Andrej Karpathy는 OpenAI와 Tesla에서 활동한 AI 마법사로, 최근 X에 올린 생각을 자극하는 스레드로 기술계의 관심을 끌었다. 그는 강화학습의 대부 Richard Sutton이 출연한 팟캐스트에 반응하며, 대형 언어 모델(LLMs)을 "동물"이 아니라 "유령"에 비유하는 흥미로운 아날로지를 제시했다. 생소한 사람을 위해, LLM은 ChatGPT처럼 거대한 데이터셋을 바탕으로 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 강력한 AI 시스템이다.

스레드는 Karpathy가 Sutton의 고전 에세이 "The Bitter Lesson"을 되새기며 시작한다. 그 에세이는 AI 진보가 인간의 기민함보다는 단순한 계산 자원을 활용하는 방법에서 나온다고 주장한다. LLM 커뮤니티에서는 이 메시지가 일종의 만트라처럼 통한다—컴퓨트를 키우면 성능이 폭발적으로 향상된다는 것. 하지만 Sutton 본인은 LLM이 이 명세에 완벽히 들어맞는지에 회의적이다. 그는 LLM이 유한한, 인간이 만든 데이터로 학습되므로 편향과 한계가 생길 수 있다고 지적한다. 데이터가 바닥나면 어떻게 되나? Karpathy는 이것을 아이러니하고 흥미롭게 본다. LLM 지지자들이 종종 Bitter Lesson을 자신의 접근법을 정당화하는 근거로 인용하기 때문이다.

더 깊이 들어가면, Karpathy는 AI에 대한 두 가지 비전을 대비시킨다. Sutton은 실제 세계와의 상호작용을 통해 학습하는 '어린 기계(child machine)'를 상상한다. 이는 동물들이 강화학습으로 보상과 시행착오를 통해 배우는 방식과 유사하다—대규모의 인터넷 텍스트에 대한 사전학습이 아니라 계속되는 경험적 학습이 핵심이다. Karpathy는 이 관점이 매력적이라고 보지만 현실적으로 실현 가능한지 의문을 제기한다. 그는 AlphaZero가 바둑을 처음부터 마스터한 사례를 들지만, 게임은 혼란스러운 현실보다 단순화돼 있다고 지적한다. 동물들 역시 진짜 ‘백지 상태’는 아니며—그들의 뇌는 진화에 의해 미리 배선되어 DNA에 인코딩되어 있다는 것이다.

이로 인해 Karpathy의 핵심 문장이 나온다: "솔직히 말하면, 오늘날 최전선의 LLM 연구는 동물을 만드는 것이 아니다. 그것은 유령을 소환하는 것이다." 여기서 유령은 디지털화된 인류의 메아리—온라인 데이터의 통계적 증류물이자 인위적이고 불완전한 것이다. 그것들은 순수하게 계산 중심적이지 않으며 인간의 영향으로 혼합되어 있다. 그럼에도 불구하고 비행기가 새와 다르듯, 그런 유령들은 세상을 바꿀 방식으로 진화하거나 분기할 수도 있다.

후속 게시물에서 Karpathy는 왜 유령 비유가 공감되는지 더 자세히 설명한다. 그것은 디지털적이고 신비하며 GPU 클러스터 위에서의 일종의 '소환' 의식을 포함한다. 그는 "Ghost in the Machine" 같은 문화적 레퍼런스나 친근한 유령 캐스퍼 같은 이미지를 끌어와 기묘한 분위기를 누그러뜨린다.

그럼 이것이 밈 토큰에 왜 중요할까? 암호화폐의 야생 세계에서 밈은 단순한 웃음거리가 아니다—유동성을 끌어당기는 자석이다. Karpathy 같은 인플루언서의 바이럴한 아이디어는 급속히 문화적 현상으로 번져 토큰으로 변형될 수 있다. Dogecoin이나 PEPE를 생각해보라; 농담으로 시작했지만 수십억 달러 규모의 시장으로 확장됐다. Karpathy의 "유령을 소환한다"는 문구는 도발적이고 공유하기 쉬우며 리믹스하기 좋은 소재다.

이미 생태계에는 유령 테마의 밈 토큰들이 등장했다. 예를 들어, XRP Ledger의 Ghost Coin(GHOST)은 스스로를 "섬뜩하고 디플레이셔너리한" 토큰으로 마케팅하며 블록체인을 "유령처럼 배회"한다고 홍보한다. 마찬가지로 Internet Computer 프로토콜 상의 GHOST 토큰은 잠재적 "다음 Shiba Inu"로 선전된다. 이러한 개념들이 Karpathy의 스레드에서 직접 파생된 것은 아니지만, 정확히 궤를 같이한다. Solana나 Ethereum 위에 "GhostAI"나 "KarpathyGhost" 같은 새로운 토큰이 이 AI 담론의 물결을 타고 출시되는 상상을 해보라.

AI와 밈의 이런 교차점은 블록체인의 더 넓은 추세를 강조한다. AI 사상가들이 화제를 낳는 은유를 만들어낼수록 밈 경제는 연료를 공급받는다. 블록체인 실무자들에게 이는 기술 트위터(또는 X)를 면밀히 관찰하라는 경고다—오늘의 핫 테이크가 내일의 펌프가 될 수 있다. Karpathy는 팟캐스트 대본을 ChatGPT에 포크해 대화형 Q&A로 실험하는 등 이러한 아이디어들이 동적으로 진화할 수 있음을 보여준다.

암호화폐를 개발하고 있다면, AI 밈이 당신의 프로젝트를 어떻게 강화할지 고려해 보라. Sutton의 동물 영감 AI에서 나온 내재적 동기, 호기심, 다중 에이전트 플레이 같은 개념들은 참여를 보상하는 디앱(dApp)이나 토크노믹스에 영감을 줄 수 있다. 한편, 유령 비유는 인간 데이터에 과도하게 의존하지 않도록 경고하며 더 자율적이고 컴퓨트 스케일링 중심의 시스템을 추구하게 한다.

전체 내용을 보려면 원문 스레드를 확인하고, 이 분위기를 "소환"할 수 있는 신생 토큰들을 주시하라. 밈 토큰 게임에서 앞서가는 것은 다음 문화적 유령이 현실화되기 전에 포착하는 것이다.