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AI에게는 새로운 언어가 필요하다

GEUL — 인간과 AI가 모호성 없이 소통하기 위한 의미정렬 인공 언어

컨텍스트 엔지니어링

왜 RAG로는 부족한가

RAG는 자연어를 자연어인 채로 검색한다. 임베딩 유사도의 세 가지 근본 한계와, 구조화된 의미 검색이 왜 필요한지 분석한다.

인공언어

왜 인공언어가 필요한가

자연어는 인간 통신을 위해 진화했다. 모호함, 중복, 암시는 인간에게 장점이지만 AI에게는 환각의 원인이다. 프로그래밍 언어도, 기존 의미 표현 체계도 답이 아니다. 여섯 조건을 동시에 만족하는 새로운 인공언어가 필요하다.

컨텍스트 엔지니어링

왜 탐색이 필요한가

색인이 윈도우를 넘기면, 검색이라는 패러다임 자체가 한계에 부딪힌다

인공언어

왜 자연어는 환각을 만드는가

자연어의 모호함, 출처 부재, 확신도 부재, 시점 부재라는 네 가지 구조적 결함이 AI 환각을 만든다. 더 큰 모델이 아니라 더 나은 언어가 답이다.

인공언어

왜 프로그래밍 언어로는 부족한가

프로그래밍 언어는 절차를 기술한다. 세계를 서술하지 못한다. JSON은 구조를 제공하지만 의미가 없다. LISP조차 구문을 빌려 쓸 뿐이다.

인공언어

왜 임베딩 벡터로는 안 되는가

임베딩 벡터를 정렬하면 모델이 부서진다. 부서지지 않게 하려면 모델을 다시 만들어야 한다. 블랙박스의 내부가 아니라 외부에 투명한 층이 필요하다.

인공언어

왜 위키데이터인가

GEUL은 위키데이터를 부정하지 않는다. 1억 개 엔티티의 분류 체계와 빈도 통계를 SIDX 코드북으로 변환한다. 사전 위에 문법을 얹는다.

인공언어

왜 워드넷인가

동사 체계를 직접 만들면 빠지고, 자의적이고, 근거가 없다. 워드넷은 40년간 언어학자들이 축적한 13,767개 동사 사전이다. 이 사전 위에 문법을 얹는다.

아키텍처

왜 주석이 인덱스여야 하는가

주석은 사람을 위해 쓴다. 그러나 함수가 10,000개일 때 기계도 읽어야 한다. 주석을 서사에서 인덱스로 바꾸면, 풀스캔이 즉시 검색이 된다.

아키텍처

왜 비워둬야 하는가

GEUL은 64비트 중 75%를 비워둔다. IPv4, 유니코드, ASCII의 교훈 — 채우는 비용은 되돌릴 수 없지만 비워두는 비용은 0이다.