빠르게 진화하는 인공지능 분야에서 ChatGPT나 Grok처럼 대형 언어 모델(LLMs)은 필수 도구가 되었습니다. 그러나 블록체인 실무자나 밈 토큰 열성가라면 알겠지만, 가장 진보한 기술조차도 완벽하지 않습니다. Dark Research AI, MTN DAO, Paladin Solana 같은 Solana 생태계 프로젝트와 관련된 핵심 인물인 Edgar Pavlovsky의 최근 트윗은 LLM 배포에서 가장 골칫거리 중 하나—응답의 과도한 복잡화—를 여실히 보여줍니다.

Edgar의 게시물(2025년 8월 28일)은 핵심을 바로 짚습니다: "LM의 응답 과도한 복잡화에 관한 논문을 더 읽고 싶다 - 실제로 내가 LMs에서 가장 많이 보는 문제다. 근본적으로 LMs는 채팅 완성이어야 하는데, 입력 컨텍스트를 단순히 재정렬하는 것이 전체 작업인 경우에 과도하게 창의적이다. 이와 관련해 흥미로운 연구를 한 사람들이 있나?" 밈 토큰 추적용 AI 에이전트나 Solana 기반 프로젝트 분석 도구를 만들고 있다면 이 말이 너무 익숙하게 들릴 겁니다. LLM은 인간 같은 응답을 생성하도록 훈련되었지만, 시장 데이터 요약이나 간단한 질의를 바꾸어 표현하는 등 단순한 작업을 마주했을 때 불필요한 장식이나 복잡성을 추가하는 방향으로 벗어나기 쉽습니다.

간단히 정리해보죠. LLM은 본질적으로 패턴 매칭 기계로, 방대한 데이터셋을 바탕으로 다음 단어를 예측합니다. 채팅 완성에는 이 능력이 탁월해 매력적인 대화를 만들어 냅니다. 그러나 작업이 더 기계적일 때—예를 들어 밈 토큰 뉴스 피드를 정렬하거나 블록체인 트랜잭션 로그에서 핵심 통계를 추출하는 것처럼 입력을 재구성하는 경우—모델의 "창의성"이 개입합니다. 깔끔한 재정렬 대신 장황한 설명, 가정적 시나리오, 사실에서 벗어난 hallucination(환각)이 끼어들 수 있습니다. Edgar가 실무적 관점에서 최고 문제라고 짚은 것은 정확합니다. 그의 트윗에 달린 답글들도 같은 좌절을 반영합니다. 어떤 사용자는 LLM이 기본적인 코딩 요청조차 과도하게 복잡하게 만든다고 지적하고, 또 다른 사용자는 가능한 해결책에 대해 궁금해합니다.

그렇다면 왜 이런 일이 발생할까요? 연구들은 몇 가지 원인을 지적합니다. 한 연구는 LLM이 쉬운 퍼즐을 "과도하게 생각(overthink)"하는 경향을 보여줍니다. 훈련 데이터가 간결한 답변과 정교한 답변을 혼합해 포함하고 있어, 모델이 간결함이 요구될 때조차 상세한 출력으로 기본값을 삼는다는 것입니다 (Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones). 다른 글은 고급 추론 모델(LRMs)이 간단한 퍼즐에 과도한 chain-of-thought 과정을 적용해 오히려 정확도와 효율을 떨어뜨린다는 점을 다룹니다 (The Illusion of Thinking: How Effective are Large Reasoning Models?). 그리고 현실 사례도 많습니다—예를 들어 "Was 1980 45 years ago?" 같은 기본적인 수학 질문에 대해 AI가 예/아니오 대신 전체 역사적 연표로 장황하게 설명하는 경우 말이죠 (How AI overcomplicates simple questions).

블록체인 영역에서 이 과도한 복잡화는 단순한 성가심을 넘어 잠재적 장애물이 됩니다. Solana 위에서 밈 토큰 론칭을 모니터링하는 AI 에이전트를 배포한다고 상상해 보세요. 최근 펌프를 거래량별로 재정렬하는 단순한 작업은 정상적으로면 간단해야 하지만, LLM이 토큰 기원에 관한 이야기를 지어내거나 무관한 트렌드를 예측하기 시작한다면 오해의 소지가 있는 인사이트를 얻게 될 수 있습니다. Edgar가 관여한 Paladin Solana 같은 프로젝트들은 보안과 분석에 정밀한 AI를 필요로 합니다. 과도하게 창의적인 응답은 DeFi의 리스크를 증폭시키거나, 단순함에서 파생되는 밈 문화의 재미를 불필요하게 과도 분석해 희석시킬 수 있습니다.

다행히 연구 커뮤니티는 이 문제에 정면으로 대응하고 있습니다. 동적 작업에서의 추론 능력에 관한 논문은 과도한 추론이 작은 모델의 단순 작업 수행을 해치며, 더 큰 모델은 더 견고하지만 그것들도 완전히 면역은 아니라는 사실을 보여줍니다 (Reasoning Capabilities of Large Language Models on Dynamic Tasks). 개발자들은 "간단하게 유지(keep it simple)" 같은 명시적 프롬프트 지침이나 장황함을 억제하는 기법 등 프롬프트 엔지니어링을 실험하고 있습니다. 밈 토큰 맥락에서는, 암호화폐 특화 데이터셋으로 LLM을 파인튜닝해 사실 기반 재정렬을 우선하도록 만드는 것이 해법이 될 수 있습니다.

Edgar의 추가 연구 요청은 정확한 문제 제기이며 AI와 블록체인 커뮤니티 전반에 걸쳐 논의를 촉발하고 있습니다. Dark Research AI 같은 도구를 활용해 경계를 넓혀 가는 가운데, 응답의 과도한 복잡화를 해결하는 것은 LLM을 Web3의 신뢰할 수 있는 파트너로 만들기 위한 핵심 과제가 될 것입니다. 밈 토큰을 만들거나 거래하고 있다면 이 점을 주의하세요—더 단순한 AI가 때로는 더 영리한 전략을 의미할 수 있습니다. 암호화폐 분야에서 LLM의 특이 현상에 대해 어떤 경험이 있으신가요? 아래 댓글로 공유해 주세요!