사람을 기억하는 층

취향에서 살아 있는 부분은 사람마다 다르고 파라미터 바깥에 놓인다. 그것을 가장 촘촘히 그린 지도는 이미 있었고, 우리는 그것을 점수로 읽으며 내다 버렸다.

2026-05-31

영어 원문에서 옮김 · 기계 초벌 번역, 검수 전

이 모델들 위에 무언가를 짓는 일의 이상한 점은, 모델 자체를 결코 건드리지 않는다는 것이다. 그 둘레에 쓴다. 문서를, 기억 저장소를, 행동하기 전에 읽는 지시문 묶음을, 도구와 한계의 하네스를 쥐여 주고, 그것이 원하는 방향을 가리킬 때까지 그 모두를 배치한다. 파라미터는 움직이지 않는다. 이 시스템으로 짓는 사람이라면 이제 누구나 이것을 안다. 이름이 있고, 모범 사례가 있고, 그 주위에 작은 산업이 자라고 있다. 내가 아직 듣지 못한 것은 그것이 특히 취향에 무엇을 뜻하는가다. 고정된 모델의 방향이 파라미터 바깥에서 온다면, 우리에게서 가장 방향으로 이루어진 부분, 우리가 취향이라 부르는 살아 있고 쌓여 가는 것도 그렇다.

그리고 취향이 맞는 말이다. 선호도 아니고 의견도 아니다. 우리는 그것 자체가 아니라 그것의 능력을 갖고 태어난다. 취향은 그 능력 위에 쌓이는 것이다. 평생 주의를 기울이고 반응해 온 것들, 그리고 그것은 결코 가만히 있지 않고, 결코 끝나지 않는다. 그것이 고정된 파라미터 묶음이 될 수 없는 하나다. 모델이 무엇을 배웠든 학습이 멈춘 시점까지 배웠고, 그다음 제자리에 고정되었다. 파라미터는 엄청난 양을 담을 수 있다. 많은 취향이 한꺼번에 섞인 잔여물을. 그것이 할 수 없는 것은 계속 한 사람의 취향이 되어 가는 일이다. 그러려면 쌓임이 필요하고, 쌓임이야말로 멈춘 바로 그것이기 때문이다.

그래서 사람이 들어 있지 않은 “좋음”의 모델은 답이 없는 질문에 답하고 있다. 좋음은 사물의 속성이 아니다. 사물과 어떤 누군가 사이의 관계이고, 그 누군가를 지니지 않은 모델은 평균적인 누군가, 자기가 본 모든 이의 안전한 중간에 대해서만 답할 수 있다. 어느 한 사람의 취향의 봉우리, 방 안이 아니라 그 사람을 움직이는 특정한 것은 그 중간에 없다. 있을 리가 없었다. 그러니 취향의 살아 있는 부분이 이 모델들 근처 어딘가에 놓인다면, 살아 있고 사람마다 다른 다른 모든 것이 이미 놓인 곳, 파라미터 바깥, 우리가 이미 조종하는 법을 배운 쌓여 가는 층에 놓여야 한다.

그것이 대상으로서 어떤 모습인지 물으면, 답은 이미 지어지고 있다. 개인화에서 가장 흥미로운 연구는 한 사람당 파인튜닝 하나에서 멀어지고 있다. 각 사람을 공유 공간의 작은 벡터로, 다른 위치들 사이의 한 위치로 표현하고, 사람이 움직이는 대로 갱신하며, 모델 자체는 고정된 채 둔다. 그중 일부는 시스템이 거의 만나 본 적 없는 사람을 그가 닮은 이들의 무리로 자리매김하고, 군중의 모양을 빌려 낯선 이를 찾아낸다.

이것이 내가 방금 파라미터에 대해 말한 것을 벗어나는 부분이다. 파라미터는 모두를 하나로 섞고 중간에 대해서만 답할 수 있다. 공간은 모두를 떨어뜨려 두고, 점은 자기 자신에 대해 답할 수 있다. 기하는 파라미터만큼 고정되어 있어도 상관없다. 움직이는 것은 공간이 아니라 사람이 그 안에서 앉은 자리이기 때문이다.

그러니 한 사람의 취향을 담는 것은 공유 공간의 좌표이고, 공간은 많은 사람으로 지어졌으며, 계속 갱신된다. 그것이 파라미터 바깥으로 나온 취향의 살아 있는 부분의 모습이다. 그리고 좌표는 언제나 그것이 앉은 공간만큼만 좋다. 외로운 점 하나는 아무것도 아니다. 그래서 질문 전체는 충분히 조밀한 사람들의 공간이 어디서 와야 하는가가 된다. 프롬프트 이력이 아니다. 사적인 프로필이 아니다. 사람들의 공유된 기하다. 그것이 추천 분야가 이미 지어 놓은 부분이다.

그것은 20년 동안 존재해 왔다. 우리는 다른 목적으로 그것을 짓고는 숫자 하나로 읽었다. 추천 시스템은 누가 무엇에 반응했는지의 거대하고 거의 텅 빈 기록을 하나의 공간으로 접어 넣는 데 평생을 보낸다. 사람마다 몇백 개의 좌표, 사물마다 같은 수, 빈틈을 짐작할 수 있도록 배열된 공간. 그 공간은 누가 누구 곁에 앉는가라는 취향의 관계 구조를 누군가 그린 것 중 가장 조밀한 지도다. 두 낯선 이가 같은 귀를 가졌음을 안다. 사물이 시스템에 들어오기만 하면, 그것에 손을 뻗을 법한 사람들 사이에 그것을 놓을 수 있다. 그러고 나서, 20년 동안, 우리는 그것을 한 줄로 뭉갰다. 클릭했는가 아닌가, 별 넷인가 둘인가, 목록을 위에서 아래로 정렬할 수 있도록. 숫자가 제품이었다. 공간은 숫자를 위한 비계로 다뤄졌다. 나는 그것을 버려진 다양체라 부르겠다. 우리는 그 종류로는 가장 풍부한 것을 짓고, 그것을 점수로 읽기로 합의한 순간 같은 동작으로 내다 버렸기 때문이다.

숫자는 거기 있던 것의 가장 작은 부분이기도 했다. 가장 풍부한 경우 사람은 평점 하나와 그 곁에 문장 하나를 남긴다. 두 번 샀다, 나한테는 조금 너무 달다. 그 문장은 점수가 담을 수 없는 이유를 실어 나른다. 그 이유들도 버려졌다. 더 이상한 낭비이고, 누군가 그것에 대해 써야 한다. 그러나 그것들은 내가 이름 붙이는 것과는 다른 대상이다. 내가 버려진 다양체로 뜻하는 것은 이유들보다 좁고 차갑다. 기하만이다. 위치들과 그 사이의 거리들, 배열 자체. 배열이 생성기에 조건으로 걸 수 있는 부분이기 때문이다.

정직하게 말하자면 나는 글로 그 반대를 주장해 왔다. 추천 데이터가 취향에 불충분하다고 했다. 사회적 신호는 교란 변수라고, 군중의 평점은 신중한 비평가 한 사람의 판단 아래에 앉는다고 썼다. 내가 보고 있던 대상들, 곧 로그와 평점, 시스템의 배기가스에 대해서는 여전히 그렇게 생각한다. 나는 그 배기가스가 그림자로 드리운 공간을 보고 있지 않았다. 내가 긋지 못한 구별이 이 글이 기대는 구별이다. 시스템이 예측하는 숫자와, 그것을 예측하기 위해 시스템이 지은 기하 사이의 구별. 첫째는 여전히 물리치겠다. 둘째가 우리가 놓쳐 왔다고 내가 이제 생각하는 것이다.

가장 어려운 반론은 내가 가장 크게 외친 것이다. 이 모두는 이미 존재하는 것에 대한 반응이고, 창작에는 아직 존재하지 않는 것에 대한 반응이 필요하며, 아무도 본 적 없는 것에는 누구의 반응도 붙어 있지 않다. 그것은 사실이고, 진짜 한계다. 레이블은 옮겨 가지 않는다. 그러나 옮겨 가는 것은 레이블이 아니고, 새 산출물도 아니다. 사람들의 배열이다. 그들은 어떤 것이 만들어졌든 아니든 자기 좌표를 지키고, 그 배열이 생성기를 겨냥할 수 있는 것이다. 만들어지지 않은 것을 기술만으로 지도 위에 떨어뜨리는 것은 얇은 통로이고, 분야가 늘 행동 아래에 앉는다고 알아 온 통로다. 겨냥은 배치가 아니다. 지도는 먼저 시도해 볼 사람들의 영역을 건네줄 뿐, 무언가가 내려앉았다는 증명을 주지 않으며, 진짜 반응을 만드는 루프는 여전히 돌아야 한다. 지도가 그 루프에 주는 것은 먼저 가리킬 방향이다.

숫자 하나를 예측하려고 지은 시스템이 여러 측면의 취향을 담을 수 없다고 반론한다면, 측면들은 애초에 숫자 안에 있지 않았다. 누가 무엇을 좋아했는지의 충분히 큰 기록을 접으면, 떨어져 나오는 차원들은 임의적이지 않다. 우리가 알아보는 것들과 나란히 선다. 기분으로 읽히는 방향, 시대로 읽히는 방향, 일종의 절제로 읽히는 방향. 아무도 레이블을 붙이지 않았고, 모두 동시 출현의 맨 패턴에서 되찾아진 것이다. 점수는 그 공간의 1차원 그림자였다. 우리는 취향의 다차원 모델을 학습시키고, 목록에 필요한 것이 줄이기에 그것을 줄로 투영해 내렸다. 그리고 그 공간은 더럽다. 무엇이 보였는지와 무엇이 이미 인기 있었는지에 빚어졌고, 그것이 그것이 정답이 아니라 사전 분포인 이유다. 오염은 먼저 횟수에 나타나고, 취향을 노출에서 분리하는 일이 분야가 십 년을 보낸 일의 큰 부분이다. 부분적으로이지 전부는 아니다. 사전 분포이지 신탁이 아니다.

신중한 비평가는 비평가가 하는 일에서는 여전히 이긴다. 판단 하나의 내용, 그 이유를, 실어 나를 만큼 오래가는 언어로 건네준다. 지도는 그것을 할 수 없고 하려 들지도 않는다. 지도는 비평가가 할 수 없는 것을 건네준다. 사람들의 공간 전체의 모양, 누가 누구 곁에 앉는지를 말하는 좌표들. 하나는 한 점에서의 깊이다. 다른 하나는 점들이 배열된 좌표계다. 나는 둘을 한 일자리를 두고 다투는 경쟁자로 다뤄 왔다. 그들은 결코 경쟁자가 아니었다.

현재의 이상한 점은 이것이다. 지도는 손대지 않은 채 놓여 있지 않다. 두 집단이 반대편 끝에서 비슷한 모양에 손을 뻗으며 두 번 다시 지어지고 있다. 추천 분야는 그것을 대형 생성 추천기로 다시 짓고 있다. 산업 규모의 행동 스트림으로 학습해, 취향이 실제로 그러한 여러 측면의 변하는 것, 곧 풍부하고 끊임없이 갱신되는 사람의 표현을 배우고, 그다음 처음과 같은 방식으로 그것을 버린다. 그 모두를 다음 클릭에 겨냥하고, 수집된 그 카탈로그 하나 안에 남겨 둠으로써. 정렬 분야는 반대편에서 같은 구조에 손을 뻗고 있다. 손으로 모은 비교적 작은 선호 데이터 더미로 그것의 작고 명시적인 버전을 짓는다. 둘 사이의 다리는 아직 얇고, 대부분은 작은 쪽에서 지어지고 있다. 가장 조밀한 버전은 추천 쪽에 이미 존재하고, 그쪽이 다리가 닿지 않은 쪽이다.

그래서 나는 다음 국면이 파라미터가 아니라 이 층에서 결정된다고 생각한다. 파라미터 안의 능력은 계속 나아지고, 해마다 그 더 많은 부분이 널리 쓸 수 있게 된다. 쓸 수 있게 되지 않는 것은 특정한 사람들이 여러 해에 걸쳐 어떻게 반응했는지의 쌓인 기록이고, 그런 기록 중 가장 조밀한 것이 그것을 붙잡은 플랫폼 안에 앉아 있는 버려진 다양체다. 그 지도 중 하나를 쥐고, 그것을 순위 목록의 연료로 읽기를 멈추고, 취향 모델이 조건으로 거는 사람에 대한 사전 분포로 읽기 시작하는 이가, 파라미터가 결코 실어 나를 수 없는 취향의 절반을 쥔다. 베팅은 이것이 쉽다는 것이 아니고, 그 데이터가 다른 누군가가 가져갈 것이라는 것도 아니다. 대부분은 소유되어 있고 민감하며 그렇게 남아야 한다. 베팅은 가치가 어디로 옮겨 갔는가에 관한 것뿐이고, 그것은 모델 바깥의 층으로, 그 층에서 사람을 기억하는 부분으로 옮겨 갔다.

정직한 한계 하나. 내가 취향에 대해 쓴 모든 것 아래를 흐르는 같은 한계이기 때문이다. 지도는 취향이 이미 어디 있는지를 말해 준다. 사람을 놓고, 사물을 놓고, 기울기를 예측한다. 우리가 지켜본 모든 이의 현재 배열에 대해 우리가 가진 최선의 그림이다. 아직 아무도 사랑하지 않는 것을 어떤 사람이 사랑하게 될지, 그 사람의 점을 한 번도 있어 본 적 없는 곳으로 옮기는 것이 무엇일지는 말해 줄 수 없다. 그것은 지도 위의 위치가 아니기 때문이다. 지도의 변화다. 플랫폼이 기록한 모든 것으로 학습된 가장 큰 것조차 거기서는 침묵하고, 분야가 그것에 부딪히기 시작하는 것을 느낄 수 있다. 사람들이 한 일을 흉내 내는 것과 그들이 다음에 무엇에 손을 뻗을지 아는 것의 차이다. 그러니 버려진 다양체는 지금 있는 그대로의 취향에 대한 최선의 사전 분포이고, 그것을 다시 집어 드는 일이 취향 모델에 빠져 있던 것의 대부분이다. 그렇더라도 기억해 둘 만하다. 지도 전체는 모두가 이미 있는 곳의 지도라는 것을. 우리가 자꾸 최전선이라 부르는 것은 다른 어딘가에 있는 첫 번째 사람이다.