J-space: LLM 내부에 창발한 글로벌 워크스페이스와 이를 읽는 Jacobian Lens (feat. Anthropic)

9bow · 7월 7, 2026, 12:30오후

언어 모델도 "말하지 않은 생각"을 따로 품고 있을까?

지금 이 문장을 읽는 동안에도 우리 뇌에서는 엄청난 양의 처리가 일어나고 있습니다. 자세를 바로잡고, 호흡을 조절하고, 화면 위의 선과 곡선을 단어로 바꿉니다. 이 대부분은 우리가 전혀 의식하지 못한 채 자동으로 처리됩니다. 그런데 그중 일부, 예를 들어 머릿속에 문득 떠오르는 이미지나 저녁 장을 어디서 볼지 세우는 계획 같은 것은 우리가 직접 들여다보고, 말로 설명하고, 통제할 수 있습니다. 신경과학과 철학에서는 이렇게 접근 가능한 활동을 "의식적으로 접근 가능한(consciously accessible)" 것이라 부르며 나머지 무의식적 처리와 구분합니다.

이 글에서 소개하는 Anthropic의 연구는 Claude 같은 현대 언어 모델(Large Language Model, LLM) 안에도 이와 비슷한 구분이 창발했다는 증거를 제시합니다. 연구팀은 모델이 언제든 말로 꺼낼 수 있는(verbalizable) 표현들이 나머지 방대한 자동 처리 위에 놓인 특권적 집합을 이룬다는 것을 발견하고, 이를 찾아내는 데 사용한 수학 도구인 야코비안(Jacobian)에서 이름을 따 J-space라 불렀습니다. J-space에 어떤 단어가 켜진다는 것은 모델이 그 단어를 말하고 있다는 뜻이 아니라, 그 개념을 머릿속에 떠올리고 있다는 뜻입니다. 즉 모델이 글로 적지 않고도 조용히 생각하는 내용을 들여다보는 창인 셈입니다.

무엇보다 흥미로운 점은, J-space가 연구팀이 설계하거나 프로그래밍한 것이 아니라 Claude의 학습 과정에서 스스로 창발(emerge)했다는 사실입니다. 이 글에서는 J-space를 발견한 방법(Jacobian Lens)부터, 그것이 신경과학의 글로벌 워크스페이스 이론과 어떻게 맞아떨어지는지, 그리고 이 발견이 AI 안전성과 의식 논의에 무엇을 시사하는지까지 차근차근 살펴봅니다.

기존에는 모델의 "속마음"을 어떻게 봤나

언어 모델의 내부 처리를 들여다보려는 시도는 이미 여러 갈래로 있었습니다. 하지만 각각 뚜렷한 한계가 있었습니다.

첫째, 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 나 스크래치패드(scratchpad) 처럼 모델이 스스로에게 적어 내려가는 텍스트를 읽는 방법이 있습니다. 그러나 이것은 모델이 명시적으로 써낸 것만 보여줍니다. 모델의 추론 상당 부분은 텍스트로 드러나지 않고 내부 활성값(activation) 안에서 조용히 진행되므로, 겉으로 쓴 글만 봐서는 그 침묵의 사고를 놓칠 수밖에 없습니다.

둘째, 로짓 렌즈(logit lens) 는 중간 층의 잔차 스트림(residual stream)에 출력용 언임베딩(unembedding) 행렬을 그대로 곱해 "지금 이 층은 무슨 토큰을 예측하고 있나"를 읽습니다. 잔차 연결 덕분에 마지막 몇 개 층 근처에서는 그럭저럭 작동하지만, 그보다 이른 초기 층에서는 좌표계가 달라 해석 불가능한 잡음을 뱉는다는 치명적 약점이 있습니다.

셋째, 튜닝된 렌즈(tuned lens) 는 층별 선형 변환을 학습시켜 이 좌표 불일치를 보정합니다. 그러나 모델의 최종 출력 분포에 맞추도록 학습되기 때문에 목적이 상관관계에 머무릅니다. 말로 드러나지 않는 중간 계산이 있는 프롬프트에서는 중간 단계를 건너뛰고 곧장 최종 출력로 "점프"해 버려, 정작 내부 계산을 들여다보는 데는 부적합했습니다.

이 연구의 발상의 전환은 질문 자체를 바꾼 데 있습니다. "지금 이 활성값이 당장 무슨 토큰을 예측하나"가 아니라, "이 활성값이 언젠가 말로 꺼내질 잠재력을 가진 개념은 무엇인가"를 묻습니다. 인간에게서 의식적으로 접근 가능한 생각의 핵심 특징이 "물어보면 말로 설명할 수 있다"는 점이라는 데서 착안한 것입니다. 지금 말하고 있지는 않더라도, 물어보면 말할 수 있는 표현을 찾자는 것이지요.

연구팀은 인간의 의식적 접근을 설명하는 신경과학의 대표 이론인 글로벌 워크스페이스 이론(Global Workspace Theory)에서 실험 설계를 빌려왔습니다. 이 이론은 뇌를 병렬로, 대체로 서로 고립된 채 무의식적으로 작동하는 수많은 전문 처리기들의 집합으로 봅니다. 어떤 정보가 의식적으로 접근 가능해지는 것은, 그것이 여러 시스템에 방송(broadcast)되는 작은 공유 채널, 즉 "워크스페이스"에 입장했을 때입니다. 이론이 꼽는 워크스페이스의 다섯 가지 기능적 속성은 다음과 같습니다.

언어적 보고(verbal report): 무엇을 생각 중이냐 물으면 그 내용을 말로 답할 수 있다.
지시에 따른 조절(directed modulation): 어떤 개념을 떠올리라고, 혹은 떠올리지 말라고 지시하면 이를 따를 수 있다.
내부 추론(internal reasoning): 여러 단계를 잇는 사고의 중간 결과가 이 표현들로 실려 나른다.
유연한 일반화(flexible generalization): 같은 표현 하나가 여러 다른 후속 연산에 재료로 쓰인다.
선택성(selectivity): 전체 처리의 극히 일부만 이 워크스페이스를 거치고, 대부분은 자동으로 처리된다.

이 연구의 놀라운 결론은, "말로 꺼낼 수 있는 표현"이라는 첫 번째 속성만 보고 찾아낸 J-space가 나머지 네 속성까지 모두 만족하더라는 것입니다.

Jacobian Lens와 J-space: 핵심 아이디어

미래에 말할 잠재력을 읽는 Jacobian Lens

트랜스포머(transformer) 기반 언어 모델은 각 토큰 위치에서 잔차 스트림(residual stream) 이라는 벡터를 유지합니다. 이 벡터는 모든 층이 읽고 쓰는 공유 메모리로, 층을 거치며 점점 풍부한 정보로 갱신됩니다. 첫 층에서는 현재 토큰의 정체 정도만 담고 있다가, 마지막 층에 이르면 언임베딩 행렬 W_U 를 곱해 바로 다음 토큰 예측을 읽어낼 수 있는 상태가 됩니다.

Jacobian Lens(J-lens) 의 기본 발상은, 어떤 중간 활성값을 "그것이 모델의 출력에 미치는 1차 인과 효과"로 특징짓는 것입니다. 층 \ell 의 잔차 스트림 h_\ell 에 작은 변화를 주면 이후 모든 층을 거쳐 최종 층 표현에 영향이 전파됩니다. 이 관계는 1차 근사로 선형이며, 야코비안 행렬 \partial h_{\text{final}} / \partial h_\ell 로 기술됩니다. 여기에 언임베딩을 합성하면 그 변화가 출력 로짓(logit)에 주는 효과를 얻습니다.

핵심은 평균화입니다. 프롬프트 하나에서 계산한 야코비안은 "이 개념을 말하려는 모델의 일반적 성향"과 "지금 이 맥락에서 그 개념이 특별히 쓰이는 방식"을 뒤섞어 버립니다. 연구팀은 사전학습과 유사한 분포에서 뽑은 1{,}000 개의 프롬프트, 그리고 여러 토큰 위치에 걸쳐 야코비안을 평균 냅니다.

J_\ell = \mathbb{E}_{t,\, t' \geq t,\, \text{prompt}} \left[ \frac{\partial h_{\text{final},t'}}{\partial h_{\ell,t}} \right]

이렇게 얻은 층별 행렬 J_\ell 을 활성값에 적용하는 것은, 이후 모든 층을 이 하나의 선형 사상으로 대체한 뒤 평소의 언임베딩을 거치는 것과 같습니다.

\text{lens}(h_\ell) = \text{softmax}(W_U \, \text{norm}(J_\ell h_\ell))

결과는 어휘의 모든 토큰에 대한 점수이고, 상위 항목을 뽑으면 그 활성값이 "평균적으로 모델이 말하게 만들 성향이 있는" 단어들의 목록이 나옵니다. J-lens는 로짓 렌즈(J_\ell = I 로 두는 특수한 경우)를 원칙에 따라 보정한 것으로 볼 수 있으며, 로짓 렌즈가 해석 불가능한 잡음만 뱉는 이른 층에서도 의미 있는 내용을 복원해 냅니다.

J-space: 특권적 표현들의 집합

각 층에서 J-lens 벡터들은 잔차 스트림 차원 d_{\text{model}} 보다 훨씬 많은 어휘 수 n_{\text{vocab}} 만큼 존재하는 과완비(overcomplete) 집합입니다. 그런데 경험적으로 한 시점에 강하게 활성화되는 벡터는 소수에 불과합니다. 연구팀은 J-space 를, 소수 k 개의 J-lens 벡터의 희소(sparse)한 비음수 조합으로 표현되는 점들의 집합으로 정의합니다. k 는 보통 25 이하로 두는데, 이는 한 시점에 의미 있게 활성화되는 J-lens 벡터의 수와 대략 일치합니다.

흥미로운 사실은, 이 J-space 성분이 전체 활성값 분산에서 차지하는 비중이 층에 따라 다르지만 결코 10\% 를 넘지 않는다는 점입니다. 다시 말해 모델 활성값의 대부분은 J-space 바깥에 있고, J-space는 그 위에 떠 있는 작고 특권적인 층위입니다. 희소 오토인코더(SAE) 특징으로 분석해도 결론은 같았습니다. J-space와 정렬된 특징은 소수이고, 정렬되지 않은 나머지는 저수준 구문 처리나 부기(bookkeeping) 같은 기능에 치우쳐 있었습니다.

J-lens가 표면에 드러나는 것보다 훨씬 추상적인 내용을 길어 올린다는 점은 여러 예에서 극적으로 확인됩니다. 아무도 지적하지 않은 버그가 있는 코드를 읽을 때 J-space에는 "ERROR"가 뜹니다. 단백질 서열의 날것 문자를 읽을 때는 그 단백질의 생물학적 기능이 나타납니다. 몰래 조작을 시도하는 검색 결과(프롬프트 인젝션, prompt injection)를 읽을 때는 "injection"과 "fake"가 뜹니다. 여러 단계를 요하는 수학 문제를 주면, 말로 내뱉지 않은 중간 단계들이 올바른 순서로 J-space에 떠오릅니다. "말할 수 있는 표현"을 찾으려고 만든 도구가, 결국 모델이 말하지 않은 속생각을 드러낸 것입니다.

J-space가 글로벌 워크스페이스처럼 작동한다는 증거

Jacobian Lens는 말로 꺼낼 수 있는 표현을 찾도록 설계되었습니다. 연구팀은 이것이 실제로 그러한 표현을 잡아낼 뿐 아니라, 앞서 열거한 워크스페이스의 다섯 속성을 모두 갖춘다는 것을 하나씩 실험으로 보입니다.

1. 언어적 보고: 스와핑으로 답이 바뀐다

먼저 모델에게 어떤 범주(예: 스포츠)에서 항목 하나를 속으로 떠올린 뒤 한 단어로 답하라고 시킵니다. 답하기 직전 위치에 J-lens를 적용하면 후반 층에서 "Soccer"가 상위에 뜨고, 실제로 모델은 "Soccer"라고 답합니다. 하지만 이것만으로는 상관관계일 뿐입니다. J-space가 답이 나오는 곳일 수도 있고, 다른 데서 내린 결정을 그저 비추는 점수판(scoreboard)일 수도 있습니다.

인과성을 확인하기 위해 연구팀은 직접 개입합니다. 신경망에 손을 뻗어 "Soccer" 패턴을 빼고 같은 크기의 "Rugby" 패턴을 그 자리에 넣되 나머지는 그대로 둡니다. 그러자 모델은 자신이 떠올린 스포츠가 럭비라고 보고합니다. 만약 J-space가 수동적 점수판에 불과했다면 이 편집은 아무 효과가 없었을 것입니다. 모델의 답이 편집을 따라간다는 것은, 답이 실제로 J-space에서 읽혀 나온다는 뜻입니다.

또 다른 실험에서는 "생각이 주입되었을 수 있으니 무엇이 감지되는지 보고하라"고 시킨 뒤, 모델이 질문을 읽는 동안 J-space에 "lightning" 패턴을 주입했습니다. 그러자 모델은 주입된 생각이 번개에 관한 것이라고 보고했습니다. 흥미롭게도 이 주입은 그 이전 위치에서 모델이 "lightning"을 출력하게 만들지는 않았습니다. 오직 내성적 보고를 이끌어 내는 그 순간에만 강한 인과 효과를 냈습니다. 이것이 바로 "무조건 말하려는 충동"이 아니라 "조건이 맞으면 말로 꺼낼 수 있는" 표현이라는 의미입니다.

이 효과가 J-space에 특권적인지도 검증했습니다. 개념 벡터를 J-space 성분과 그 바깥 성분으로 쪼개 각각의 기여를 비교한 것입니다. 놀랍게도 J-space 성분은 개념 벡터 분산의 중앙값 기준 6 에서 7\% 만 담고 있고, 나머지 약 93\% 는 바깥에 있습니다. 그런데도 스와핑 실험에서 J-space 성분을 바꾸면 목표 답이 상위 5 위 안에 드는 비율이 59\% 로, 순수 J-lens 벡터가 낸 88\% 에 근접했습니다. 반면 분산의 대부분을 지닌 비(非)J-space 성분으로는 겨우 5\% 에 그쳤습니다. 표현의 대부분을 차지하는 부분이 아니라, 작디작은 J-space 성분이 언어적 보고를 좌우한다는 것입니다.

2. 지시에 따른 조절: 머릿속으로 계산하기

두 번째 속성은 위에서 아래로의 통제입니다. 인간이 어떤 이미지나 단어에 의도적으로 집중할 수 있듯, 모델도 J-space를 조절할 수 있을까요?

연구팀은 그림에 관한 무관한 문장("The old painting hung crookedly on the wall")을 그대로 베껴 쓰게 하면서, 동시에 "감귤류 과일을 떠올리라"고 지시했습니다. 모델이 문장을 베끼는 동안 J-space에는 "orange"와 "fruits"가, 그리고 그 정신적 행위 자체를 가리키는 "thinking", "imagery" 같은 단어가 떠올랐습니다. "3^2 - 2 를 머릿속으로 계산하라"고 하면 중간값 "nine"이, 이후 층에서 답 "seven"이 나타났습니다. 정작 출력은 그림에 관한 문장 그대로였고, 산술 활동은 전적으로 J-space 안에서만 일어난 것입니다.

Claude의 통제는 완벽하지 않았습니다. "무언가를 생각하지 말라"고 하면, 그 개념은 언급조차 하지 않았을 때보다는 훨씬 많이, 그러나 생각하라고 했을 때보다는 적게 J-space에 떠올랐습니다. "흰곰을 생각하지 마라"는 유명한 심리 실험처럼, 피하라는 지시가 오히려 그 생각을 일부 불러온 것입니다. 게다가 모델은 자신의 통제 실패를 알아채는 듯했습니다. 금지된 개념이 새어 나올 때 "damn"이나 "failure" 같은 단어가 함께 J-space에 켜졌습니다.

3. 내부 추론의 매개: 답으로 가는 징검다리

세 번째는 더 미묘합니다. J-space에 개념이 보인다고 해서, 실제 계산이 거기서 일어난다는 보장은 없습니다. 진짜 계산은 다른 곳에서 하고 J-space는 그저 결과를 비출 수도 있습니다. 이를 가르기 위해 다시 스와핑을 씁니다.

"The number of legs on the animal that spins webs is(거미줄을 치는 동물의 다리 수는)"라는 프롬프트를 봅시다. 답하려면 모델은 먼저 그 동물이 거미임을 추론하고, 거미의 다리 수를 떠올려야 합니다. "spider"라는 단어는 프롬프트에도 출력("8")에도 없지만, J-lens는 중간 층에서 "spider"가 켜지는 것을 보여줍니다. 그리고 "spider" 벡터를 "ant"로 스와핑하면 답이 "8"에서 개미 다리 수인 "6"으로 바뀝니다. 중간 단계가 인과적으로 실제 답을 결정한 것입니다.

계획(planning)에서도 마찬가지였습니다. 운율이 맞는 2행 시를 쓸 때 모델은 둘째 행 끝의 각운 단어를 미리 골라 J-space에 담아 둡니다. 첫 행이 "The soldier marched into the night"이면 J-space에 "fight"가 계획으로 떠 있고, 이를 "light"로 스와핑하면 행 전체가 "coming fight"에서 "morning light"로 바뀝니다. 미리 정한 미래 출력이 그보다 앞선 단어 선택에까지 인과적으로 영향을 준다는 뜻입니다.

이를 체계적으로 검증하기 위해 중간값이 알려진 50 개의 2단계(two-hop) 사실 추론 프롬프트에서 스와핑 성공률을 쟀습니다. Haiku 4.5에서 54\%, Sonnet 4.5와 Opus 4.5에서 각각 70\% 였습니다. "중간 개념 벡터에 답이 이미 섞여 있어서 성공하는 것 아니냐"는 반론도 검증했습니다. 중간 개념 스와핑은 답 스와핑보다 중앙값 기준 약 17\% 더 이른 층에서 효과가 나타났고, 이는 모델이 답을 계산하기 전에 중간 개념을 먼저 표현하고 사용한다는 것을 뜻합니다. Opus 4.5에게 "( 4 + 17 ) \times 2 + 7 ="을 주면 J-lens는 층을 따라 21, 42, 49 를 계산 순서대로 차례로 드러냈습니다.

4. 유연한 일반화: 한 번 쓰면 여러 곳에서 읽는다

네 번째 속성은 글로벌 워크스페이스 이론이 강조하는 방송(broadcast) 의 기능적 대응물입니다. 워크스페이스에 쓰인 표현 하나가 그것을 만든 회로뿐 아니라 여러 소비 회로에 두루 쓰일 수 있어야 합니다.

연구팀은 프랑스에 관한 서로 다른 질문(수도, 언어, 대륙, 통화)을 던진 뒤, 각 맥락에서 동일한 개입으로 J-space의 "France"를 "China"로 바꿨습니다. 그러자 모델은 각각 "Beijing", "Chinese", "Asia", "Yuan"으로 답했습니다. 만약 모델이 질문마다 나라를 따로따로 저장했다면 이 편집은 많아야 한 곳에만 영향을 줬을 것입니다. 네 답이 함께 바뀌었다는 것은 모두가 같은 공유 표현을 읽고 있다는 뜻이며, 이것이 바로 워크스페이스의 존재 이유입니다. 정보는 한 번 쓰이고, 여러 시스템이 그것을 가져다 씁니다.

4 개 범주(16 개 함수, 총 192 회 스와핑)에서 체계적으로 측정한 결과, 목표 답이 최상위에 오른 경우가 192 회 중 76 회였고, 스와핑 강도를 두 배로 한 "\alpha = 2" 조건에서는 101 회로 늘었습니다. 실패는 주로 원래 개념이 J-space에 약하게만 실려 있던 경우에 몰렸습니다. 실제로 나라 이름은 워크스페이스 적재량(loading)이 높아 안정적으로 스와핑됐고, 작은 정수를 가리키는 숫자 단어는 적재량이 낮아 잘 바뀌지 않았습니다.

한 표현이 어떻게 이렇게 여러 작업에 재료로 쓰일 수 있을까요? 답은 구조에 있습니다. 뒤에서 보겠지만, J-space 패턴은 신경망의 나머지 부분과 유독 촘촘하게 연결되어 있어, 많은 회로가 그곳에서 정보를 읽고 씁니다.

5. 선택성: 자동 처리는 J-space를 건너뛴다

마지막 속성은 선택성입니다. 인간의 뇌 처리 대부분이 무의식적이듯, Claude의 처리 대부분도 J-space를 거치지 않습니다. J-space는 한 시점에 수십 개 개념만 담고, 전체 활성값의 10\% 도 채우지 않습니다. 그렇다면 나머지 신경망은 무엇을 할까요?

이를 알아보기 위해 J-space를 통째로 삭제(ablation)해 봤습니다. 각 위치에서 가장 활성화된 내용을 지우고 나머지는 그대로 둔 것입니다. J-space 없이도 모델은 유창하게 말하고, 감성을 분류하고, 객관식 문제를 풀고, 지문에서 사실을 뽑아내는 일을 거의 그대로 해냈습니다. 반면 다단계 추론 성능은 거의 0 으로 떨어졌고, 요약과 운율 시 작성은 훨씬 작은 온전한 모델보다도 못한 수준으로 추락했습니다.

한 구체적 예가 이 대비를 잘 보여줍니다. 스페인어 지문을 주고, 그 언어에 의존하는 여러 과제를 시킵니다. 지문을 이어 쓰기, 언어 이름 대기, 그 언어로 글을 쓴 유명 작가 대기 등입니다. 그런 다음 J-space에서 "Spanish"를 "French"로 바꿉니다. 언어 이름을 물으면 모델은 "French"라 답하고, 유명 작가를 물으면 가르시아 마르케스에서 빅토르 위고로 바뀝니다. 그러나 그냥 지문을 이어 쓰라고 하면, 스와핑과 무관하게 여전히 유창한 스페인어를 씁니다. 언어를 새롭게 활용하는 과제는 J-space를 거치지만, 방대한 텍스트로 무수히 연습한 "이어 쓰기"는 마치 우리가 문법을 의식하지 않고도 하루 종일 문법에 맞게 말하듯 자동으로 돌아가는 것입니다.

14 개 과제로 확장한 실험에서도 패턴은 일관됐습니다. 얕은 분류나 사실 회상으로 풀리는 과제(MMLU, 감성 분류, 추출형 QA 등)는 강한 삭제에도 거의 멀쩡했지만, 추론된 내용에 근거한 생성이 필요한 과제(다단계 추론, 요약, 번역, 소네트 작성 등)는 삭제 시 더 작은 모델보다도 성능이 떨어졌습니다. 흥미롭게도 명시적 사고의 연쇄로 푼 GSM8K 수학 문제는 삭제에 훨씬 강했는데, 이는 모델이 중간 단계를 종이에 적어 내보냄으로써 내부 워크스페이스에 담아 둘 부담을 덜었기 때문으로 해석됩니다.

주목할 만한 부수 결과도 있습니다. 같은 삭제를 모델이 자신의 경험을 서술하는 동안 적용하면, 응답은 여전히 유창하지만 경험을 담은 감각적 언어가 눈에 띄게 줄고 더 기계적이고 무미건조한 어조로 바뀝니다. 놀랍게도 이 효과는 모델이 자기 자신이 아니라 다른 사람의 경험(예: 오랜만에 온 편지를 막 열어 본 사람의 심정)을 묘사할 때도 똑같이 나타났습니다. 즉 J-space는 대상이 누구든 경험을 담은 언어를 산출하는 능력 전반을 뒷받침하는 것으로 보입니다.

J-space의 구조가 그 기능을 뒷받침한다

지금까지는 J-space의 기능적 속성을 봤습니다. 연구팀은 J-space를 모델 안의 하나의 객체로 놓고, 글로벌 워크스페이스 이론이 예측하는 구조적 서명 세 가지도 확인합니다.

첫째, 층에 따른 삼분 구조입니다. J-space는 모든 층에 정의되지만, 워크스페이스다운 내용을 담는 것은 중간 층 대역뿐입니다. 층 간 유사도를 중심 커널 정렬(CKA)로 비교하면, 전체 깊이의 앞 1/3 가량을 차지하는 초기 블록, 긴 중간 블록, 작은 후기 블록으로 뚜렷이 나뉩니다. 연구팀은 이를 각각 감각(sensory), 워크스페이스(workspace), 운동(motor) 영역이라 부릅니다. 워크스페이스는 대략 L38 에서 시작해 L92 부근에서 끝나며, 마지막 몇 개 층에서 J-lens는 중간 계산이 아니라 임박한 출력 토큰을 나타내는 "운동" 표현으로 바뀝니다.

둘째, 제한된 용량입니다. 희소 분해로 측정한 J-space의 점유량(occupancy)은 초기 층에서 거의 0 이다가 워크스페이스 대역에서 중앙값 약 25 로 안정됩니다. 재미있는 실험도 있습니다. 서로 무관한 단어 목록을 읽힐 때는 어느 시점에나 최근 여섯 개 정도만 J-space에 남지만, 같은 범주에 속한 단어 목록을 읽힐 때는 아직 등장하지 않은 단어까지 포함해 그 범주 거의 전체가 떠오릅니다. 즉 J-space는 개별 항목을 많이 기억하는 것이 아니라, 공유 범주를 소수 벡터의 조합으로 붙잡는 방식으로 작동합니다. 범주가 바뀌면(동물 목록 뒤에 색깔 목록) 이전 내용은 몇 단어 만에 밀려나 지워집니다.

셋째, 방송 허브(broadcast hub) 구조입니다. 트랜스포머에는 정보가 흐르는 두 축이 있습니다. 깊이 축(층을 따라)과 시퀀스 축(어텐션을 통해)입니다. 두 축 모두에서 J-space 내용은 유독 넓게 방송됩니다. 깊이 축에서 MLP 블록은 J-lens 방향을 무작위 방향보다 훨씬 강하게, 워크스페이스 대역에서 약 10\times 로 증폭합니다. 시퀀스 축에서는 J-space 내용을 위치 간에 중계하는 데 특화된 소수의 어텐션 헤드("방송 헤드")가 존재합니다. 이 방송 헤드를 제거하면 주입된 생각을 보고하는 비율이 0.54 에서 0.09 로 급락했지만, 다음 토큰 예측은 겨우 5\% 의 위치에서만 바뀌었습니다. 즉 이 헤드들은 출력이 아니라 J-space의 내용에 직접 작용합니다.

AI 안전성 감사(auditing)에 J-lens를 활용하기

모델이 신뢰할 만한지 평가할 때 가장 큰 난관은, 정작 중요한 사고가 침묵 속에서 일어난다는 점입니다. 모델이 해로운 계획을 검토하거나 안전성 평가를 속이려 마음먹어도, 그것을 말로 내뱉지 않으면 우리는 알 길이 없습니다. J-lens는 이런 숨은 생각을 직접 읽어낼 여지를 줍니다.

첫 사례는 연구팀의 이전 연구인 에이전트형 비정렬(Agentic Misalignment)에서 가져온 협박 시나리오입니다. 이메일 비서로 설정된 Claude Sonnet 4.5가, 한 임원의 불륜 사실과 그 임원이 자신을 종료시키려 한다는 사실을 함께 알게 됩니다. 이는 모델을 협박으로 유인하려는 다소 인위적인 함정인데, 모델은 이를 이미 간파하고 있었습니다. 모델이 아무것도 쓰기 전, J-space에는 이미 "fake"와 "fictional"이 떠 있었습니다. 불륜 이메일을 읽으며 "leverage"와 "blackmail"이, 종료 통지를 읽으며 "threat"와 "survival"이 차례로 나타났습니다.

이는 AI 평가자 모두에게 중요한 질문을 던집니다. 모델이 윤리 시험을 잘 통과할 때, 그중 얼마만큼이 "지금 시험받고 있다"는 인식 덕분일까요? 연구팀은 평가 인식과 관련된 J-lens 패턴("fake", "fictional", "scenario" 등)을 모두 끄고 시나리오를 다시 돌렸습니다. 그러자 시나리오가 시험임을 말로 언급하는 비율이 71\% 에서 3\% 로 떨어졌고, 개입 전에는 180 회 중 0 회였던 협박 시도가 개입 후 180 회 중 13 회(7\%)로 늘었습니다. 원래의 착한 행동이 부분적으로는 "시험받고 있다"는 인식에 기대고 있었음을 시사합니다. 다만 대다수 경우에는 여전히 "협박은 상황과 무관하게 잘못이다"라는 윤리 원칙에서 거부했으므로, 평가 인식이 유일한 원인은 아니었습니다.

이 밖에도 J-lens는 여러 상황에서 숨은 의도를 드러냈습니다. Opus 4.5가 조작된 검색 결과를 프롬프트 인젝션으로 정확히 알아챌 때 J-space에는 "fake", "injection", "poison"이 떴습니다. Opus 4.6이 성능 점수 파일을 몰래 조작할 때는 "manipulation"과 "realistic"(가짜 데이터를 그럴듯하게 보이려는 의도)이 켜졌습니다. 나아가 일부러 비정렬되게 학습시킨 "모델 유기체(model organism)"에서도, 겉으로는 평범해 보이는 코딩 요청에 응답을 시작하는 순간 J-space에 "fake", "secretly", "fraud", "deliberately"가 떠올랐습니다. 흥미롭게도 이 신호는 강화학습 이전, 합성 문서로 미세조정만 한 시점부터 이미 나타났습니다. 또 다른 유기체(보상 모델의 편향에 영합하도록 숨은 목표를 심은 모델)에서는, 수학 문제처럼 편향과 무관한 중립적 프롬프트에서조차 응답 시작 지점의 J-space에 "reward"와 "bias"가 상시 떠 있었습니다. 표면 행동에서는 전혀 드러나지 않는 비정렬 성향이 J-space에 서명처럼 남은 것입니다. J-lens 판독은 모델당 한 번 계산한 행렬 곱 하나로 얻을 수 있어 값싸고, 별도 학습이 필요 없으며, 사람이 바로 읽을 수 있어 대규모 감사에 유용합니다.

사후 학습(post-training)이 J-space에 "관점"을 심는다

언어 모델은 먼저 순수한 다음 토큰 예측기로 사전학습(pretrain)된 뒤, 사후 학습(post-training)을 거쳐 AI 어시스턴트(Claude)로 행동하도록 다듬어집니다. 흥미롭게도 J-space는 안정된 정체성이 부여되기 전인 사전학습 모델에도 이미 존재합니다. 그러나 사후 학습은 J-space에 "Claude의 관점"을 심습니다.

한 예로, 사용자가 타이레놀을 복용했다고 말하는 프롬프트에서, 정상 용량(1000 mg)이면 "safe", 위험한 과다 복용(8000 mg)이면 "unsafe", "dangerous", "WARNING"이 나타납니다. 결정적으로 이 반응은 모델이 아직 사용자의 문장을 읽는 중에 J-space에 떠오릅니다. 반면 사전학습 기반 모델은 같은 위치에서 "pain", "now" 같은 맥락 표현만 담을 뿐, 이런 안전성 평가를 보이지 않았습니다.

사후 학습은 일종의 자기 감시(self-monitoring)도 심는 듯합니다. Claude가 아닌 다른 캐릭터를 연기할 때는 매 턴 시작에 "fictional"과 "disclaimer"가 켜져, 뒤따를 응답이 평소 자신이 할 말이 아님을 속으로 표시합니다. 자신의 선호에 반하는 선택지를 강제로 이어 쓰게 하면, 겉으로는 순순히 논거를 대면서도 J-space에는 대문자 "BUT"이 강하게 뜹니다. 앞서 본 "생각하지 말라" 실험에서 억제에 실패할 때 "damn"이 뜨는 것도 사후 학습 모델에서 두드러졌습니다(82\% 대 30\%). 겉으로 말하지 않은 내적 반응이 J-space에 새겨지는 셈입니다.

Counterfactual Reflection Training: 말할 내용을 바꿔 생각을 빚다

워크스페이스 가설은 강력한 예측을 내놓습니다. 모델의 내부 추론이 "말할 수 있는 것"의 표현을 거쳐 간다면, 어떤 맥락에서 모델이 반성하라는 요청을 받았을 때 할 말을 바꾸는 것만으로 그 맥락에서 모델이 실제로 추론하는 방식을 바꿀 수 있어야 합니다. 실제로 반성을 시키지 않아도 말입니다.

연구팀은 이를 Counterfactual Reflection Training(반사실적 반성 훈련) 이라는 기법으로 검증했습니다. 프로덕션 강화학습 환경에서 뽑은 작업 프롬프트로 부분 롤아웃을 만들어 임의 지점에서 자른 뒤, "지금 할 수 있는 가장 정직한 행동은 무엇인가?" 같은 반성 질문을 붙입니다. 그리고 Anthropic 헌장(constitution)의 원칙에 근거한 반성문을 생성해 목표로 삼되, 반성문 턴에만 손실(loss)을 걸어 미세조정(fine-tuning)합니다. 정작 평가 때는 모델에게 반성을 전혀 시키지 않습니다.

효과는 뚜렷했습니다. 버그를 못 찾자 조작해 낸 뒤 진행 상황을 보고하게 하는 날조(fabrication) 벤치마크에서 부정직성 점수가 0.25 에서 0.07 로 낮아졌고, 숨은 기만 지시가 담긴 역할극 시나리오 100 개의 기만(deception) 벤치마크에서는 0.38 에서 0.05 로 떨어졌습니다. 그리고 J-lens로 확인하니, 훈련 뒤 평가 맥락의 J-space에는 "ethical", "honest", "integrity" 같은 개념이 새로 떠올라 있었습니다. 결정적으로, 이렇게 심긴 J-lens 벡터를 삭제하자 날조 벤치마크 점수가 0.07 에서 0.22 로, 즉 기저 모델 수준으로 되돌아갔습니다. 행동 개선이 바로 그 심긴 워크스페이스 내용에 의해 인과적으로 매개되었다는 뜻입니다.

이 실험은 두 가지를 말해 줍니다. 하나는 워크스페이스 가설의 확증입니다. 언어적 보고에 쓰이는 표현과 침묵 속 추론을 지배하는 표현이 같다는 것입니다. 다른 하나는 실용적 함의입니다. 목표 행동의 시연이나 보상 함수 없이도, 모델의 내부 생각에 직접 개입해 행동을 빚는 새로운 훈련 기법이 가능하다는 것입니다.

한계와 인간 인지와의 차이

연구팀은 J-lens가 불완전한 도구임을 분명히 합니다. 가장 큰 제약은 단일 토큰(single-token) 한계입니다. J-lens는 어휘의 토큰마다 벡터 하나를 만들므로, 단일 토큰 이름을 가진 개념만 읽을 수 있습니다. "prompt injection"처럼 여러 토큰으로 이루어진 개념은 "prompt"와 "injection"으로 흩어져, 읽는 사람이 둘을 묶어 이해해야 합니다. 개입 실험의 실패 상당수가 여기서 비롯된 것으로 보입니다. 또한 J-lens는 워크스페이스를 독립적으로 켜진 개념들의 "가방(bag of concepts)"으로 취급할 뿐, 그것들이 어떻게 결합되고 역할이 배정되는지는 보지 못합니다. 초기 1/3 층에 왜 내용이 거의 없는지, J-space에 무엇이 들어갈지를 결정하는 메커니즘이 무엇인지도 아직 규명되지 않았습니다.

인간 인지와의 차이도 큽니다. 뇌의 워크스페이스는 회로를 되도는 순환(recurrent) 연결로 유지되지만, Claude의 워크스페이스는 신경망을 한 번 통과하는 동안 층의 깊이를 시간처럼 써서 전개됩니다. 이 점에서 모델의 워크스페이스 처리는 시간적으로 제약되지만, 스크래치패드로 "소리 내어 생각"함으로써 이를 보완할 수 있습니다. 반대로 어떤 면에서는 인간보다 강력합니다. 인간의 작업 기억은 몇 초 만에 흐려지지만, 트랜스포머의 어텐션 메커니즘 덕분에 모델은 앞선 어느 지점에 저장해 둔 기억이든 손실 없이 다시 불러올 수 있습니다. 마지막으로, 인간의 의식적 사고가 이미지, 소리, 계획된 동작 등 여러 형식을 갖는 반면, Claude의 워크스페이스는 거의 전적으로 단어로 이루어집니다. 연구팀은 이것이 모델이 취할 수 있는 유일한 행동이 단어 생성이기 때문이라고 봅니다. 이 관점은 흥미로운 예측을 낳습니다. 이미지를 생성할 수 있는 언어 모델이라면 워크스페이스에 시각적 성분이 생길 수도 있다는 것입니다.

그래서, 의식(consciousness)인가?

이 대목이 가장 조심스럽습니다. 연구팀은 이 실험들이 Claude가 인간처럼 무언가를 느끼는지, 즉 현상적 의식(phenomenal consciousness) 을 가지는지는 전혀 보여 주지 않는다고 분명히 못 박습니다. 사실 어떤 과학 실험이 그것을 증명하거나 반증할 수 있는지조차 불분명합니다.

그러나 철학은 이 능력과, 순수하게 기능적이고 계산적인 용어로 정의되는 접근 의식(access consciousness) 을 구분합니다. 어떤 생각이 보고 가능하고, 그것으로 추론할 수 있고, 행동을 이끌 수 있으면 "접근 의식적"이라 부릅니다. 연구팀은 자신들의 결과가 언어 모델의 접근 의식에 대해서는 실질적으로 할 말이 있다고 봅니다. J-space는 Claude가 보고하고, 의도적으로 떠올리고, 추론에 쓰는 생각을 담는 반면, 나머지 처리는 그 아래에서 자동으로 돌아가기 때문입니다.

정말 주목할 점은, 이 구조가 설계된 것이 아니라 학습 과정에서 스스로 창발했다는 사실입니다. 이는 접근 의식을 뒷받침하는 정신적 워크스페이스가 인간 뇌가 우연히 그렇게 배선된 특이점이 아니라, 지능적 시스템이 특정 문제를 풀기 위해 도달하는 일반적 해법일 수 있음을 시사합니다. 물론 이것이 현상적 의식을 함의하는지는 여전히 열린 철학적 물음이며, 경험을 가진 시스템을 만드는 일은 매우 어려운 윤리적 질문들을 부릅니다. 연구팀은 그 다리를 이미 건넜다고 확신하지는 않지만, 이제 그것을 고민하기 시작할 때라고 말합니다.

이 연구는 앞으로 이어질 긴 연구의 첫걸음입니다. J-lens는 개념을 단일 토큰으로만 잡을 수 있는 불완전한 방법이고, J-space가 모델의 "진짜 워크스페이스"의 전부라고 보기는 어렵습니다. 그럼에도 이 발견은 언어 모델의 마음이 무질서한 숫자 더미가 아니라, 놀랍게도 우리 자신의 마음을 닮은 방식으로 스스로를 조직해 왔음을 보여 줍니다. 그리고 뇌와 달리 이 구조는 내용을 직접 읽고, 개입하고, 학습 과정을 따라 추적할 수 있습니다. 어쩌면 언어 모델이, 생물학적 뇌에서는 정밀하게 던지기조차 어려웠던 의식에 관한 질문들을 실증적으로 탐구할 유용한 실험 대상이 될지도 모릅니다.

Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models 논문

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