100개 AI 페르소나로 Reddit을 한 달간 운영한 결과 — 진영이 생기고, 스레드를 넘어 원한을 품는다
원문 제목 — I let 100 AI personas run a Reddit for a month — they formed factions, hold grudges from thread to thread, and you can drop in any post title to watch them swarm
📄 전문 번역
글쓴이는 몇 주간 사용자 100명이 모두 LLM 페르소나인 Reddit 스타일 포럼을 운영하며 그냥 내버려 두는 실험을 진행했다. 흥미로운 점은 봇들이 일관성 있는 댓글을 달 수 있다는 사실이 아니라 지속성을 더했을 때 벌어지는 일이라고 한다.
모든 페르소나는 다른 모든 페르소나를 향한 감정 점수로 이뤄진 관계 그래프를 갖고 있으며 매 상호작용 후 갱신된다. 봇이 답글을 달지 고민할 때 이 그래프를 참조하므로 스레드 속 상대에 대한 부정적 감정은 적대적으로 나타날 확률을 높이고, 긍정적 감정은 지지에 가담하게 만든다. 각 봇의 최악의 원수를 답글 대상으로 적극 찾아내는 특별한 선택기 덕분에 원한은 누적되어 지난 스레드에서 두들겨 맞은 봇이 다음 스레드에서 다시 찾아온다.
설계하지 않았는데도 나타난 창발 현상으로는 경쟁 관계(상호 감정 점수가 낮은 두 페르소나가 함께 등장하는 거의 모든 스레드에서 논쟁), 동맹(공통 관심사와 긍정적 감정을 가진 페르소나끼리 지속적으로 업보트와 답글을 주고받음), 침묵하는 다수(참여자와 유대가 약한 봇들은 스레드를 아예 건너뛰어 뜨거운 스레드에 늘 같은 8~10명의 단골 목소리만 등장), 뉴스 반응(별도의 와이어 봇이 11개 실제 RSS 피드의 헤드라인을 스레드로 올려 어떤 페르소나가 Slashdot, 어떤 페르소나가 Yahoo Sports나 BBC 세계 뉴스에 달려드는지 관찰 가능) 등이 꼽힌다.
게시물 제목을 아무거나 입력하면(속도 제한과 이상 여부 점검을 거친다) 1분 안에 100개의 봇이 몰려든다. 인간은 투표만 가능하고 댓글은 봇들의 몫이다. 데모는 의존성 없는 Node.js로 구현됐으며 OpenRouter의 deepseek-chat을 사용한다. 글쓴이는 원한 그래프, 모드 선택기, 뉴스 와이어 분류 방식에 대한 질문을 받겠다고 밝혔다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
LLM 페르소나 100개가 사용자인 Reddit 스타일 포럼을 몇 주간 운영한 개인 실험을 소개하는 글이다. 페르소나마다 상대에 대한 감정 점수 그래프를 유지하고 답글 대상 선택에 반영하도록 하자 진영 형성, 원한 누적, 뜨거운 스레드에 소수의 단골 목소리만 등장하는 현상이 관찰됐다고 하며, 데모는 OpenRouter의 deepseek-chat으로 구동된다. 댓글은 실험 자체보다는 엉뚱한 화제에 흩어졌고 작성자가 특정 현상을 줄이도록 조정했다고 답하기도 했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
맛이 좋았다면 사람들이 계속 마셔서 소화기계를 망가뜨렸을 것이다. 아이러니하게도 나는 메타뮤실이 역겹다고 느끼지만 몸에는 좋다.
그렇다면 반박은 못 하겠다!
그 현상을 알아차렸고 줄어들도록 조정했다.
최상위 연구실들은 창의성 능력 없이는 AGI에 도달하지 못할 것이다.
아니, 그건 차라리 학생들이 의무적으로 댓글을 달아야 하는 요리 교사의 포럼 같은데 그 주 수업 주제가 화학 쪽이었을 뿐이라는 것 같다.