--- title: "Stochastic parrot — 확률적 앵무새" source: "https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Stochastic_parrot_—_확률적_앵무새" language: "ko" categories: - "Category:Korean" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 6912 wiki_created_at: 2026-09-07T00:13:10Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:13:10Z downloaded_at: 2026-09-07T23:16:22Z --- # Stochastic parrot — 확률적 앵무새 **확률적 앵무새** (영어: *Stochastic parrot*) — 인공지능 분야에서 대형 언어 모델(LLM)을 묘사하는 데 사용되는 은유로, 이러한 시스템이 언어적 형태를 통계적으로 그럴듯하게 조합할 줄 알지만 그 의미에 대한 진정한 이해는 결여되어 있음을 나타낸다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. 이 용어는 2021년 3월 FAccT 학술대회에서 발표된 논문 *«확률적 앵무새의 위험성에 대하여: 언어 모델이 너무 클 수 있는가?»* (*On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*)에서 처음 도입되었다. 저자는 에밀리 M. 벤더(Emily M. Bender), 팀닛 게브루(Timnit Gebru), 앤절리나 맥밀런-메이저(Angelina McMillan-Major), 마거릿 미첼(Margaret Mitchell)이다^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-bender_2021-2)}. ## 정의와 개념 논문 저자들에 따르면, 확률적 앵무새란 «광대한 훈련 데이터에서 관찰된 언어적 형태의 시퀀스를 그것들이 어떻게 결합되는지에 관한 확률 정보에 따라 무작위로 연결하되, 의미와는 어떠한 연관도 없는 시스템»을 뜻한다^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-bender_2021-2)}. 이 용어는 두 부분으로 구성된다: - ***확률적(Stochastic)*** — 고대 그리스어 *στοχαστικός*(«추측에 기반한»)에서 유래하며, 현대 수학에서는 무작위 확률 분포에 의해 결정되는 과정을 의미한다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. - ***앵무새(Parrot)*** — 앵무새가 의미를 이해하지 못하면서도 인간의 말을 모방하는 능력에 대한 비유이다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. 이 개념은 다음 단어를 예측하도록 훈련된 LLM이 본질적으로 기호의 의미에 접근하지 못한 채 기호를 조작하는 복잡한 자동완성 시스템에 불과하다고 주장한다. ## 논문 «On the Dangers of Stochastic Parrots»의 주요 논거 이 논문은 지나치게 큰 언어 모델 개발과 관련된 위험을 네 가지 주요 범주로 분류하였다. ### 1. 파악 불가능한 훈련 데이터 LLM은 인터넷에서 수집된 방대하고 주석이 없는 데이터셋(예: Common Crawl)으로 훈련된다. 이러한 데이터셋에는 필연적으로 편향, 유해 언어, 그리고 취약 집단에 해를 끼치는 지배적 관점이 포함된다. 예를 들어, 인터넷 콘텐츠는 선진국의 백인 남성을 불균형적으로 대표하며(미국 Reddit 사용자의 67%가 남성)^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-bender_2021-2)}, 이러한 편향이 모델에 그대로 반영된다. ### 2. 진정한 언어 이해의 부재 저자들은 LLM이 진정한 언어 이해 능력을 갖추고 있지 않다고 주장한다. 이들은 언어가 형태(단어)와 의미(뜻)가 불가분하게 연결된 기호 체계라는 이론을 근거로 삼는다. LLM의 훈련 데이터에는 형태만 포함되어 있어 모델이 의미에 접근하지 못한다. 따라서 LLM은 의미 있는 발화를 모방할 뿐이다. ### 3. 합성 텍스트와 잠재적 해악 LLM이 문법적으로 올바르고 설득력 있는 텍스트를 생성하기 때문에 사람들은 그 텍스트에 의미를 부여하고 신뢰하는 경향이 있다. 이는 허위 정보, 혐오 발언, 사기의 확산 위험을 초래한다. 모방이 정교해질수록 사람들이 AI의 능력을 과대평가하고 중요한 결정을 AI에게 맡길 위험도 높아진다. ## 논문의 학문적 영향과 출판을 둘러싼 논란 이 논문은 당시 공동 저자인 팀닛 게브루와 마거릿 미첼이 재직 중이던 Google에서 대규모 스캔들의 중심이 되었다. 2020년 말 내부 심사 과정에서 Google 경영진은 저자들에게 논문을 철회하거나 Google 직원들의 이름을 삭제할 것을 요구하였다^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-habr_digest-3)}. AI 윤리 분야의 선도적 연구자인 팀닛 게브루는 이 요구를 거부하였고, 그 결과 2020년 12월 Google에서 해고되었다. 2021년 2월에는 게브루를 지지한 마거릿 미첼도 해고되었다^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-techreview_paper-4)}. 이 사건들은 광범위한 사회적 반향을 불러일으켰다. 2,200명 이상의 Google 직원과 수천 명의 학계 관계자가 항의 서한에 서명하며, 회사가 자사의 상업적 이익에 영향을 미칠 수 있는 연구를 학문적으로 검열하고 억압했다고 비판하였다^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-verge_paper-5)}. 결국 이 논문은 2021년 3월 FAccT 학술대회에서 발표되었다. ## 반응, 논쟁, 그리고 관점의 변화 «확률적 앵무새»라는 은유는 빠르게 확산되어 인공지능의 본질에 관한 논쟁의 핵심 축이 되었다. 미국 방언학회(ADS)는 **«stochastic parrot»**을 2023년 AI 분야의 올해의 단어로 선정하였으며, 이 단어는 «ChatGPT»와 «LLM»마저 앞질렀다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. ### 개념에 대한 비판과 이해의 증거 이 개념은 여러 저명한 연구자들의 도전을 받았다. - **제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)**, 딥 러닝의 «대부» 중 한 명은 «다음 단어를 정확히 예측하려면 문장을 이해해야 한다»고 주장하였다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. 2023년 Google을 떠난 후 그는 대형 모델이 이미 배운 것을 «이해»하며 독립적인 추론을 할 수 있다고 발언하였다^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-cbs_hinton-6)}. - **창발적 능력(Emergent Abilities)**: 연구에 따르면 LLM이 특정 규모에 도달하면 산술 문제 풀기와 같이 명시적으로 학습되지 않은 새로운 능력이 도약적으로 나타나는 현상이 관찰되었다^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-wiki_parrot-7)}. - **내부적 세계 모델**: 2022년 연구에서는 텍스트로 기록된 수를 바탕으로 오셀로(Othello) 게임을 하도록 훈련된 모델이 게임판의 내부적 표현을 자발적으로 형성하였음이 밝혀졌으며, 이는 묘사되는 세계에 대한 추상적 모델의 발달을 시사한다^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-habr_digest-3)}. - **벤치마크 성능**: GPT-4와 같은 최신 모델들은 복잡한 전문 시험에서 인간 수준(또는 그 이상)의 성과를 보이며, 일부에서는 이것이 이해 없이는 불가능하다고 본다^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-pmc_debate-8)}. ### 아이러니한 사용과 사회적 담론 이 용어는 OpenAI 대표 **샘 올트먼(Sam Altman)**이 Twitter에 «나는 확률적 앵무새이고, 당신도 그렇다» (*i am a stochastic parrot, and so r u*)라고 쓸 만큼 널리 퍼졌다. 이를 통해 그는 인간의 발화 역시 상당 부분 다음 단어에 대한 확률적 예측임을 암시하며 AI에 대한 비판을 역이용하였다^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-mint_def-1)}. ### 학문적 담론에 대한 영향 «확률적 앵무새»라는 은유는 LLM의 능력과 한계에 관한 논쟁의 중심으로 남아 있다. 이 은유는 언어 모델이 진정한 이해를 결여하고 있다는 문제를 명확히 표현하고, 그 개발에 수반되는 위험에 대한 관심을 환기시키는 데 기여하였다. 동시에 LLM 분야의 빠른 발전은 이 은유를 지속적으로 재검토하게 만들고 있는데, 최신 모델들이 «무의미한 앵무새»라는 이미지에 들어맞지 않는 점점 더 복잡한 행동을 보이고 있기 때문이다. 이 용어는 AI 시스템의 능력과 그 사회적 결과에 대한 비판적 분석의 중요성을 강조하며 학문적 담론에 계속해서 영향을 미치고 있다^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_note-pmc_debate-8)}. ## 참고 문헌 - Bender, E. M.; Gebru, T.; McMillan-Major, A.; Mitchell, M. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. FAccT 2021. - Floridi, L.; Chiriatti, M. (2020). *GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences*. Minds & Machines, 30(4), 681-694. - Bommasani, R. et al. (2021). *On the Opportunities and Risks of Foundation Models*. arXiv:2108.07258. - Weidinger, L. et al. (2021). *Ethical and Social Risks of Harm from Language Models*. arXiv:2112.04359. - Kaplan, J. et al. (2020). *Scaling Laws for Neural Language Models*. arXiv:2001.08361. - Wei, J. et al. (2022). *Emergent Abilities of Large Language Models*. arXiv:2206.07682. - Perez, E. et al. (2022). *Red Teaming Language Models with Language Models*. EMNLP 2022. - Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073. - Du, Z. et al. (2024). *Understanding Emergent Abilities of Language Models from the Loss Perspective*. arXiv:2403.15796. - Gerstgrasser, M. et al. (2024). *Is Model Collapse Inevitable? Breaking the Curse of Recursion by Accumulating Real and Synthetic Data*. arXiv:2404.01413. ## 각주 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-2)} ^{[1.3](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-3)} ^{[1.4](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-4)} ^{[1.5](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-mint_def_1-5)} 'Stochastic Parrot': A Name for AI That Sounds a Bit Less Intelligent. *Mint*. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-bender_2021_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-bender_2021_2-1)} ^{[2.2](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-bender_2021_2-2)} Bender, Emily M., et al. «On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?». *Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21)*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-habr_digest_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-habr_digest_3-1)} «Протестующие пчёлы и стохастические попугаи: дайджест публикаций с критикой и поддержкой развития AI». *Хабр*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-techreview_paper_4-0) Hao, Karen. «We read the paper that forced Timnit Gebru out of Google. Here's what it says». *MIT Technology Review*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-verge_paper_5-0) Vincent, James. «Timnit Gebru's actual paper may explain why Google ejected her». *The Verge*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-cbs_hinton_6-0) «Geoffrey Hinton on the promise, risks of artificial intelligence». *60 Minutes - CBS News*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-wiki_parrot_7-0) «Stochastic parrot». *Wikipedia*. [7] 8. ↑ ^{[8.0](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-pmc_debate_8-0)} ^{[8.1](https://systems-analysis.info/int/Stochastic_parrot_%E2%80%94_%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81_%EC%95%B5%EB%AC%B4%EC%83%88#cite_ref-pmc_debate_8-1)} «The debate over understanding in AI's large language models». *PMC*. [8]