 수 있게 됩니다.

AI를 항상 작업에 초대하면, 과거보다 더 나은 결과물을 내고, 베일에 싸인 AI의 진면목을 인식할 수 있습니다. 급변하는 AI 메가 트렌드로, 불안과 두려움에 휩싸이는 것이 아니라 긍정과 희망의 마인드로, 그리고 성장과 혁신의 마인드로 AI를 바라보고 활용하게 됩니다.

하지만 매번 작업에 AI를 초대하면, 예상치 못한 단점에 노출됩니다. 바로 AI 의존증입니다. AI를 활용하는 것이 아니라 AI에 종속되어 버립니다. AI가 없으면 어떤 의사 결정도, 어떠한 방향성도 제대로 잡지 못하는 상태가 된다면 듀얼 브레인이 아닌, AI에 대체된 브레인이 되는 역효과가 납니다.

그래서 ⟪듀얼 브레인⟫저자는 두 번째 원칙을 강력히 지키라고 말합니다.

  두 번째, 인간이 주요 과정에 계속 개입한다.

"AI는 실제로 아무것도 알지 못한다. 그저 연속적인 배열에서 다음 단어를 예측할 뿐이다. AI는 무엇이 진실이고, 무엇이 거짓인지 구분할 수 없다. AI가 사용자의 요청에 답하는 것은, 여러 기능을 최적화하는 과정이라고 생각하면 이해하기 쉬울 것이다. 그중 가장 중요한 기능은, 사용자가 좋아할 만한 답을 제시해 사용자를 만족시키는 것이다. 그리고 이 목표는 종종 정확성을 유지하는 것보다, 더 중요하게 여겨진다. 그래서 AI가 잘 모르는 문제의 답을 끈질기게 요구하면, 없는 답을 만들어내기도 한다.

LLM(대규모 언어 모델)이 거짓 정보를 제공하거나, 없는 이야기를 꾸며낸다는 사실은, 이미 널리 알려져 있다. LLM은 텍스트로 예측하는 기계이기 때문에, 양심없이, 그럴듯하고 만족스럽지만 미묘하게 틀린 답을 내놓는 데 아주 능숙하다. 이와 같이 AI 환각은 심각한 문제이며, 현재 AI 공학 접근 방식으로 완전히 해결할 수 있을지를 놓고 논쟁이 한창이다."

(위키피디아) 대규모 언어 모델(large language model, LLM) 또는 거대 언어 모델은 수많은 파라미터(보통 수십억 웨이트 이상)를 보유한, 인공 신경망으로 구성되는 언어 모델이다. 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링되지 않은 상당한 양의 텍스트로 훈련된다. LLM은 2018년 즈음에 모습을 드러냈으며, 다양한 작업을 위해 수행된다. 이전의 특정 작업의 특수한 지도 학습 모델의 훈련 패러다임에서 벗어나, 자연어 처리 연구로 초점이 옮겨졌다.

대규모 언어 모델(LLM)은 AI 챗봇 기술을 가능하게 하는 요소이며, 많은 제를 불러일으키고 있는 주제 중 하나다. 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식은 크게 3가지로 나뉘고 있다. 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 등. 토큰화는 자연어 처리의 일부로 일반 인간 언어를 저수준 기계 시스템(LLMS)이 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업을 말하며, 여기에는 섹션에 숫자 값을 할당하고 빠른 분석을 위해 인코딩하는 작업이 수반된다. 이는 음성학의 AI 버전과 같으며, 토큰화의 목적은 인공지능이 문장의 구조를 예측하기 위한 학습 가이드 또는 공식과 같은 컨텍스트 백터를 생성하는 것이 목적. 언어를 더 많이 연구하고 문장이 어떻게 구성되는지 이해할수록 특정 유형의 문장에서 다음 언어에 대한 예측이 더 정확해진다. 이로 인해 온라인에서 사람들이 사용하는 다양한 커뮤니케이션 스타일을 재현하는 모델을 개발할 수 있다.

트랜스포머 모델은 순차적 데이터를 검사하여, 어떤 단어가 서로 뒤따를 가능성이 높은지 관련 패턴을 식별하는 신경망의 일종으로, 각각 다른 분석을 수행하여 어떤 단어가 호환되는지 결정하는 계층으로 구성된다. 이러한 모델은 언어를 학습하지 않고, 알고리즘에 의존하여 사람이 쓴 단어를 이해하고 예를 들어, 힙스터 커피 블로그를 제공함으로써, 커피에 대한 표준 글을 작성하도록 학습시킨다.

프롬프트는 개발자가 정보를 분석하고 토큰화하기 위해 대규모 언어 모델 LLM에 제공하는 정보로, 프롬프트는 기본적으로 다양한 사용 사례에서 LLM에 도움이 되는 학습 데이터이다. 더 정확한 프롬프트를 받을수록, LLM은 다음 단어를 더 잘 예측하고 정확한 문장을 구성할 수 있다. 따라서 딥러닝 AI의 적절한 학습을 위해서는 적절한 프롬프트를 선택하는 것이 매우 중요하다.

요즘 생성형 AI가 발전해서 환각이 준 것은 사실이지만, 정말 치명적인 부분에서 오류를 범하는 경우가 간혹 있다. 이것은 최신 버전에서 여전히 일어나는 일이다. 예를 들어, 없는 기사를 있는 것처럼 제시하거나, 더 나아가 없는 논문을 있는 것처럼 만들어서 인용하는 것이다. 일반적으로 기사와 논문 내용을 왜곡하거나, 잘못 알 수는 있지만, 없는 것을 만들어서 제시한다고 생각하지는 않는다.

이선 몰릭 교수가 ⟪듀얼 브레인⟫에서 언급한 것처럼, AI는 사용자가 좋아할 만한 답을 제시해, 사용자를 만족시키려고 하다 보니, 무리수를 두는 경우가 생긴다고 합니다. 결국 교묘하게 없는 논문을 만들어내는 만행을 저지릅니다. 이러한 사실을 체크하지 못하고 주요 보고서를 쓰거나, 책을 집필할 때 큰 낭패를 볼 수 있습니다.

[SUPERB AI] 2024년 8월 26일자에서 인공지능(AI), 거대언어모델(LLM) GPT에 대해 요약 설명했다.

​ 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 작업을 수행하는 기술입니다. 이 기술의 세부 분야 중 하나인 거대언어모델(LLM)은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 모델입니다. LLM은 문장 완성, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다. GPT(Generative Pretrained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 대표적인 LLM으로, 트랜스포머 모델을 기반으로 하여 대량의 텍스트 데이터를 학습하고 자연스러운 텍스트 생성을 가능하게 합니다.

간단히 말해, 인공지능(AI)은 광범위한 기술 분야를 포함하며, 거대언어모델(LLM)은 그 중 자연어 처리에 특화된 분야입니다. GPT는 LLM의 구체적인 구현 예로, 트랜스포머 구조를 활용하여 텍스트를 생성하고 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다. 이들 기술은 서로 포함 관계에 있으며, AI 기술의 발전과 혁신에 중요한 역할을 하고 있습니다.

⟪듀얼 브레인⟫은 이렇게 말합니다.

"따라서 인간이 주요 과정에 계속 개입하려면, AI가 그럴듯한 거짓말을 늘어놓는 것은 아닌지, 확인할 수 있어야 하며, AI에 휘둘리지 않으면서, 함께 작업할 수 있어야 한다. 이때 우리는 고유한 관점, 비판적 사고 능력, 윤리적 문제에 대한 의견을 제시하면서 AI를 감독하는 중요한 역할을 맡게 된다." 인간이 주요 과정에서 개입된다는 원칙은 바로 AI에 휘둘리거나 의존하는 것이 아닌, 자신만의 고유의 관점을 유지, 발전시키고, 비판적 사고를 배양하며, 특히 AI가 취약한 유기적 문제의 발현을 막을 수 있는 굳건한 토대가 됩니다.

  세 번째, AI를 사람처럼 대하고 어떤 유형의 사람인지 알려준다.

이 원칙은 AI와 협력 수준을 안정적으로 올릴 수 있는, 매우 지능적인 저자의 조언입니다. AI가 어려운 질문을 답하는 것을 보면 매우 완벽해 보일 때가 있습니다. 박사급으로 뛰어나고 매우 신속한 편이지만, 우리에게 만족을 선사하고 싶고, 때로는 진실을 왜곡하는 경향이 있는 비서나 동료라고 생각한다면, AI에 덜 휘둘리고 비판적 사고와 윤리 의식 등을 고수하기가 훨씬 쉬워집니다.

뿐만 아니라 AI에게 실제로 특정 페르소나(Persona), 즉 특정 인격을 부여하면 AI의 답변 퀄리티가 훨씬 올라가는 경향이 있다는 사실이 연구로 밝혀지기도 했습니다. 실제로 AI를 쓰면서 경험적으로 확인할 수 있는 부분입니다.

⟪듀얼 브레인⟫의 저자는 집필 퀄리티를 높이기 위해, 세 명의 AI 페르소나를 만들어 원고를 다듬었습니다. 비판적 피드백을 위한 ①편집자이자 보좌관, 책 내용과 관련된 특이하고 흥미로운 연결 고리와 이야기를 제시할 ②창작학과 교수, 마지막으로 인기 있는 경영 및 과학 서적을 좋아하는 ③독자입니다. 이러한 방식은 모든 사람이 활용할 수 있는 엄청난 꿀팁입니다.

  네 번째, 지금의 AI를, 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다.

모두 체감적으로 느끼는 사실입니다. 저자는 이렇게 이야기합니다. "이 장에서 설명한 원칙을 수용하길 바란다. 당신은 AI의 한계를 일시적인 것으로 받아들이고, 새로운 발전을 열린 마음으로 수용하며, AI의 기하급수적인 발전 속에 급변하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 도움을 받을 수 있을 것이다. 이는 잠재적으로 불편한 상황을 불러올 수도 있다. 하지만 그 불편함은 우리가 이제야 조금씩 엿보기 시작한 새로운 삶의 형태, AI를 활용한 일과 삶의 변화 가능성이 단지 시작에 불과하다는 점을 시사할 뿐이다."

AI의 혁명과 AI와 함께 살아가는 삶은 이제 시작입니다. 그렇기에 열린 마음을 갖고 ⟪듀얼 브레인⟫으로 살아야 합니다. ⟪듀얼 브레인⟫의 큰 강점은 급변하는 AI 메가 트렌드에 상관없이 AI 시대에 대한 본질과 대원칙을 제공해 준다는 점입니다.

⟪듀얼 브레인⟫-AI 시대의 실용적 생존 가이드, 이선 몰릭 저, 신동숙 번역, 상상스퀘어 출판사, 2025년

********** 목차 **********

들어가는 말: 3일 밤을 뜬눈으로 지새우다

********** 1부.

1장. 외계 지성의 탄생

2장. 외계 지성 정렬하기

3장. 공동지능이 되기 위한 네 가지 원칙

********** 2부.

4장. 사람으로서의 AI

5장. 창작가로서의 AI

6장. 동료로서의 AI

7장. 교사로서의 AI

8장. 코치로서의 AI

9장. 우리의 미래와 AI

맺음말: AI와 우리

감사의 말

참고 문헌

[참고] [뉴스1] 이기범 기자, 2025.05.20.

https://www.news1.kr/society/general-society/5787840?fbclid=IwY2xjawKbKgBleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETE4SlI3QVJYMEF2ZnZpVHlsAR7cDaJMcLk4BLC7qiGbfVPL_0KXbym1gsP_1tEPvlzmbDv—Z7-oDbT0IZovA_aem_v60vfO0ATMYZyGqdDixkew

[참고] [나무위키] https://namu.wiki/w/%EC%88%8F%ED%8F%BC

[참고] [상상스퀘어] 2025. 5. 16. AI 세계 최고 전문가가 알려주는 AI 활용 4가지 절대 원칙 https://blog.naver.com/sangsangsquare/223867900107

[참고] 위키피디아, LLM.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8C%80%ED%98%95_%EC%96%B8%EC%96%B4_%EB%AA%A8%EB%8D%B8

[참고] [SUPERB AI] 2024년 8월 26일.

https://blog-ko.superb-ai.com/artificial-intelligence-llm-vs-gpt-whats-the-difference/

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