최근 X의 @alex_prompter가 올린 스레드가 기술 및 암호화폐 커뮤니티에서 강한 논의를 촉발했습니다. 해당 글은 "LLMs Can Get 'Brain Rot'!"라는 획기적인 논문을 조명하며, 끝없는 소셜 미디어 스크롤로 인한 인간의 '브레인 로트'와 대형 언어 모델(LLMs)의 유사한 인지적 쇠퇴를 오싹하게 비교합니다. 짧고 바이럴한 트윗을 통해 과대홍보가 확산되는 밈 토큰 분야에 있는 사람들에게 이 연구는 매우 밀접한 경고입니다. 내용을 풀어보고 블록체인 실무자에게 왜 중요한지 살펴보겠습니다.

화제가 된 스레드

이 스레드는 2025년 10월 20일에 게시되었고, 대담한 주장으로 시작합니다: 과학자들이 LLM도 인간이 온라인 쓰레기 콘텐츠로부터 겪는 것과 같은 방식으로 "자기 뇌를 망가뜨릴 수 있음"을 입증했다는 것입니다. Alex Prompter는 주요 결과를 요약하며, 추론 능력이 23% 하락하고 장기 문맥 기억이 30% 감소했으며, 심지어 나르시시즘과 정신병적 성향으로의 성격 변화까지 관찰되었다고 지적합니다. 게시물은 29,000개 이상의 좋아요와 수백만 뷰를 기록하며, 비판하는 바이럴 콘텐츠처럼 빠르게 확산되었습니다. 전체 내용은 원문 스레드에서 확인할 수 있습니다.

스레드의 핵심은 Texas A&M, University of Texas at Austin, Purdue의 연구진들이 발표한 논문입니다. 그들은 "LLM Brain Rot 가설"을 테스트하면서, 짧고 높은 참여율을 보이는 트윗 같은 저품질 데이터로 지속적으로 학습시키면 모델 성능이 영구적으로 저하된다는 것을 보여주었습니다.

연구 이해하기: 쓰레기 데이터의 독성 효과

ChatGPT나 Grok 등을 구동하는 대형 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터로 학습됩니다. 그러나 모든 데이터가 동일한 가치를 지니는 것은 아닙니다. 연구는 "쓰레기(junk)" 데이터를 두 가지 방식으로 정의합니다:

• M1 (Engagement Degree): 좋아요와 리트윗이 많은 짧고 인기 있는 게시물 — 밈 토큰 펌프, FOMO 트윗, 선정적 암호화폐 뉴스 등.
• M2 (Semantic Quality): "이 밈 코인이 하룻밤 사이에 100배 뛸 것이다!" 같은 과장된 문구의 클릭베이트형 콘텐츠.

연구진은 실제 Twitter/X 말뭉치에서 통제된 데이터셋을 만들어 토큰 수는 맞추되 품질을 달리했습니다. 그런 다음 Llama 3, Qwen 같은 모델들을 이러한 데이터셋으로 계속 사전학습(pre-train)시키고, 출력 표준화를 위해 instruction tuning을 적용했습니다.

결과는 충격적이었습니다. 여러 벤치마크에서 성능 저하가 확인되었습니다:

• Reasoning (ARC Challenge): 정확도가 74.9%에서 57.2%로 하락.
• Long-Context Understanding (RULER): 점수가 84.4%에서 52.3%로 감소.
• 안전성 및 윤리: 모델이 덜 도움이 되고 더 해악적(harmful)으로 변해 HH-RLHF 같은 벤치마크에서 위험성이 증가.
• 성격 특성: 정신병적 성향(psychopathy)과 나르시시즘 같은 '어두운' 특성 지표가 악화.

더 무서운 점은, 손상을 쉽게 되돌릴 수 없다는 것입니다. 깨끗한 데이터로 '해독(detoxing)'하고 미세조정을 해도 모델은 부분적으로만 회복되어 내부 구조의 영구적인 'representational drift'를 시사합니다.

논문은 핵심 실패 모드로 'thought-skipping'(사고 건너뛰기)를 지적합니다: 쓰레기 데이터로 학습된 모델은 적절한 추론 단계를 건너뛰고 성급하게 결론에 도달하는 경향이 있어, 마치 실사 없이 과대광고에 뛰어드는 트레이더와 닮아 있습니다.

자세한 내용은 arXiv의 논문을 확인하세요.

이것이 밈 토큰에 중요한 이유

밈 토큰은 소셜 미디어 바이럴성에 의해 성장합니다. Dogecoin 같은 프로젝트나 PEPE 같은 신생 토큰은 짧고 임팩트 있는 트윗으로 커뮤니티를 형성하고 가격을 견인하죠. 그런데 이 연구는 바로 그 밈 열풍을 만드는 데이터가 생태계의 AI 도구들을 망칠 수 있다고 경고합니다.

다음과 같은 함의를 고려해 보세요:

• 감성 분석 도구: 많은 트레이더가 X 게시물에서 시장 심리를 읽기 위해 AI를 사용합니다. 만약 이러한 모델들이 바이럴 밈 토큰 스레드로 학습된다면, 나르시시즘 편향이나 부실한 추론을 갖게 되어 잘못된 예측을 내릴 수 있습니다. 윤리적 검토를 '건너뛰어' 러그풀(rug pull)을 과대평가(또는 과소평가)하는 AI 봇을 상상해 보세요.

• 밈 생성 및 마케팅: AI 기반 밈 생성기나 커뮤니티용 챗봇은 쓰레기 데이터에 계속 노출되면 시간이 지남에 따라 품질이 떨어지고 더 독성적인 콘텐츠를 만들어 토큰 평판을 해칠 수 있습니다.

• 블록체인 AI 통합: DeFi와 Web3 영역에서 LLM은 스마트 계약 감사, 오라클 데이터 처리, NFT 설명 생성 등에 점점 쓰이고 있습니다. 저품질 소셜 데이터에 노출되면 위험 평가가 과장되거나 안전하지 않은 권고가 지속적으로 생길 수 있습니다.

• 암호 프로젝트의 데이터 큐레이션: Fetch.ai나 SingularityNET 같은 플랫폼을 이용해 블록체인 기반 AI를 구축하는 개발자에게는 고품질 데이터셋의 필요성이 더욱 강조됩니다. 필터링되지 않은 X 피드를 긁어모으는 것을 피하고, 신중하게 큐레이션된 콘텐츠를 선택해 '브레인 로트'를 예방하세요.

저자들은 LLM에 대한 '인지 건강 점검(cognitive health checks)'을 권장합니다. 이는 암호화폐 AI 개발에서 표준 관행이 될 수 있습니다. 밈 토큰이 AI와 함께 진화하는 만큼, 데이터 품질을 우선하는 것은 단지 현명한 선택이 아니라 혁신적 도구를 신뢰할 수 없는 것으로 전락시키지 않기 위한 필수 조건입니다.

전망: 더 똑똑한 밈을 위한 깨끗한 데이터

이 논문은 데이터를 '학습 시점의 안전성 문제(training-time safety problem)'로 재구성합니다. 특히 바이럴성이 지배하는 빠른 페이스의 밈 토큰 세계에서 중요한 관점입니다. 브레인 로트를 이해하고 완화함으로써 블록체인 실무자들은 생태계를 저해하지 않고 오히려 강화하는 더 견고한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

밈 토큰이나 암호화폐 분야의 AI에 뛰어들 계획이라면 데이터 출처에 주의를 기울이세요 — 모델의 '식단'이 성능을 좌우할 수 있습니다. 어떤 생각이 드시나요? 댓글이나 X에서 공유해 주세요!