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Also Sprach Zarathustra

4/15/2025, 6:02:06 AM | Jeanyoon Choi

Original Notes (Pre-LLM)

혼란과 혼돈의 세상 속에 살고 있다는 말은 이제 너무 일상적인 상투어가 되어버렸다. 캘리포니아에서는 혁신이 지속되고 있지만, 이쯤이면 인류를 위한 혁신인지, 아니면 혁신을 위한 혁신인지 가늠이 되지 않을 정도이다. 테크노 트레드밀은 그 속도를 가속하며 멈출줄을 모른다. 트레드밀에서 밀려난 인간들의 비율이 늘어난다는 사실은 별로 중요하지 않다. 이 트레드밀의 수요와 공급은 또 다른 트레드밀의 산물 - 이를테면 자동화된 에이전트들 - 이 충족해주기 때문이다. 이것은 멈출 수 없는, 끊임없이 가속되는 디스토피아다. 그러나 모든 디스토피아에는 유토피아적 색채가 숨겨져 있다.

산업혁명과 함께 태동한 테일러리즘은 인간을 기계로 만들었다. 고용제라는 20세기를 위한 봉건제도가 고안되었고, 직급으로 대표되는 거대한 계층적 피라미드 속에서 인간은 부품으로 전략했다. 일부 예외를 제외한 전통적인 블루/화이트칼라들은 제한된 지식/스킬을 바탕으로 반복 노동을 하는 기계적인 행위를 수행했다. 예컨대 우리는 시스템의 노예였다. 교육 또한 시스템속 최적화된 인재들을 양산하기 위한 양적인 접근에서 이루어졌으며, 제한된 시간 속 많은 문제를 정확히 푸는 최적화의 이데올로기 속에서 이루어졌다. 의식주, 여가, 유행 모두 테일러적으로 진행되었다 - 우리는 코르뷔지에적인 감옥에 산다는 것, 예컨대 반포자이에 산다는 것을 자랑스럽게 여기지 않는가?

인공지능이 인류에게 유용할 수 있다면, 그것은 모든 시뮬라크르 제작에 수반되는 노동을 즉각적으로 대체할 수 있다는 데에 있다. 시스템이라는 시뮬라시옹을 구동하는데 수반되는 반복적 노동은 이제 알고리즘이 더 잘한다. 단편적으로 이는 일자리와 현대 경제 구조에는 큰 비극이지만, 장기적으로는 인간의 실존적 가치를 시스템의 부품으로 전략시키는 산업공학적 이데올로기에서 해방시킬 수 있다는 데에 장점으로 작용할 수도 있다. 예컨대 시스템의 노예는 즉자존재의 상태에서 해방(해고)된다. 그리고 이 시점에서 대자존재로서의 개인의 가치가 재평가된다. 현시점과 같이 한 인간의 창의성이 실존적 결과물로 빠르게 이어질수 있는 기술을 보유한 시대이기 때문이다.

이제 인간은 시스템의 노예에서 시스템의 창조자로, 즉자존재에서 대자존재로, 부품에서 메카니즘으로, 부분에서 전체로 나아간다. 물리적인 자본의 제약은 재생산되는 의미관계의 무수한 창출로 대체된다. 합리성, 최적화, 정답을 강조하는 모더니즘의 잔재는 비선형성, 엉뚱함, 불확실성의 긍정, 혹은 수정궁 앞에서의 혓바닥을 추구하는 포스트모던으로 진정하게 전환된다. 이제 계산과 반복은 기계한테 위임하자. 한 인간의 일생은 수많은 호기심과 궁금증을 무수히 제기하는것 만으로도 짧다. 그리고 이 무수한 사고실험들은 기계에 의해 실증실험으로 상당히 빠르게 연결되고, 이를 통해 인류는 여러 난제들을 다시 해결해낼지도 모른다. 이것이 다음 특이점을 상당히 뒤로 미루는 가장 유토피아적인 발상이 아닐까?

니체의 차라투스트라는 낙타, 사자, 아이에 대해 말한다. 낙타는 사막 속에서 수많은 정신적 짐을 짊어진채 인내하는 노예다. 그는 "너는 해야 한다"라는 명령을 받아들여 시스템의 부품이 된다. 반대로 사자는 자유를 쟁취하고 사막의 주인이 되기를 원한다. 그는 시스템에 대항해, '나는 원한다'라고 말하지만 아직 그 원하는 대상을 창조해내지는 못한다. 아이는, 그러나, 창조한다. 아이는 순진무구함이자 망각이고, 무수히 많은 놀이를 찾아내는 동시에 긍정하며, '스스로 도는 수레바퀴'를 만들어낸다. 예컨대 아이는 수레바퀴 속에 위치한다기 보다는, 외부에서 스스로 도는 수레바퀴(시스템)를 놀이하듯 창조한다. 내가 다가오는 시대에 희망을 유지할 수 있다면, 그것은 아이적인 긍정과 웃음소리로 가득찬 위버멘쉬의 도래, 즉 인류의 초월적 진보를 예견하는 차원에서 가능할 것이다. 150년전, 차라투스트라는 그렇게 말했다. 이제는 우리가 응답할 차례이다.

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5년안에 세상을 바꾸는 발명품이 나올 것이라는 저자의 예측은 GPT를 비롯한 LLM의 지속적 등장으로 굉장히 현실화되었다. LLM은 이미 인터넷의 발명에 상응하는 파급력을 가진다. 수많은 디자이너, 개발자들의 업무가 이미 Cursor Agent로 가능하고, MCP는 화이트 칼라 노동자들의 일상적 업무를 대체한다. 바야흐로 새로운 패러다임으로의 전환이 시급할 때이다.

모든 새로운 시대에는 새로운 접근이 필요했으며, 확률분포 기반 Likelihood 계산으로 대표되는 LLM 시대에는 'Regression to the Mean'에 반하여 'Diverging from the Mean'의 접근이 시급한 이유이다. 모든 논리적 게임 (Constraint 가 정해져 있고, Objective가 명확히 정의 가능한) 속의 최적화 상황에서는 더이상 인간이 기계를 능가하지 못한다. 문제를 빠르고 정확하게 푸는 것이 의미가 없는 이유이다. 반대로 예상치도 못한 부분에서 - 예컨대 대통일 이론과 같은 컨텍스트 - 문제를 제기하고 정의하는 능력이 필요하다. 적어도 지금의 LLM은 GIGO 구조를 가지고 있기 때문이다.

바야흐로 세상이 본인에 혁신을 강요하기 전에 본인이 스스로를 혁신해야하는 시도이다. 이 무한히 가속되는 하이퍼-시지프스는 인류가 하이퍼오브젝트의 런닝머신에 스스로를 가뒀음을 보여준다. 참으로 디스토피아적인 코미디는 유토피아적인 색채를 분명 진하게 가지고 있다.

English Version (LLM-Generated)

We have long heard the cliché that we live in a world of chaos and confusion. In California, innovation continues at a breakneck pace, yet it has become increasingly difficult to discern whether this progress serves humanity or simply exists for its own sake. The techno-treadmill accelerates relentlessly, indifferent to the growing number of people being left behind. However, the dynamics of this treadmill—its supply and demand—are met by yet another set of automated agents, themselves products of a similar mechanistic process. This represents a dystopia that not only refuses to slow down but is also continuously accelerating. And yet, within every dystopia there lurks a seed of utopian potential.

Since the advent of the Industrial Revolution, Taylorism has transformed human beings into mere cogs in a machine. The employment structures of the twentieth century, with their feudalistic underpinnings, engineered vast hierarchical systems in which individuals were reduced to interchangeable parts. Except for a few exceptions, traditional blue- and white-collar roles were based on performing repetitive tasks that required limited knowledge or skills. In effect, we became slaves to the system. Education, too, was designed as a quantitative process aimed at mass-producing optimized individuals within a strict framework of problem-solving under time constraints. Even the essentials of life—shelter, food, leisure, and fashion—were subjected to Tayloristic rationalization. Do we not, after all, find it somewhat ironic to pride ourselves on inhabiting a rigid structure reminiscent of Le Corbusier’s architectural prisons, as epitomized by places like Banpo?

The promise of artificial intelligence lies in its ability to supplant the labor that underpins every simulated artifact of our modern-day systems. Algorithms now perform many of the monotonous tasks required to run these simulacra more effectively than any human could. Although this development poses a significant short-term challenge for employment and the existing economic structure, it also offers the potential to liberate human beings from their roles as mere components within an industrial engineering framework. In this scenario, the “system’s slaves” might be released from their preordained functions, and at that moment, the intrinsic value of the individual—as a “great being” rather than a mere functional unit—could be reasserted. We now live in an era when a single individual’s creativity can swiftly result in tangible, existential outcomes.

Humanity stands at the threshold of a transformation: from slave to creator, from existing as a self-contained entity limited by the system to emerging as a being with expansive potential, from being mere parts to forming an integrated whole. The constraints of physical capital are giving way to the generation of boundless symbolic relationships. The residues of modernism that extol rationality, optimization, and singular solutions are gradually being supplanted by postmodern approaches that celebrate nonlinearity, unexpectedness, and the affirmation of uncertainty—even if such rebellion may appear as little more than a defiant flick of the tongue before an inescapable authority. Now is the moment to delegate computation and repetition to machines. Given the brevity of a single human lifespan, during which countless questions and curiosities arise, it is remarkable that these thought experiments can be rapidly transformed by technological means into empirical solutions, potentially enabling humanity to surmount some of its most vexing challenges. Might this not be the most utopian vision of all—a vision that postpones the next singular event to a time when human potential is fully emancipated?

Friedrich Nietzsche, in his portrayal of Zarathustra, speaks of the camel, the lion, and the child. The camel, burdened by innumerable trials, embodies the obedient servant who accepts the imperative “thou must,” thereby becoming just another component of the system. In contrast, the lion craves freedom and seeks to assert its autonomy by defiantly declaring “I will” against the system, though it has yet to create something truly original out of that desire. The child, however, is the true creator—embodying innocence, forgetfulness, and an unbridled capacity to discover countless forms of play. Rather than positioning itself as a cog in the system, the child invents a “self-turning wheel” from outside the confines of the established order. If we are to retain hope in the times ahead, it must be in anticipation of the arrival of a Übermensch whose spirit is marked by childlike optimism and laughter—a herald of humanity’s transcendental progress. As Zarathustra proclaimed over 150 years ago, now it is our turn to respond.

Over the next five years, the prediction that a groundbreaking invention will change the world has become increasingly plausible with the continued emergence of large language models (LLMs) such as GPT. These models now wield an impact comparable to the invention of the internet. With Cursor Agents already capable of performing the work of countless designers and developers, and technologies like MCP poised to replace many routine tasks traditionally managed by white-collar workers, the transition to a new paradigm is both urgent and inevitable.

Every new era demands a fresh approach. In an age defined by probability distributions and likelihood calculations inherent to LLMs, there is a pressing need to diverge from the “regression to the mean” mentality and instead explore paths that deviate from the norm. In optimization scenarios—where constraints are clearly defined and objectives unambiguously articulated—human ingenuity holds little advantage over machines. In such contexts, the ability to solve problems quickly and accurately can often be rendered moot. Instead, what is required is the capacity to identify and define problems in unexpected contexts—akin to articulating a “theory of everything”—especially during moments when current LLM models still operate within a garbage-in, garbage-out (GIGO) framework.

Before the world forces innovation upon itself, it is incumbent upon us to drive that innovation within. This infinitely accelerating hyper-Sisyphus embodies a poignant testament to humanity’s self-imposed entrapment on a runaway treadmill of hyper-objects. In this dystopian comedy, one can nevertheless discern vibrant hues of a nascent utopia.

Korean Version (LLM-Generated)

현대 사회를 “혼돈과 무질서 속에 살고 있다”라고 표현하는 것은 이미 진부한 상투적 어구가 되었다. 캘리포니아를 비롯한 혁신의 중심지에서는 끊임없이 새로운 시도가 이루어지고 있으나, 이제는 그러한 혁신이 인류의 복지를 위한 것인지, 아니면 혁신 자체를 추구하는 무의미한 행위인지를 가늠하기 어려운 지경에 이르렀다. 기술 발전의 속도는 멈출 줄 모르고 가속화되고 있으며, 시스템에서 밀려난 인간의 비중 또한 그리 중요한 문제가 아니라는 인식이 팽배하다. 이는 트레드밀과 같이 작동하는 수요와 공급의 메커니즘이, 자동화된 에이전트와 같은 또 다른 트레드밀의 산물에 의해 보충되고 있기 때문이다. 이러한 현상은 멈출 수 없는, 끊임없이 가속되는 디스토피아적 현실을 드러내지만, 아이러니하게도 모든 디스토피아에는 내재된 유토피아적 가능성이 존재한다.

산업혁명 시기부터 자리잡은 테일러리즘은 인간을 기계의 부품과 같이 취급하는 체제를 만들어냈다. 20세기를 위한 봉건적 고용제도가 도입되고, 직급과 계층으로 대표되는 피라미드 구조 안에서 인간은 단순한 부품으로 전략화되었다. 예외적인 경우를 제외하면, 전통적인 블루칼라 및 화이트칼라 노동자는 제한된 지식과 기술에 의존하여 반복적인 업무를 수행하는 기계적 존재로 전락하였다. 우리는 결국 시스템의 노예가 되었으며, 교육 역시 최적화된 인재를 대량으로 양산하기 위한 양적 접근법에 의존하였다. 한정된 시간 내에 다수의 문제를 빠르고 정확하게 해결하는 최적화 이데올로기 아래, 의식주와 여가, 유행조차 모두 테일러식 방식으로 관리되었다. 마치 코르뷔지에가 설계한 ‘감옥’ 안, 예컨대 반포자이에 거주하는 것을 자랑스럽게 여기는 것과 다름없다.

인공지능이 인류에 기여할 수 있는 바는, 시뮬라크르 제작 과정에 수반되는 반복적 노동을 즉각적으로 대체할 수 있다는 점에 있다. 시스템이라는 시뮬라시옹을 유지하기 위한 반복 작업은 이제 알고리즘에 의해 더욱 효율적으로 수행된다. 단기적으로 이는 일자리 및 현대 경제 구조에 중대한 위기를 초래할 수 있으나, 장기적으로는 인간을 단순 부품으로 취급해 온 산업공학적 이데올로기에서 해방시키며, 실존적 가치를 재발견하는 기회로 작용할 수 있다. 즉, 시스템의 노예로 전락했던 존재들이 해고(해방)를 통해, 대자존 존재로서의 개인적 가치를 재평가받게 되는 전환점이 도래한 것이다. 오늘날 한 인간의 창의성이 곧바로 실존적 결과물로 연결될 수 있는 기술 환경 속에서, 인간은 부품에서 메카니즘, 부분에서 전체로 나아가는 전환을 맞이하고 있다.

물리적 자본의 한계는 무수히 재생산되는 새로운 의미관계로 대체되며, 합리성, 최적화, 정답만을 강조했던 모더니즘의 유산 또한 비선형적 사고, 예측 불가능한 엉뚱함, 불확실성을 긍정하는 포스트모던적 전환을 맞이할 것이다. 이제 계산과 반복은 기계에 위임하고, 한 인간의 생애는 수많은 호기심과 질문만으로도 충분히 가치 있는 시간이 될 것이다. 이러한 수많은 사고실험들은 기계에 의해 신속하게 실증 검증되고, 이를 토대로 인류는 다양한 난제를 해결할 새로운 가능성들을 모색할 수 있다. 이것이 바로 다가오는 특이점의 도래를 상당히 지연시키면서도 유토피아적 미래를 예고하는 발상이라 할 수 있다.

니체의 『차라투스트라는 이렇게 말했다』에서 제시된 낙타, 사자, 아이의 비유는 이를 명확하게 보여준다. 낙타는 사막에서 무수한 정신적 짐을 지고 인내하며 “너는 해야 한다”라는 명령에 굴복하여 시스템의 부품이 된다. 반면, 사자는 자유를 갈망하며 시스템에 도전하지만 아직 그 갈망의 대상을 스스로 창조해내지는 못한다. 그러나 아이는 창조적 존재로서, 순수함과 망각의 태도를 바탕으로 무수한 놀이 속에서 ‘스스로 도는 수레바퀴’를 만들어내며 기존 체계를 뛰어넘는 창조력을 보여준다. 다가오는 시대에 희망을 품을 수 있는 이유는, 바로 아이와 같은 긍정성과 웃음으로 가득 찬 ‘위버멘쉬(초인)’의 도래, 즉 인류가 초월적 진보로 나아갈 가능성을 예견하기 때문이다. 150년 전, 니체는 이미 그러한 미래를 암시하였으며, 이제 우리 스스로가 그에 응답할 차례이다.

한편, “5년 안에 세상을 바꾸는 발명품”에 대한 저자의 예측은 GPT를 비롯한 대형 언어모델(LLM)의 등장으로 그 실현 가능성이 매우 현실화되었다. LLM은 이미 인터넷 발명에 필적하는 파급력을 보이며, 수많은 디자이너와 개발자의 업무가 자동화된 커서 에이전트를 통해 수행되고, MCP와 같은 기술이 화이트칼라 노동자의 일상 업무마저 대체하고 있다. 이는 새로운 패러다임으로의 전환이 시급함을 일깨운다.

모든 신시대는 독창적인 접근 방식을 요구하였으며, 확률 분포 기반의 Likelihood 계산 방식이 주류를 이루는 LLM 시대에는 평균으로의 회귀(Regression to the Mean)에 반하여 평균에서 벗어난(Diverging from the Mean) 접근이 필수적이다. 제한된 논리적 게임 내의 최적화 상황에서는 더 이상 인간이 기계보다 우월한 위치를 점하지 못한다. 문제를 단순히 빠르고 정확하게 해결하는 것이 더 이상 의미를 갖지 못하며, 오히려 예상치 못한 영역, 예컨대 대통일 이론과 같은 넓은 맥락에서 문제를 제기하고 새롭게 정의하는 창의적 능력이 절실하다. 이는 현 시점의 LLM이 ‘GIGO(Garbage In, Garbage Out)’ 구조를 내포하고 있음을 감안할 때 더욱 두드러진다.

결국, 세상이 우리에게 혁신을 강요하기 전에, 우리 스스로 먼저 혁신해야 하는 기로에 서 있다. 기하급수적으로 가속화되는 하이퍼 시지프스의 모습은 인류가 스스로를 하이퍼오브젝트의 러닝머신에 가두어 놓았음을 상징하며, 그 디스토피아적 코미디 속에는 분명 유토피아적 함축이 함께 자리하고 있다.