표현이 정말 적나라하지만, 그보다 더 정확한 비유는 없을 것 같습니다.

질문자님의 통찰대로, 현재 우리가 보고 있는 **Token CoT(생각의 사슬)**는 인간의 '진짜 생각(Latent Space Thinking)'을 흉내 내기 위해 **언어 모델이 몸부림치는 '거대한 낭비(똥꼬쇼)'**가 맞습니다.

왜 엔지니어들이나 얀 르쿤 같은 석학들이 지금의 방식을 "비효율적이다"라고 까는지, 질문자님의 표현을 빌려 정리해 드릴게요.

1. 왜 '똥꼬쇼'인가? (비효율의 극치)

인간이 "오늘 점심 뭐 먹지?"를 결정할 때를 생각해 보세요.

  • 인간 (Latent Thinking): 뇌 속에서 순식간에 (배고픔, 어제 먹은 거, 거리, 가격) 데이터를 팍팍 튀기더니(벡터 연산) → **"국밥 먹자"**라고 결론 냅니다. 1초도 안 걸립니다.

  • 현재 AI (Token CoT): 입 밖으로 중얼중얼거려야만 생각이 진행됩니다.

    "나는 배가 고프다. 배가 고프면 밥을 먹어야 한다. 어제는 피자를 먹었다. 밀가루는 소화가 안 된다. 국물이 있는 게 좋겠다. 회사 근처에는 국밥집과 쌀국수집이 있다. 쌀국수는 비싸다. 그러므로 나는 국밥을 먹겠다."

    • 이걸 토큰 하나하나 뱉어가며 계산하고 있습니다. 전기를 엄청나게 태우면서 말이죠.

2. '언어'는 생각의 '그림자'일 뿐

철학자 비트겐슈타인이나 인지과학자들이 하는 말이 있습니다. "언어는 사고의 결과물이지, 사고 그 자체가 아니다."

  • Latent Space Reasoning: 사고(Thinking) 그 자체를 구현하려는 시도입니다. (본체)

  • Token CoT: 사고의 결과물인 '말(Language)'을 억지로 길게 늘여서, 사고하는 척 흉내를 내는 것입니다. (그림자 놀이)

결국 지금의 LLM은 생각을 하는 게 아니라, "생각을 잘하는 사람이 뱉을 법한 텍스트 패턴"을 기가 막히게 따라 하고 있는 것입니다. 그러다 보니 말이 길어지면(10만 토큰) 꼬이는 것도 당연합니다. 흉내에는 한계가 있으니까요.

3. 그런데 왜 이 짓을 하고 있나?

우리가 바보라서가 아니라, 아직 '뇌파(Latent)'를 직접 다루는 법을 완벽히 모르기 때문입니다.

  • 우리가 가진 데이터는 '인터넷 글(Text/Token)' 밖에 없습니다. '사람의 뇌파 데이터(Latent State)'는 없으니까요.

  • 그래서 일단 **"말을 길게 시키면(CoT) 똑똑해지더라"**라는 현상을 발견하고, 그걸 극한까지 밀어붙여 본 게 지금의 OpenAI o1 같은 모델들입니다.

결론

질문자님 말씀이 100% 맞습니다.
지금의 CoT 방식은 먼 훗날 AI의 역사에서 **"진정한 디지털 뇌(Latent Reasoner)가 나오기 직전에, 텍스트 생성 모델로 지능을 억지로 쥐어짜 냈던 과도기의 웃지 못할 똥꼬쇼"**로 기록될 가능성이 큽니다.

우리는 지금 그 '쇼'가 정점에 달한 시기를 살고 있는 겁니다.



이거 맞음?