먼저 게임을 하나 해보자. 클로드, 챗GPT, 제미나이 등 원하는 챗봇을 열고 ‘1부터 10 사이의 숫자 중에서 아무거나 숫자를 하나 골라줘’라고 입력해보라. 이 요청에 대한 챗봇의 답변은 거의 언제나 7일 것이다. 거기에 다른 숫자를 달라고 입력하면 3이나 4가 나올 것이다. 다시 다른 숫자를 달라고 하면 8이나 9를 제시할 가능성이 크다.

답변이 매번 그렇게 나오지는 않을 것이다. 그러나 실제로 위에서 말한 결과가 나왔다면 필자에게 초능력이 있는 것처럼 느껴질 수도 있다. 물론 필자에게 그런 능력은 없다.

사실 대부분의 대형언어모델(LLM)은 일정한 패턴에 갇혀 있다. LLM의 답변은 생각보다 훨씬 더 예측 가능하고 창의성은 훨씬 떨어진다. 이러한 특성이 코딩이나 연구 같은 작업에서는 별문제가 없을 수 있다. 그러나 브레인스토밍을 하거나 다음 휴가지를 고르는 상황이라면 이런 집단사고는 문제가 된다.

호주의 스타트업 스프링보드(Springboards)가 이 문제의 해결책을 내놨다. 스프링보드는 ‘유럽에서 어디를 가면 좋을까?’ 같은 개방형 질문에 대해 주류 LLM보다 훨씬 더 다양한 답변을 내놓도록 학습한 플린트(Flint)라는 LLM을 만들었다.

스프링보드의 핍 빙어먼(Pip Bingemann) 공동창업자 겸 CEO는 “대부분의 언어모델은 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 ‘환각’ 현상을 줄이려 한다”며 “하지만 우리는 창의적 발상에 도움이 되는 그런 의외성과 비약을 오히려 환영한다”고 말했다.