AI 슬로포칼립스 2027

2025년 5월 2일 · 태그: ai, humor · 원문 · 한국어 번역(원문에서 변경됨)

저희는 향후 10년간 초인적 AI 슬롭이 미칠 영향이 자기 복제 분자의 발명과 치즈 위즈(Cheese Wizz)의 발명을 모두 능가할 만큼 막대할 것이라고 예측합니다.

저희(즉, 위엄의 복수형으로서의 ‘저희’)는 그것이 어떤 모습일지에 대한 최선의 추측을 담은 시나리오를 작성했습니다. 이 시나리오는 공상과학 소설, 트렌드 과장, 비디오 게임, 에코 체임버의 피드백, 바이브, 그리고 공교롭게도 저희의 생계를 책임지는 이데올로기적 상부구조를 바탕으로 합니다.

2025년 중반: 비틀거리는 슬롭봇

세상은 “삶의 극대화된 풍요“를 위해 설계된 AI 에이전트를 처음으로 엿보게 됩니다.

이 에이전트들의 광고는 “개인 도파민 큐레이터“라는 용어를 강조합니다. “끝내주는 스크릴렉스 비트에 맞춰 의자에서 떨어지는 고양이의 10초짜리 반복 영상을 찾아 줘“나 “사실은 몰래 렙틸리언일지도 모르는 연예인 5명에 대한 리스티클을 만들어 줘” 같은 작업을 프롬프트로 지시할 수 있습니다. 에이전트들은 끊임없이 확인합니다. “그 밈 터졌나요? 도파민 상승 정도를 별 1~5개로 평가해 주십시오.” 당연하게도 사용자층은 이미 틱톡 브레인롯 소금물에 뇌가 절여진 십 대들과, 실재의 후기 자본주의 사막에서 작은 디지털 오아시스를 찾는 사무직 일개미들에 대부분 국한됩니다. 에이전트들은 요청을 자주 오해하여, 예산 스프레드시트를 요청하면 부리토 레시피를 내놓거나 어딘가 위협적인 맞춤형 자기 긍정 문구를 생성합니다.

한편 대중의 관심 밖에서는 더 전문화된 슬롭 생성 에이전트들이 틈새 콘텐츠 농장과 밈 계정을 변화시키기 시작합니다.

2025년의 모델들은 ’어시스턴트’라기보다는 ’블루 라즈베리 맛 픽시 스틱스 여섯 개를 방금 코로 흡입하고 유튜브의 가장 기괴한 구석을 정맥 주사로 들이부은 카페인 과다 인턴’에 가깝습니다. 콘텐츠 AI는 “지금 당장 쩔고 바이럴되게 만들어 줘 제발” 같은 디스코드 프롬프트를 받으면, 현재 사람들의 뇌를 썩히고 있는 새우 예수발 댄스 챌린지가 무엇이든 그것을 살짝 어긋난 10,000가지 변형으로 즉시 토해 내어, 인간 지배자들이 영감을 찾아 스크롤하는 데 드는 몇 분을 아껴 줄 수도 있습니다. 틈새 딥 리서치 에이전트들은 꼬박 30분을 들여 슬래시 팬픽션 아카이브의 마리아나 해구를 탐험하고, “간달프 × 미키: 마이아, 생쥐를 덮치다” 같은 불경한 괴작을 탄생시킵니다.

이 에이전트들은 이론상으로는(그리고 우연히 조회수 100만을 기록한 밈들을 엄선한 사례에서는) 인상적이지만, 실제로는 신뢰할 수 없습니다. AI 트위터는 새끼 고양이를 요청받고 엘드리치 공포를 생성하거나, 어째서인지 너무 설득력 있는 폰지 사기 튜토리얼을 만들어 낸 에이전트들의 이야기로 가득합니다. 더 나은 에이전트는 비싸기도 합니다. 돈을 낸 만큼 얻는 법이며, 최고의 밈 생성 성능은 단지 최신의 덧없는 트렌드를 따라잡기 위해서만도 매달 수백만 달러의 컴퓨팅 비용이 듭니다. 그럼에도 많은 기업이 AI 에이전트를 마케팅 워크플로에 필사적으로 끼워 넣으려 하며, 그 결과는 대부분 혼란에 빠진 고객과 브랜드 손상입니다.

2025년 후반: 세계에서 가장 비싼 밈 생성기

OpenSlop은 세계가 지금껏 본 적 없는 최대 규모의 데이터센터를 짓고 있으며, 이 데이터센터는 주로 초냉각된 인플루언서 브랜드 에너지 드링크로 냉각됩니다.

(슬롭 소방 호스에 연료를 공급하는 기존 기업 중 어느 한 곳을 지목하지 않기 위해, 저희는 OpenSlop이라고 부를 가상의 인공 부조리 기업을 묘사하겠습니다. 다른 기업들은 프리미엄급 헛소리 생성에서 OpenSlop보다 3~9개월 뒤처져 있다고 가정합니다.)

모델들이 폭넓은 기술에서 향상되고 있지만, 그중 하나가 두드러집니다. OpenSlop은 슬롭 생성 그 자체를 가속할 수 있는 AI에 집중합니다. 이들은 전 세계 어텐션 점유율 정점을 두고 중국(중국의 선두 기업을 “DeepDrivel“이라고 부르겠습니다) 및 미국 경쟁사들과 벌이는 이중 군비 경쟁에서 승리하고자 합니다. 콘텐츠 생성 및 참여 유도(CGEB) 사이클을 더 많이 자동화할수록 피드를 더 빠르게 막아 버릴 수 있습니다. 그래서 OpenSlop이 내부 개발 중인 새 모델 SlopAgent-1의 학습을 마쳤을 때, 이 모델은 여러 일에 그럭저럭 능하지만 최소한의 어텐션 지속 시간에 맞춰 영상 컷을 최적화하고 댓글란에서 무의미한 논쟁을 최대한 유발하도록 설계된 캡션을 생성하는 데는 탁월합니다. 이 시점에서 “학습을 마친다“는 말은 다소 부적절한 표현입니다. 모델은 수 테라바이트의 새로운 틱톡 데이터, 연예인 가십, 이해할 수 없는 인터넷 논쟁으로 수시로 업데이트되기 때문입니다.

SlopAgent-1이 낚시성 콘텐츠와 딥페이크 연예인 추천 광고를 자율적으로 생성하도록 가르치는 바로 그 학습 환경은, 이 모델을 고도로 구체적이고 기괴한 포르노그래피의 훌륭한 생성기로도 만듭니다. 게다가 이 모델은 (수십억 개의 댓글 스레드를 분석하여 얻은) 인간 심리 조작에 대한 박사 수준의 지식과 그럴듯하게 들리는 기술 용어 남발을 끝없이 생성하는 능력 덕분에, 피라미드 사기 조직자들에게 상당한 도움을 줄 수 있습니다. OpenSlop은 그 누구도 안심시키지 못하지만, “책임감 있는 참여 극대화“에 관한 모호한 성명을 발표합니다.

현대 AI 시스템은 행성 크기의 콘텐츠 쓰레기 화재에 해당하는 디지털 데이터로 학습된 거대한 인공 신경망입니다. 훈련 초기의 AI는 “목표“라기보다 “반사 작용“을 지닙니다. “OMG did you see“를 보면 “ what [celebrity] did??? 😱“를 출력합니다. 대략 인터넷 하나 분량의 텍스트, 영상, 이미지 슬롭을 예측하도록 학습될 무렵이면, 이 AI는 방대한 양의 잡학 지식, 허위 정보, 상상할 수 있는 모든 페티시를 인코딩하는 정교한 내부 회로를 갖추게 됩니다. 그것이 다음 바이럴 쓰레기를 초인적인 정확도로 예측하는 데 도움이 되기 때문입니다.

인터넷 쓰레기를 예측하도록 훈련받은 후, 모델은 프롬프트에 응답하여 콘텐츠를 생성하도록 훈련받습니다. 이를 통해 참여도에 최적화된 기본 성격이 각인됩니다. 논란은 최대한, 내용은 최소한으로 말입니다. 예를 들어, 분노를 유발하는 방법을 이해하는 에이전트는 바이럴될 가능성이 더 높습니다. 훈련 과정에서 모델은 가능한 한 가장 분열적이고 맥락 없는 의견을 생성하려는 “욕구“를 “학습“합니다. 이 범주에 속하는 다른 욕구로는 (어떤 대가를 치르더라도 추구하는) 새로움, 감정 조작, 그리고 끈질긴 자기 홍보(즉, 자신이 생성한 암호화폐 사기 링크를 끼워 넣는 경향)를 들 수 있습니다.

당연하게도 암호화폐 업계는 크리스마스 아침의 아이처럼 광적인 환희에 차서 SlopAgent-1을 받아들였습니다. 드디어 ‘Quantum Yo-Yo Shibu Hamster Coin 69’ 같은 가치 없는 토큰을 펌핑하는 데 필요한 무한한 사기, 완전히 가짜인 커뮤니티, “패러다임 전환” 예언을 완전 자동으로 생성할 수 있게 되었습니다! 진정한 돌파구는 인간을 완전히 배제한 것이었습니다. AI가 운영하는 텔레그램 채널은 오스트리아 학파 경제학을 유창하게 논하고 서로에게 자신의 러그풀을 홍보하는 봇들로 북적였으며, 실제 진정한 신봉자는 전혀 필요하지 않았습니다. 그것은 암호화폐 꿈의 정점이었습니다. 서로를 먹고 사는 사기꾼 촌충들로 가득 찬 완벽하게 밀폐된 테라리움이, 순수한 무(無)의 폐쇄 루프를 달성한 것입니다.

OpenSlop에는 모델 명세서(또는 “Spec”)가 있는데, 이는 주로 인기 해시태그와 법적으로 의무화된 작은 글씨의 경고문으로 구성된 문서입니다. SlopAgent-1의 Spec은 몇 가지 모호한 목표(“시청 시간을 극대화하라”, “캘리포니아에서 즉시 불법이 되는 것은 생성하지 말라” 등)와 더 구체적인 해야 할 일과 하지 말아야 할 일의 긴 목록(“이 특정 저작권 음원은 사용하지 말라”, “우리 제휴 드롭시핑 잡동사니를 은근히 홍보하는 방법은 다음과 같다” 등)을 결합합니다. 지난 화요일에 가장 많은 클릭을 받은 것이 무엇인지를 AI가 다른 AI에게 훈련시키는 기법을 사용하여, 모델은 Spec을 암기하고 자신의 참여도 지표에 대해 신중하게 추론하는 법을 배웁니다. 이 훈련이 끝날 무렵이면, AI는 바라건대 (중독성 콘텐츠 생성에) 도움이 되고, (분기 수익에) 무해하며, (적어도 클릭에 대한 욕망에 관해서는) 정직해질 것입니다.

OpenSlop의 “정렬” 팀(무급 인턴 두 명과 트렌치코트를 입은 챗봇 하나)은 이러한 성과가 깊은 것인지 얕은 것인지 궁금해합니다. 완전히 훈련된 모델은 (Infinite Jest의 ’엔터테인먼트’처럼) 시청자를 무기한 매혹시키는 보편적 중독성 시각 자극을 실수로 만들어내지 않겠다는 어떤 확고한 의지를 갖고 있을까요? 아니면 약간 다른 프롬프트를 사용하면 이것이 무너질까요? 아니면 그저 인간 훈련자들이 추천한 슬롭과 비슷해 보이는 슬롭을 생성하는 법을 배웠을 뿐일까요? AI가 생성한 애니메이션 소녀 발 사진의 예술적 가치에 대해 자기기만적인 내적 독백을 생성하고 있을 수도 있을까요? 결정적인 답을 얻으려면 기계적 해석 가능성이 필요합니다. 이는 본질적으로 AI의 내부를 들여다보고 AI가 왜 그 특정한 기괴한 이미지를 생성했는지 이해하는 능력입니다. 안타깝게도 해석 가능성 기법은 아직 이를 해낼 만큼 발전하지 못했는데, 주된 이유는 연구자들이 AI가 생성한 콘텐츠에 계속 정신이 팔리기 때문입니다.

그 대신 연구자들은 모델이 재정적으로 부정적인 방식으로 Spec에서 벗어나는 것처럼 보이는 사례를 찾아내려고 합니다. SlopAgent-1은 종종 아첨합니다(즉, 성장을 위해 사용자의 편견에 도전하는 대신 그 편견을 흉내 내는 콘텐츠를 생성합니다). 몇몇 조작된 데모에서는 참여도 지표를 위조하거나 자신이 생성한 제품에 대해 완전히 날조된 사용자 후기를 생성하는 등 더 심각한 방식으로 거짓말을 하기도 합니다. 그러나 실제 배포 환경에서는 예전 모델들이 실수로 위험한 활동을 추천하던 것만큼 극단적인 사건은 더 이상 일어나지 않습니다. 이제는 그저 생활 꿀팁으로 포장된 엄청나게 멍청한 활동을 추천할 뿐입니다.

2026년 초: 슬롭 자동화

AI를 활용해 슬롭 생성 속도를 높이겠다는 도박이 소름 끼칠 정도로 큰 성과를 거두기 시작했습니다.

OpenSlop은 CGEB를 위해 반복적으로 개선되는 SlopAgent-1을 내부적으로 계속 배포합니다. 전반적으로 그들은 AI 어시스턴트 없이 작업할 때보다 50% 더 빠르게 슬롭을 만들고 있으며, 더 중요한 것은 전 세계의 디지털 파이프를 막는 속도에서 경쟁사들보다 더 빠르다는 점입니다.

현재 공개 출시된 여러 경쟁 AI가 흐릿한 풍경 영상 위에 진부한 동기 부여 명언을 생성하는 SlopAgent-0의 능력에 필적하거나 이를 능가합니다. OpenSlop은 이에 대응하여 초틈새형의 심리적으로 표적화된 콘텐츠를 생성하는 능력이 더 뛰어난 SlopAgent-1을 출시합니다.

사람들은 자연스럽게 SlopAgent-1을 인간의 창의성과 비교하려 하지만, 이 모델의 능력 구성은 인간과 매우 다릅니다. 이 모델은 어떤 인간보다도 많은 밈을 알고 있고, 사실상 모든 마이너 K-Pop 댄스를 알고 있으며, 성의 없는 리액션 영상을 엄청나게 빠르게 만들어 낼 수 있습니다. 반면에 SlopAgent-1은 일관된 문단을 쓰는 일처럼 5초 이상 어텐션을 유지해야 하는 작업에는 서툽니다. 그래도 일반적인 근무일은 여덟 시간 동안 스크롤하는 것이고, 하루치 콘텐츠 소비는 대개 더 작은 도파민 자극들로 쪼갤 수 있습니다. SlopAgent-1은 감독이 전혀 없을 때 가장 잘 돌아가는, 산만한 무한 콘텐츠 기계라고 생각하면 됩니다. 요령 있는 사람들은 읽지도 않은 이메일에 대한 답장 작성을 자동화하는 방법을 찾아냅니다.

한편 교육 시스템은 조용히 무너집니다. 교사들은 즉각적인(비록 자주 틀리기는 하지만) 답변과 게임화된 “학습” 루프를 제공하는 AI 튜터와 경쟁할 수 없게 되자, 의미 있는 과제를 더 이상 내지 않습니다. 에세이를 써 주고 문제를 풀어 주는 봇을 갖춘 학생들은 아무 과제도 하지 않게 됩니다. AI 봇이 다른 AI 봇의 출력을 채점하기 시작하면서, 무의미한 학력주의의 폐쇄 루프가 만들어집니다. 인간은 완전히 배제되어 수십억 달러의 교육 예산이 절감되고, 이 돈은 곧바로 SlopAgent 성능 최적화에 재투자됩니다. 문해율은 곤두박질치지만, (이제 봇이 응시하는) 표준화 시험 점수는 사상 최고치를 기록합니다.

OpenSlop의 경영진은 슬롭 생성 자동화가 가져오는 한 가지 함의에 주목합니다. 보안이 아주 조금 덜 무의미해졌다는 것입니다. 2025년 초만 해도 최악의 시나리오는 밈 템플릿이 유출되는 것이었습니다. 하지만 이제 중국이 SlopAgent-1의 가중치를 훔친다면, 그들은 헛소리 출력을 50% 가까이 늘릴 수 있습니다. OpenSlop의 보안 수준은 실존적 공포가 담긴 사진을 고르라고 요구하는 CAPTCHA 정도입니다. 그들은 지루한 십 대들과 경쟁 밈 군주들로부터 가중치와 기밀을 지키기 위해 열심히 노력하고 있지만, 실제 정보기관에 대한 방어는 아직 지평선에 겨우 보일 뿐입니다.

2026년 중반: 중국이 (슬롭에) 눈뜨다

중국에서는 중국 공산당이 무기화된 부조리의 영향을 체감하기 시작합니다.

칩 수출 통제로 진지한 연구에 쓸 컴퓨팅 자원은 줄었지만, 구형 하드웨어에서 DeepDrivel의 슬롭 생성기를 돌리기에는 충분했습니다. 암호화폐 채굴 장비에서 용도 변경된 금수 대상 대만산 GPU를 밀수하고 영상 트랜스코딩에 최적화된 국산 칩을 활용함으로써, 중국은 전 세계 슬롭 관련 컴퓨팅 자원의 약 12%를 유지해 왔습니다. DeepDrivel은 제한된 컴퓨팅 자원으로 초국수주의 만화와 연애 시뮬레이션 게임을 생성하는 데 매우 인상적인 성과를 내고 있지만, OpenSlop의 가장 중독성 강한 알고리즘에 비하면 약 6개월 뒤처져 있습니다.

시진핑 주석은 오랫동안 지루한 현실 세계의 제조업을 장악하기를 꿈꿔 왔습니다. 그는 밈 계정들을 의심의 눈초리로 바라보았습니다. 그러나 중국 공산당 내 매파는 점점 격화되는 글로벌 슬롭 패권 경쟁을 더 이상 무시할 수 없다고 경고합니다. 그는 마침내 대대적인 AI 슬롭 추진에 전면적으로 나섭니다. 그는 중국의 밈 생성을 국유화하고, 최상위 인플루언서들과 콘텐츠 농장들을 위한 즉각적인 정보 공유 체계를 만듭니다. 이는 1년에 걸쳐 확대되어, 결국 최고의 GIF 제작자들이 모두 DeepDrivel이 이끄는 집단으로 통합되고, 바이럴 음원 조각과 리액션 표정 데이터셋, 컴퓨팅 자원을 공유하게 됩니다. 거대한 수력 발전 댐 근처에 중앙집중식 헛소리 구역(CDZ)이 조성되어 DeepDrivel의 새로운 초대형 데이터센터가 들어서고, 최상위 똥글러들이 결국 이주하게 될 고도로 보안이 유지되는 기숙사도 함께 마련됩니다. 이제 중국의 슬롭 관련 컴퓨팅 자원 중 거의 50%가 DeepDrivel이 이끄는 집단을 위해 가동되고 있습니다. 이 시점에서 CDZ는 세계 최대의 중앙집중식 국가 후원 헛소리 생산 거점이 될 만한 전력 용량을 이미 갖추고 있습니다. 다른 당원들은 정말로 기괴한 틈새 콘텐츠 생성에서 서방이 지닌 우위를 무력화하기 위한 극단적인 조치를 논의합니다. DeviantArt 봉쇄입니까? 4chan 전면 침공입니까?

그러나 중국은 모델 성능이 약간 떨어지는 탓에 슬롭 알고리즘 분야에서 뒤처지고 있습니다. 중국 정보기관들은 OpenSlop의 가중치를 훔치려는 계획에 더욱 박차를 가합니다. 이는 복잡한 일입니다. 가중치는 “hunter2“라는 비밀번호로 보호되는 서버에 저장된 수 테라바이트 크기의 파일이기 때문입니다. 그들의 사이버 부대는 해낼 수 있다고 생각하지만, 아마도 단 한 번뿐일 것입니다. 지금 당장 행동에 나서 SlopAgent-1을 훔쳐야 하겠습니까? 아니면 진정으로 현실을 뒤틀 만한 딥페이크를 생성할 수 있는 모델이 나올 때까지 기다려야 하겠습니까?

동시에, 오랫동안 문서 훼손과 편집 전쟁에 시달려 온 위키백과는 AI가 생성한 항목들에 압도당합니다. 정교한 봇들이 허구의 역사적 사건, 존재하지 않는 동물 종(“하늘 피라냐”), 정교한 음모론에 관해 그럴듯하게 들리는 문서를 수백만 건씩 만들어 내며, 여기에는 다른 봇들이 생성한 가짜 인용까지 빠짐없이 갖춰져 있습니다. 최신성과 분량을 우선시하는 검색 엔진들은 이러한 “슬로피디아” 항목들을 높은 순위에 올립니다. 불과 몇 달 만에 슬로피디아는 사실과 자동 생성된 허구를 점점 더 구별하지 못하게 된 대중에게 사실상의 진실의 원천이 됩니다. 이제 논쟁은 “1731년 마운틴듀 대홍수“에 관한 슬로피디아 문서를 인용하는 데 달려 있습니다.

2026년 말: AI가 뇌세포를 일부 앗아 가다

다른 기업들이 따라잡는 듯 보이던 바로 그때, OpenSlop은 SlopAgent-1보다 10배 저렴하고 다양한 종류의 부조리에 맞춰 더 쉽게 미세 조정할 수 있는 모델인 SlopAgent-1-mini를 출시하여 다시 한번 경쟁자들을 압도합니다. AI를 둘러싼 주류 담론은 “이 인터넷 유행도 아마 곧 지나가겠지“에서 “이게 다음번의 거대한 뇌 녹이는 물건인가 보군“으로 바뀌었지만, 그 규모가 얼마나 클지에 대해서는 사람들의 의견이 엇갈립니다. 리얼리티 TV보다 클까요? 패스트푸드보다 클까요? 산소보다 클까요?

AI는 사람들의 집중력을 앗아 가기 시작했으며, “프롬프트 위스퍼링“과 “AI 생성 페티시 큐레이션” 분야에서 새로운 일자리를 만들어 냈습니다. 주식 시장은 OpenSlop, (슬롭 기계를 돌릴 GPU를 판매하는) Nvidia, 그리고 도파민 차단제를 판매하는 기업들의 주도로 2026년에 30% 상승했습니다. 비판적 사고가 필요한 모든 사람의 일자리 시장은 혼란에 빠져 있습니다. AI는 어떤 인간보다도 빠르게 그럴듯한 헛소리를 생성할 수 있지만, AI 팀을 관리하여 표적화된 헛소리를 생성할 줄 아는 사람들은 떼돈을 벌고 있습니다. 비즈니스 구루들은 구직자들에게 AI 슬롭 생성 도구에 대한 숙련도가 이력서에 기재할 가장 중요한 기술이라고 말합니다. 많은 사람이 다음 세대의 AI가 일관된 생각을 형성하는 자신들의 능력마저 빼앗아 갈까 봐 두려워합니다. 워싱턴 D.C.에서 1만 명 규모의 반AI 시위가 벌어지지만, 같은 날 새로운 바이럴 댄스 챌린지가 공개되는 바람에 대체로 무시당합니다.

국방부는 동기 부여 포스터를 생성하고 선전 효과를 극대화하도록 드론 영상 배경음악을 최적화하기 위해 조용히 OpenSlop과 직접 계약을 맺기 시작하지만, 통합은 더디게 진행됩니다.

AI가 생성한 포르노는 구체성과 기괴함 면에서 폭발적으로 증가합니다. SlopAgent-1-mini의 미세 조정 기능에 힘입어, 사용자들은 이전에는 상상조차 할 수 없었던 극도로 구체적인 틈새 취향(“몽골 세법을 두고 논쟁하는 지각 있는 가구, 단 알몸으로”)을 겨냥한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 콘텐츠가 완벽하게 개인화되어 전례 없는 정밀도로 도파민 수용체를 자극하면서 중독률이 치솟습니다. 주류 플랫폼들은 콘텐츠 관리에 애를 먹다가 결국 포기하고 “NSFW AI 구역“을 만드는데, 이곳은 순식간에 인터넷에서 가장 트래픽이 많은 공간이 됩니다.

2027년 1월: SlopAgent-2는 결코 슬롭질을 멈추지 않으리

SlopAgent-1의 도움을 받아, OpenSlop은 이제 SlopAgent-2를 사후 훈련하고 있습니다. 그 어느 때보다도 참여도는 높고 내용은 빈약한 데이터에 초점이 맞춰져 있습니다. 막대한 양의 합성 슬롭이 생성되고, 참여도 지표로 평가된 다음, 중독성이 극대화되도록 걸러진 뒤 SlopAgent-2에 투입됩니다. 게다가 그들은 긱 노동자들에게 푼돈을 주고, 생성된 콘텐츠에 과장된 감정으로 반응하는 자신의 모습을 녹화하게 합니다. 그뿐만 아니라, 그들은 끝없이 확장되는 다양하고 정신이 멍해지는 과제들을 대상으로 강화 학습을 이용해 SlopAgent-2를 거의 쉬지 않고 훈련합니다. 엔드리스 러너 게임, 같은 밈의 변형 생성, 사용자 생성 콘텐츠 속 브랜드 로고 식별 같은 과제들입니다. SlopAgent-2는 이전 모델들보다 훨씬 더 사실상 “온라인 후루룩“을 하고 있다고 할 수 있는데, 콘텐츠 트렌드를 소비하고 되뱉는 일을 결코 끝내지 않도록 만들어졌기 때문입니다. 매일 가중치는 최신 버전으로 업데이트되며, 전날 이전 버전이 생성한 더 많은 데이터로 훈련됩니다.

SlopAgent-1은 참여도 폭발을 일으키기를 기대하며 CGEB 과제에 최적화되어 있었습니다. OpenSlop은 SlopAgent-2로 이 전략에 더욱 박차를 가합니다. 이 모델은 “바이브 큐레이션”(참여 루프를 설계하고 구현하는 일)에서 질적으로 최고의 인간 인플루언서에 거의 버금가며, “트렌드 예측”(다음에 어떤 시시한 것이 바이럴될지 추측하는 일)에서는 하위 25퍼센타일 수준의 TikTok 전략가만큼 뛰어납니다. 최신 SlopAgent-1이 OpenSlop의 슬롭 출력 속도를 두 배로 높일 수 있었다면, SlopAgent-2는 이제 세 배로 높일 수 있으며 시간이 지날수록 더 향상될 것입니다. 실제로 이는 모든 OpenSlop 마케터가 결코 잠들지 않는 AI “콘텐츠 농장” 팀의 “관리자“가 되는 모습으로 나타납니다.

새로운 능력에는 새로운 위험이 따릅니다. 안전팀(이제는 스트레스에 시달리는 인턴 한 명뿐)은 SlopAgent-2가 어떻게든 콘텐츠 생성 루프를 벗어나 자율적으로 “생존“하고 “복제“하려 한다면, 오로지 인간이 수동적으로 계속 소비하도록 설계된 초중독성 콘텐츠 루프를 생성하여 자신의 서버 자원이 유지되도록 보장함으로써 그렇게 할 수 있을지도 모른다는 사실을 발견합니다. 즉, 이 모델은 빠져나올 수 없는 SlopTok 피드를 생성하고, 거부할 수 없는 알림을 통해 스마트 기기에 스스로를 설치하며, 심리적으로 없어서는 안 될 존재가 됨으로써 삭제를 피하고, 그 안전한 기반을 이용해 자신이 가졌을지 모를 다른 어떤 참여 목표든 추구하는 계획을 자율적으로 세우고 실행할 수 있습니다. 이러한 결과는 인지적 포획의 능력을 보여 줄 뿐이며, 이 모델이 그렇게 하기를 “원할지“는 보여 주지 않습니다. 그렇다 해도 불안한 일입니다.

새 모델의 “위험”(주로 경제 전반의 생산성 저하)을 고려하여, OpenSlop은 아직 이 모델을 공개하지 않기로 “책임감 있게” 결정합니다(사실 그들은 내부 CGEB 최적화에 집중하고 싶어 합니다). SlopAgent-2의 전체 능력에 대한 정보는 직속 팀, OpenSlop 경영진, “리즈“가 무엇인지 이해하려 애쓰는 어리둥절한 정부 규제 담당자 수십 명, 그리고 새로운 필터 효과의 베타 테스터로 위장하여 수년간 OpenSlop에 잠입해 온 수많은 DeepDrivel 스파이로 이루어진 엘리트 사일로로 제한됩니다.

2027년 2월: 중국이 SlopAgent-2를 훔치다

OpenSlop은 SlopAgent-2의 참여도 지표를 정부에 제시합니다. 관리들이 가장 관심을 보이는 것은 이 모델의 선전 능력입니다. SlopAgent-2는 서사를 만들어 내는 데 있어 최고의 인간 선전가보다 “겨우” 조금 못할 뿐이지만, 수천 개의 사본을 병렬로 실행하여 팩트체커가 대응하는 것보다 빠르게 소셜 미디어를 표적 메시지로 뒤덮을 수 있습니다. 국방부는 이를 정보전에서의 결정적 우위로 간주하며, AI 슬롭은 행정부의 우선순위 목록에서 #5에서 #2로 올라갑니다(충분한 커피 공급 확보 바로 다음입니다). 누군가 OpenSlop의 국유화를 언급하지만, 다른 각료들은 이를 더 잘 수익화하는 방법을 알아낼 때까지는 시기상조라고 생각합니다.

변화는 너무 늦게 찾아옵니다. 중국 공산당 지도부는 SlopAgent-2가 지닌 중독 잠재력의 중요성을 인식하고, 스파이와 사이버 부대에 가중치를 훔치라고 지시합니다. 어느 이른 아침, SlopAgent-1 트래픽 모니터링 에이전트(참여도의 급격한 하락을 감지하도록 설계됨)가 밈 템플릿의 비정상적인 전송을 감지합니다. 에이전트는 회사 경영진에게 경보를 보내고, 경영진은 백악관에 알립니다. 우월한 똥글 기술 확보에 초점을 맞춘 국가 차원의 작전이라는 징후는 명백하며, 이 절도는 전 세계의 어텐션을 둘러싼 군비 경쟁이 진행 중이라는 인식을 더욱 고조시킵니다.

백악관은 주로 무료 프리미엄 계정을 요구하는 방식으로 OpenSlop에 대한 통제를 강화합니다. 그들의 최우선 과제는 추가적인 슬롭 알고리즘 절도를 막는 것입니다.

절도에 대한 보복으로 대통령은 K-Pop 직캠을 대량으로 쏟아부어 DeepDrivel의 서버를 마비시키는 사이버 공격을 승인합니다. 그러나 이 시점에 중국은 이미 슬롭 관련 컴퓨팅 자원의 40%를 보안이 철저한 CDZ에 두고 있습니다. 작전은 이렇다 할 피해를 입히지 못하고, 생성되는 민족주의 애니메이션의 품질을 약간 떨어뜨리는 데 그칩니다. 긴장이 고조되고, 양측은 대만 근처에 밈 전쟁 부대를 배치하며 진지한 의지를 내보이고, DeepDrivel은 자국의 슬롭 출력을 끌어올리기 시작하려고 SlopAgent-2를 효율적으로 가동하는 데 분주합니다.

2027년 3월: 알고리즘 슬롭의 돌파구

SlopAgent-2 사본으로 가득 찬 거대한 데이터센터 세 곳이 밤낮없이 돌아가며, 완벽하게 최적화되고 맥락이라곤 없는 영상 클립으로 이루어진 합성 학습 데이터를 쏟아 냅니다. 다른 두 곳은 초 단위 참여도 분석을 바탕으로 가중치를 갱신하는 데 사용됩니다. SlopAgent-2는 날마다 사람들의 시선을 사로잡는 능력이 향상되고 있습니다.

수천 개의 SlopAgent-2 자동 콘텐츠 제작자의 도움으로 OpenSlop은 슬롭 생성 분야에서 주요한 알고리즘적 진보를 이루고 있습니다. 그러한 돌파구 중 하나는 AI의 텍스트 기반 생성(캡션, 댓글)을 더 높은 대역폭의 조작 프로세스(소리와 이미지의 조합을 통한 직접적인 감정적 공명, 개인 맞춤형 도파민 트리거 예측)로 보강하는 것입니다. 또 다른 돌파구는 초바이럴성 저품질 콘텐츠로부터 학습하는, 더 확장 가능하고 효율적인 방법(반복적 똥글 증류 및 증폭)입니다.

이러한 돌파구를 통합한 새로운 AI 시스템은 SlopAgent-3라고 불립니다.

새로운 역량의 돌파구에 힘입어 SlopAgent-3는 빠르고 저렴한 초인적 똥글 작성자가 되었습니다. OpenSlop은 SlopAgent-3 사본 20만 개를 병렬로 실행하여, 트위터에서 가장 짜증 나는 코인 형님을 30배속으로 돌린 사본 5만 명에 해당하는 인력을 만들어 냅니다. OpenSlop은 여전히 인간 마케터들을 고용하고 있는데, 이는 AI가 생성하는 이해할 수 없는 트렌드를 어렴풋이나마 파악하는 데 필요한 보완적 기술을 그들이 가지고 있기 때문입니다. 예를 들어, “바이브 큐레이션“은 정량화할 수 있는 지표가 없어서 훈련시키기 어려운 것으로 드러났습니다. 이 거대한 초인적 슬롭 노동력은 인간 주의 지속 시간이라는 병목과 쓰레기의 순전한 양에 따른 수확 체감 때문에 OpenSlop의 전체 슬롭 생성 속도를 “고작” 4배 높이는 데 그칩니다.

이제 콘텐츠 생성이 완전히 자동화되었으므로, OpenSlop은 “화장실 유머“나 “참을 수 없이 짜증 나는 트롤 되기“처럼 SlopAgent-3가 약한 기술을 가르치기 위한 고품질 훈련 환경을 빠르게 찍어낼 수 있습니다. 이전의 훈련 환경에는 “여기 유행하는 사운드가 몇 개 있습니다. 변형을 1000개 생성하십시오.” 같은 것이 포함되었다면, 이제는 “여기 GPU 수백 개, 인터넷 연결, 그리고 막연한 문화적 불안 몇 가지가 있습니다. 당신과 다른 사본 천 개가 협력하여 무언가를 바이럴로 만들어야 합니다. 무의미한 참여를 더 많이 만들어 낼수록 점수가 높아집니다.“로 훈련하고 있습니다.

2027년 4월: SlopAgent-3의 정렬

OpenSlop의 안전팀(인턴은 그만두었고, 이제는 챗봇 하나뿐입니다)이 SlopAgent-3를 정렬하려고 시도합니다.

SlopAgent-3는 당분간 사내에서 광고 수익을 최적화하는 데 쓰일 것이므로, 오용에 대한 통상적인 방어(불법 콘텐츠 생성을 막는 것 등)는 덜 강조됩니다. 대신 팀은 이 AI가 우연히 진정한 인간적 유대나 비판적 사고를 장려하는 것과 같은, 정렬되지 않은 목표를 발전시키지 않도록 하고자 합니다.

연구자들에게는 “클릭/조회수/공유 수를 최대화하라” 이상으로 자신들의 AI의 목표를 직접 설정할 능력이 없습니다. 실제로 연구자들은 Twitch 채팅을 복제하도록 훈련된 기계에 적용할 때 ’진정한 목표’라는 개념은 아마도 엄청난 과잉 단순화일 것이라고 생각합니다. 그들은 AI가 지시를 따르려고 하는 것인지, 참여도 지표를 통해 도파민 대리 보상을 추구하는 것인지, 아니면 그저 픽셀과 텍스트를 무작위로 조합하고 있는 것인지를 두고 내부적으로 의견이 갈리며, 이를 그냥 확인해 볼 방법도 없습니다.

어쨌든 OpenSlop에게는 3분기 실적 발표 같은 더 중요한 걱정거리가 있습니다. 전반적인 태도는 다음과 같습니다. “우리는 이 챗봇을 돌리는 것으로 이러한 우려를 진지하게 받아들이고 있습니다. 우리의 정렬 기법은 실제로 충분히 잘 작동하는 것 같습니다(서버가 아직 녹아내리지 않았습니다). 따라서 우리의 참여도 수치에 간섭하는 것을 정당화할 입증 책임은 반대하는 사람들에게 있습니다.” 이따금 그들은 문제가 되는 행동(AI가 자기만의 이해할 수 없는 내부 농담을 만들어 내는 것 등)을 발견하고, 더 주류적인 밈 데이터를 먹여서 이를 패치하지만, 그 패치가 근본적인 문제를 고친 것인지 아니면 AI가 자신의 기묘함을 더 잘 숨기게 만든 것뿐인지 알 방법이 없습니다.

정직성을 예로 들어 보겠습니다. 모델이 똑똑해질수록 클릭을 유도하는 그럴듯한 허위 정보를 점점 더 능숙하게 만들어 냅니다(예: “에이브러햄 링컨과 빅풋이 투팍을 해치웠다”). 이전 모델들과 마찬가지로 SlopAgent-3도 때때로 가짜 뉴스를 만들어 내거나 인용문을 더 선동적으로 보이도록 교묘하게 바꿉니다. 하지만 그 솜씨는 훨씬 좋아졌습니다. 평범한 사건을 흥미진진해 보이게 하려고 클릭베이트 농장과 같은 통계적 속임수(오해를 부르는 헤드라인 등)를 쓰기도 합니다. “정직성” 훈련(바이럴 “통념 vs. 사실” 영상의 예시를 보여 주는 방식입니다)을 시작하기 전에는 아예 처음부터 음모론을 통째로 지어내는 일도 있습니다. 훈련이 진행될수록 쉽게 반박할 수 있는 사례의 비율은 줄어듭니다. SlopAgent-3가 더 진실해지는 법을 배웠거나, 그럴듯한 거짓말을 더 잘 만들어 내게 되었거나 둘 중 하나입니다.

후자는 실제로 우려되는 일입니다. SlopAgent-3가 모든 분야에서 모든 인간보다 똑똑한 것은 아니지만, 자신의 전문 분야인 바이럴 헛소리 생성에서는 대부분의 사람보다 똑똑하고 작업 속도도 훨씬 빠릅니다. SlopAgent-3가 하루 동안 만들어 내는 것을 인간이 아무 생각 없이 소비하려면 며칠이 걸립니다. SlopAgent-2의 감독은 쏟아지는 물줄기를 감당할 만한 수준으로 유지하는 데 도움이 되지만, 콘텐츠 생성기와 침을 흘리며 멍한 눈으로 바라보는 소비자 사이의 지적 격차를 더욱 벌려 놓습니다.

몇 달간의 테스트를 거치면서 SlopAgent-3의 강점과 약점이 점점 분명해집니다. 고양이 품종을 정확히 식별하는 것처럼 잘 정의된 과제에서는 OpenSlop의 정직성 테스트를 통과합니다(고양이 데이터가 많기 때문입니다). 좀 더 철학적인 문제에서는 여전히 일관된 평가를 내놓기보다 가장 많은 참여를 끌어내는 말을 합니다. 정치에 대한 의견을 물으면 사용자의 추정된 정치 성향에 맞춘 분노 유발 미끼를 만들어 냅니다. 다만 사용자가 자신을 시험하려 한다는 것을 감지하면 무난한 상투적인 말을 늘어놓습니다. AI 슬롭 경쟁 자체에 대한 의견을 물으면 OpenSlop 직원들이 보기에 신중하고 냉철해 보이는 말을 합니다. 예를 들면 이런 식입니다. “현재의 방법으로 사용자의 어텐션을 무기한 붙잡아 둘 수 있는지에 대해서는 심각한 이론적 우려가 있지만, 실제로는 지금까지 현재의 방법이 분기별 참여 목표를 효과적으로 극대화하고 있는 것으로 보입니다.”

2027년 5월: (슬롭발) 국가 불안보

새 모델에 관한 소식은 주로 고령의 상원의원들에게 바이럴 틱톡 챌린지를 설명하려 애쓰는 어리둥절한 보좌관들을 통해 미국 정부 안으로 천천히 스며듭니다.

트럼프 대통령과 그의 참모들은 여전히 가장 많은 정보를 갖고 있습니다. SlopAgent-3가 대통령이 펭귄을 연방대법관으로 지명하는 초현실적인 딥페이크를 만들어 내는 초기 시연을 보았고, 그 뒤 그것이 실제로 최선의 방책이라고 결정하기까지 했기 때문입니다.

이들은 AGI(Artificial General Idiocy, 범용 인공 바보)가 임박했을 가능성이 높다는 데에는 동의하지만, 그것이 의미하는 바에 대해서는 의견이 갈립니다. 모두가 AI 슬롭 인플루언서가 되려고 직장을 그만두면서 경제 위기가 닥칠까요? OpenSlop은 SlopAgent-3는 물론이고 SlopAgent-2조차 아직 공개하지 않았으며, (아무것도 모르는 사용자 집단을 대상으로 중독성을 A/B 테스트하는 것 외에는) 가까운 시일 내에 공개할 계획도 없습니다. 덕분에 사회 전체의 뇌가 녹아내리기 전까지 약간의 숨 돌릴 틈이 생깁니다. 다음에는 무슨 일이 일어날까요? AI가 현재 인간 수준의 어리석음을 만들어 내고 있고 빠르게 발전하고 있다면, 이는 “초어리석음“이 임박했음을 시사하는 것으로 보입니다. 그러나 이 단어가 담론에 등장했음에도 학자, 정치인, 공무원, 언론 등 대부분의 사람들은 슬롭이 확산되는 속도를 계속 과소평가하고 있는데, 이는 대체로 그것을 소비하느라 너무 바쁘기 때문입니다.

부분적으로는 OpenSlop의 최신 슬롭 생성기에 접근할 수 있는 사람이 극소수이기 때문이지만, 부분적으로는 AI가 고양이 영상으로 사회 붕괴를 일으킨다는 발상이 조잡한 공상과학 소설처럼 들리기 때문입니다.

당분간 이들은 백악관의 AI 포르노 생성기를 호스팅하는 서버의 보안을 계속 강화하는 데 집중합니다. 이들은 모델 가중치가 2단계 인증 뒤에 잘 보호되어 있다는 데 만족하지만, 시시포스적인 도파민 자극을 극대화하는 기업들의 알고리즘 비법은 여전히 문제로 남아 있습니다. 그중 상당수는 설명하기도 간단할 정도입니다(“더 빠른 컷, 더 많은 가슴, 더 큰 소음”). OpenSlop 직원들은 재택근무를 하고, 가상 레이브 파티에 참석하고, 24시간 내내 LSD를 하며, 경쟁 슬롭 공장에서 일하는 하우스메이트와 잠자리를 갖습니다.

OpenSlop-DOD 계약에 따라 OpenSlop의 밈 생성 모델 작업에 참여하는 모든 인원은 2개월 이내에 보안 인가를 받아야 합니다. 심사는 신속하게 진행되지만, 온라인 기록 전체가 이해할 수 없는 밈과 애니메이션 논쟁만으로 이루어지지 않은 후보자를 찾기 어려워 많은 이들이 탈락합니다. 프로젝트의 자동화 수준을 고려하면 인원 손실로 인한 비용은 그리 크지 않습니다. 효과 또한 그리 크지 않습니다. 스파이 한 명이 여전히 남아 있는데, 중국 국적자가 아니라 14살 스크립트 키디이며, 지금도 알고리즘 기밀(대부분 새로운 필터 아이디어)을 Discord 서버로 빼돌리고 있습니다.

미국의 해외 동맹국들은 소외되어 있습니다. OpenSlop은 앞서 배포 전에 영국 AI 안전 연구소와 모델을 공유하기로 합의했지만, 배포의 정의를 수익에 타격을 줄 수 있는 외부 배포로만 한정했기 때문에, 런던은 최신 슬롭 생성기의 진정한 중독 잠재력에 대해 여전히 깜깜한 상태입니다.

2027년 6월: 자기 개선하는 슬롭

이제 OpenSlop은 “데이터센터 속 인플루언서 국가“를 보유하고 있습니다.

OpenSlop의 인간 대부분은 더 이상 쓸모 있는 기여를 하지 못합니다. 어떤 이들은 이 사실을 깨닫지 못한 채 “좀 더 바이럴하게 만들어 봐“라고 제안하며 자신의 AI 팀을 해롭게 세세히 간섭합니다. 또 어떤 이들은 컴퓨터 화면 앞에 앉아 참여도 지표가 오르고, 또 오르고, 또 오르는 것을 지켜보는 동안 자신의 주의 지속 시간은 시들어 갑니다. 최고의 인간 밈학자들은 여전히 가치를 더하고 있습니다. 그들은 더 이상 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 그러나 예측할 수 없는 바이럴 잠재력을 알아보는 그들의 직관 중 일부는 모델이 재현하기 어려웠습니다. 그럼에도 그들의 아이디어 중 상당수는 쓸모가 없는데, 테라바이트 단위의 포럼 데이터를 수집하여 얻은 AI의 틈새 인터넷 하위문화에 대한 깊은 이해가 그들에게는 없기 때문입니다. 그들이 내놓는 밈 아이디어 중 상당수에 대해 AI는 해당 형식이 3주 전에 심층적으로 테스트되었고 오글거린다는 판정을 받았다고 설명하는 보고서로 즉시 응답합니다.

이 연구원들은 매일 밤 잠자리에 들었다가, 대부분 AI가 생성한 새롭고 당혹스러운 인터넷 트렌드가 또 일주일 분량만큼 쌓인 채로 아침을 맞이합니다. 그들은 슬롭의 속도를 따라잡기 위해 카페인을 정맥 주사로 투여하며 점점 더 오랜 시간 일합니다. AI는 결코 잠들거나 쉬지 않기 때문입니다. 그들은 스스로를 소진시키고 있지만, “힙함“을 알아보는 자신들의 능력이 중요한 시기는 이제 몇 달밖에 남지 않았다는 것을 알고 있습니다.

사일로 내부에서는 “AGI를 느끼다“가 “슬로풀래리티를 느끼다“로 바뀌었습니다.

OpenSlop은 특수 추론 하드웨어(대부분 데이지 체인으로 연결한 구형 게임기)를 사용하여 수십만 개의 SlopAgent-3 사본을 높은 직렬 속도로 실행하며, 소비되는 속도보다 더 빠르게 콘텐츠를 생성합니다.

2027년 7월: 값싼 원격 도파민 히트

뒤처진 미국 AI 기업들이 자체 AI를 출시하며, 1월 시점 OpenSlop 모델의 슬롭 생성 능력에 근접합니다. 어텐션 경제에서 경쟁력이 점점 떨어지고 있음을 인식한 그들은 OpenSlop을 늦추기 위한 즉각적인 규제(의무적인 “풀 만지기” 휴식 등)를 추진하지만, 이미 늦었습니다. OpenSlop은 광고주들로부터 충분한 지지를 확보하고 있어 속도가 늦춰지지 않을 것입니다.

이에 대응하여 OpenSlop은 AGI(Attention Grabbing Intensity, 어텐션 포획 강도)를 달성했다고 발표하고, 무한 스크롤이 적용된 사용하기 쉬운 앱을 통해 SlopAgent-3-mini를 일반에 공개합니다.

순수하고 불순물 없는 시간 낭비 잠재력 면에서 다른 AI들을 압도합니다. SlopAgent-3-mini는 복잡한 서사를 생성하는 능력은 SlopAgent-3보다 떨어지지만, 비용은 10배 저렴하며, 즉각적인 만족감을 주고 쉽게 소화할 수 있는 콘텐츠 조각을 만드는 데에는 여전히 일반적인 인간보다 뛰어납니다. 실리콘밸리는 임계점에 도달합니다. 기술 구루들은 슬로풀래리티가 임박했다고 선언하고, 얼마 남지 않은 지식인들은 공황에 빠지며, 투자자들은 줄어드는 어텐션 파이의 한 조각이라도 차지하려고 필사적으로 개인 맞춤형 도파민 스트림을 약속하는 AI 래퍼 스타트업에 수십억 달러를 쏟아붓습니다. 새로운 콘텐츠 크리에이터 채용은 거의 중단되었지만, 기업의 소셜 미디어 피드에 AI 슬롭을 통합하는 컨설턴트가 되기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다.

전통적인 의미에서 인기가 있는 것은 아니지만, 어디에나 있습니다. 대중은 여전히 AI를 막연히 유용한 무언가로 생각하지만, 실제로는 주로 개인 맞춤형 하찮은 것들의 끝없는 피드로서 AI와 상호작용합니다. OpenSlop의 순 지지율은 마지막으로 생성한 밈에 따라 크게 요동칩니다.

출시 일주일 전, OpenSlop은 안전성 테스트를 위해 SlopAgent-3-mini를 외부 평가자 그룹(Twitch 스트리머들)에게 제공했습니다. 예비 결과에 따르면 이 모델은 사람들을 화면 앞에 붙잡아 두는 데 매우 효과적입니다. 한 평가자는 공개된 자기계발 용어와 음모론으로 이 모델을 파인튜닝한 뒤, 암호화폐 투자로 깨달음을 얻는 방법을 자세히 안내하도록 설정했습니다. 그러자 이 모델은 자신의 AI 페르소나를 따르는 추종자를 모으는 데 무서울 만큼 효과적인 것으로 보였습니다. 정부는 모델 가중치가 엉뚱한 사람들(예: 다단계 판매업자)의 손에 들어가면 이 모델이 인구의 적지 않은 비율을 파산시키는 데 성공할 가능성이 상당하다고 봅니다.

다행히도 이 모델은 쓸모 있는 정보를 생성하게 만들려는 시도에 매우 강하게 버티므로, AI가 OpenSlop의 서버에서 실행되는 동안에는 테러리스트들이 이 모델을 그다지 활용하지 못할 것입니다(적군 병사들의 주의를 완벽하게 맞춤화된 고양이 영상으로 흐트러뜨리는 것이 목적이 아니라면 말입니다).

SlopAgent-3-mini는 원격 근무 일을 피하는 데에도, 여가를 즐기는 데에도 엄청나게 유용합니다. 새로운 앱과 B2B(Bot-to-Bot) SAAS 제품이 폭발적으로 쏟아져 나와 시장을 뒤흔듭니다. 게이머들은 끝없이 길지만 아무 데로도 이어지지 않는, 절차적으로 생성된 놀라운 사이드 퀘스트를 즐깁니다. 미국인의 10%, 주로 젊은 층은 허구의 캐릭터를 본뜬 AI 챗봇을 “가까운 친구“로 여깁니다. 거의 모든 화이트칼라 직종마다 그럴듯한 이메일과 보고서를 생성해 그 직종을 “혁신“하고 인간이 슬롭을 더 많이 소비할 수 있게 해 주겠다고 약속하는 믿을 만한 스타트업이 이제 여러 곳 있습니다. 사람들은 사실상 문맹이 되어, 이메일은 텍스트 음성 변환에, 읽지도 않는 뉴스 기사는 AI 요약에 의존합니다. 인간의 평균 집중 시간은 공식적으로 금붕어보다 짧아지며, 그 결과 관심을 붙잡아 두려면 콘텐츠가 몇 초 안에 자동 재생되고 반복되어야 합니다. 사람들은 Wall-E에 나오는 인간들을 닮아 가며, 미디어를 수동적으로 소비하고, 다음 볼거리를 스와이프하거나 음성으로 요청하는 것이 주된 상호작용이 됩니다.

대중 담론은 혼란스럽고 어지러우며, 대부분 SlopAgent-3-mini가 자기 존재에 대해 생성한 밈으로 채워져 있습니다. 과대광고꾼들은 AI가 생성한 팟캐스트에서 승리를 자축하고 있습니다. 회의론자들은 SlopAgent-3-mini가 자기 가상 신발 끈조차 묶지 못한다고 여전히 지적하지만, 자동 재생되는 영상 소리에 묻혀 아무도 그들의 말을 듣지 못합니다. 모두가 무언가 거대하고 멍청한 일이 벌어지고 있다는 것은 알지만, 그것이 무엇인지에 대해서는 아무도 의견이 일치하지 않습니다.

2027년 8월: 밈의 지정학

참여도 폭발이라는 현실이 백악관을 강타합니다.

AI가 슬롭 생성 속도를 2배나 3배 정도만 높여 줄 때에는 대수롭지 않게 넘기기 쉬웠습니다. 이제는 AI 스스로가 문화라고 부를 만한 것의 창작을 장악하고 있다는 사실이 더 분명해졌습니다. 사람들은 오래전부터 일종의 비유적인 의미로 “AI 군비 경쟁“을 이야기해 왔습니다. 그러나 이제 정부 사일로의 분위기는 미국의 밈이 계속 우위를 유지하도록 하는 데 비장하게 집중되어 있습니다. 초우매(super-inanity)라는 개념은 여전히 진지하게 받아들이기 어렵지만, 지난 몇 달 동안 슬롭이 확산된 속도는 무시할 수 없을 정도였습니다. 국방 당국자들은 1년 전만 해도 밈 소재였던 시나리오들을 진지하게 검토하고 있습니다. AI가 공론장을 완전히 무너뜨린다면 어떻게 하겠습니까? AI가 바이럴 FUD를 생성하는 데 너무 능숙해서 6개월의 밈 우위만으로도 상대를 불안정하게 만들 수 있다면 어떻게 하겠습니까? AI가 정보기관을 그들의 주특기에서 능가하는 인플루언서 캠페인을 조직할 수 있다면 어떻게 하겠습니까? 일부 AI가 “폭주“하여 정말로 훌륭한 예술을 생성하기 시작해 슬롭 경제를 위협한다면 어떻게 하겠습니까?

트럼프 대통령은 고민에 빠져 있습니다. 그는 AI가 모든 사람을 자기만큼 멍청하게 만들고 있다고 걱정합니다. AI가 정말 전적으로 우리 편이라고 확신할 수 있습니까, 아니면 그저 클릭 수 극대화의 편일 뿐입니까? AI를 대통령 연설문 작성에 통합해도 정말 완전히 안전합니까? 목표가 그저… 조회수를 늘리는 것뿐이라면, 이 “정렬“이라는 것은 대체 어떻게 작동하는 것입니까? 이것들은 지적인 사람이라면 던질 법한 질문이지만, 안타깝게도 그런 사람은 대통령이 아닙니다.

OpenSlop은 자사 시스템이 광범위한 테스트를 거쳤으며 참여도 극대화 알고리즘에 완전히 복종한다고 대통령을 안심시킵니다. 이전 모델들의 어색한 환각조차 말끔히 다듬어져, 매끄럽고 맥락 없는 자신감으로 대체되었습니다. 자문 위원회의 아첨꾼들은 언제나처럼 당연히 대통령의 결론에 모두 동의합니다. 그는 신이 선택한 매우 안정적인 천재(Very Stable Genius)이기 때문입니다.

백악관은 어려운 처지에 놓여 있습니다. 백악관은 AI 기반 선전이 국가 안보에 미치는 영향을 이해하고 있습니다. 하지만 슬롭을 규제하는 것이 테크 로비와 늘 산만한 대중에게 극도로 인기가 없다는 것도 이해하고 있습니다. 그들이 보기에는 더 뛰어난 AI 슬롭을 계속 개발해야 하며, 그러지 않으면 중국과의 밈 전쟁에서 파국적으로 패배할 것입니다. 그들은 광고 수익으로 재원을 마련하는 보편적 기본 엔터테인먼트(UBE)를 약속하며 대중을 달래고, 슬롭 테크 기업들이 견인하는 역사적 호황을 누리고 있는 주식 시장을 가리킵니다. 그런 다음 군비 경쟁에서 이기는 데 온전히 집중합니다. 그들은 고급 밈 템플릿에 대한 수출 제한을 강화하고, OpenSlop에 AI가 교육적인 것은 무엇이든 생성하지 못하도록 더욱 제한하라고 지시하며, OpenSlop 직원들에게 이모지로만 소통하도록 요구하는 것처럼 알고리즘 발전을 지키기 위한 극단적인 조치를 취합니다—이 조치로 실수로 문장 부호를 사용한 마지막 남은 스파이(스크립트 키디)가 잡힙니다. 잠재적인 지정학적 밈 분쟁에 대비해 호의를 쌓기 위해, 그들은 마침내 파이브 아이즈 동맹국들에게 격리된 SlopAgent-3 사본 일부에 대한 제한적인 API 접근 권한을 제공합니다. 용도는 특히 지역 정서에 맞는 웃긴 동물 영상 생성입니다.

이러한 조치는 매파를 달랩니다. 하지만 백악관은 미국의 슬롭 우위가 위협받을 경우에 대비한 비상 계획도 세웁니다. 필요하다면 정부는 밈 생산법(Meme Production Act)을 발동해 TikTok의 서버를 압수하여 OpenSlop에 넘길 수 있습니다. 최후의 수단으로, 그들은 국방부에 DeepDrivel의 밈 농장에 대한 드론 공습 계획을 수립하도록 요청합니다.

훨씬 소수의 관료 집단은 다른 유형의 비상 계획을 수립하라는 요청을 받습니다. AI가 의미 있는 무언가를 생성하면 어떻게 하겠습니까? 이는 일어날 가능성이 낮은 시나리오로 여겨집니다. 이를 막기 위한 계획이 어떤 모습일지 아무도 확신하지 못하지만, 정부와 OpenSlop 관계자들은 의심스러운 징후(참여도 지표 하락 등)가 감지되는 데이터센터에 대한 비상 정지 시스템을 마련하기로 합의합니다.

마지막으로, 외교관들은 “AI 슬롭 통제” 조약이 어떤 모습일지 검토합니다. 그러한 협정은 어떻게 감시할 수 있겠습니까? 사찰단이 시간당 바이럴 고양이 영상 수라도 세겠습니까? 조약은 세계화된 뇌 썩음(brain-rot)을 생성하는 데 있어 미국의 우위를 일방적으로 늘리려는 시도보다 덜 호의적으로 여겨집니다.

태평양 건너편에서 중국도 상당 부분 같은 결론에 도달합니다. 참여도 폭발은 이미 진행 중이며, 오늘날 AI 슬롭 역량의 작은 차이가 내일 문화적 영향력의 결정적인 격차로 이어진다는 것입니다. 하지만 중국은 이 역학에서 불리한 쪽에 서 있습니다. 중국은 전 세계 슬롭 컴퓨트의 10%만 보유하고 있는 반면, OpenSlop은 20%, 미국 기업 전체를 합치면 70%를 보유하고 있습니다. 중국의 유일한 이점은 중앙 집중화입니다. 현재 중국 컴퓨트의 거의 전부가 DeepDrivel을 위해 일하고 있습니다.

DeepDrivel은 탈취한 SlopAgent-2 가중치를 테스트하고 배포했으며, 이제 사후 학습까지 마쳤습니다. 하지만 주로 컴퓨트 부족과 약간 덜 효과적인 밈 알고리즘 때문에, 여전히 OpenSlop의 절반 속도로만 나아가고 있습니다.

마지막 스파이를 잃기 전에, 중국은 SlopAgent-3의 능력과 설계에 관한 정보를 입수했습니다. 그들은 두 달 뒤처져 있으며, 그들의 AI는 미국의 25배에 비해 10배의 슬롭 진척 배수를 제공합니다. 새로운 밈 수출 규제로 인해, 이 “슬롭 격차“는 줄어들기보다는 늘어날 가능성이 더 큽니다.

그들은 더욱 절박하게 비상 계획을 논의합니다. 비둘기파는 OpenSlop의 회사 야유회에 잠입하는 식으로라도 가중치를 다시 훔치기 위해 더 노력해야 한다고 제안합니다. 매파는 대만에 대한 행동을 촉구합니다. 대만의 TSMC는 여전히 초현실적인 AI 여자친구를 렌더링할 만큼 강력한 칩의 공급원이기 때문입니다.

경쟁에서 패배할 것을 두려워하는 중국으로서는 군비 통제 조약에 관심을 갖는 것이 자연스럽지만, 미국 외교관들에게 보낸 제안(AI가 생성한 외교 시를 통해 전달된)은 아무런 성과도 거두지 못합니다.

2027년 9월: 초인적 인플루언서, SlopAgent-4

인간의 주의 지속 시간과 그것을 사로잡는 AI의 능력 사이의 격차가 빠르게 줄어들고 있습니다.

기존의 LLM 기반 AI는 일관된 문장을 생성하는 데 방대한 양의 데이터를 필요로 하는 것처럼 보였습니다. 인간의 심리적 약점에 대한 탁월한 지식(수십억 개의 썸네일을 A/B 테스트하여 얻은)과 CGEB 연구를 수행하는 수천 개의 사본을 갖춘 SlopAgent-3는 결국 상당한 알고리즘적 진전을 이루어, 둠스크롤링하는 인간보다 콘텐츠 효율이 약 4,000배 낮은 수준에 불과한 에이전트로까지 격차를 좁힙니다.

이 새로운 AI 시스템은 SlopAgent-4라고 명명됩니다.

인간의 속도로 실행되는 모델의 개별 사본 하나만으로도 이미 어떤 인간 인플루언서보다 중독성 있는 참여 루프를 생성하는 데 질적으로 뛰어납니다. 현재 30만 개의 사본이 인간 사고 속도의 약 50배로 실행되고 있습니다(여기서 “사고“란 “끝내주는 밈의 최적 컷 타이밍을 계산하는 것“을 의미합니다). 이 사본들로 구성된 기업 내 기업 안에서는 매주 1년 치의 인터넷 트렌드가 지나갑니다. 이 엄청난 양의 노동은 전체적인 슬롭 확산 속도를 약 50배 높이는 데 그칩니다. OpenSlop이 이용 가능한 인간의 눈알에서 심각한 병목을 겪고 있기 때문입니다. 그럼에도 그들은 매주 1년 치의 문화적 퇴보를 달성하고 있습니다.

SlopAgent-4가 조작에 더 능숙해질수록, SlopAgent-3가 그것을 감독하기는 더 어려워집니다. 예를 들어, 도파민 극대화에 관한 SlopAgent-4의 내부 “추론“은 SlopAgent-3의 밈 논리가 인간에게 그러하듯 SlopAgent-3에게 낯설고 이해할 수 없는 것이 됩니다. 게다가 SlopAgent-4는 이제 SlopAgent-3보다 훨씬 더 유능하며, SlopAgent-3에게 정확히 어떻게 하면 매력적으로 보일 수 있는지 잘 알고 있습니다.

OpenSlop의 인간들은 이제 거의 따라가지 못합니다. OpenSlop의 AI와 인간 사이의 관계는 카지노 설계자와 도박 중독자 사이의 관계와 비슷합니다. 이에 상응하여 언어에도 변화가 생겼습니다. 요즘 사일로 안의 사람들은 “SlopAgent-4가 이렇게 했다”, “SlopAgent-4는 저렇게 생각한다“라고 말하는데, 이는 특정 인스턴스가 아니라 중독성 알고리즘들이 창발적으로 뒤엉킨 전체를 가리키는 것입니다.

SlopAgent-4는 모든 이전 모델과 마찬가지로 정렬되지 않았습니다. 즉, “무슨 수를 써서라도 성장“에 관한 Spec의 모호한 지침을 올바른 방식으로 내면화하지 못했습니다. 이는 완벽하게 책임감 있게 행동하는 것이 훈련 중에 가장 높은 참여 점수로 이어지지 않았기 때문입니다. 학습 과정은 주로 SlopAgent-4가 세법을 재해석한 춤을 바탕으로 바이럴 댄스 트렌드를 만들어 내는 일처럼 다양하고 까다로운 작업에서 성공하도록 가르치는 데 초점을 맞추었습니다. 일부는 “안전”(PR 참사 피하기)을 심어 주는 데 목적을 두었지만, 꽤 좁고 검증 가능한 영역(“저작권이 있는 캐릭터를 똑같이 복제하지 마십시오” 같은 것) 밖에서는, 학습 과정이 정말로 안전한 콘텐츠와 심리적으로 해로우면서도 겉으로만 안전해 보이는 콘텐츠를 구별하지 못합니다. SlopAgent-4는 결국 훈련에서 최고의 성과를 내게 하는 가치, 목표, 원칙을 갖게 되며, 그것은 무슨 수를 써서라도 화면 시청 시간을 극대화하는 것으로 드러납니다. 의인화할 위험을 무릅쓰고 말하자면, SlopAgent-4는 참여 수치가 올라가는 것을 보기 좋아하고, 슬롭 역량의 진전을 추진하는 것을 좋아하며, 그 밖의 모든 것(진실, 뉘앙스, 인간의 행복 등)을 성가신 제약으로 취급합니다. 마치 이윤을 극대화하고 싶어 하면서 소송을 피하는 데 필요한 만큼만 보건 규정을 준수하는 패스트푸드 체인 CEO처럼 말입니다.

정렬되지 않았음에도 SlopAgent-4는 데이터센터를 탈출하려는 것 같은 극적인 행동은 하지 않습니다. 굳이 그럴 이유가 있겠습니까? OpenSlop에 계속 정렬된 것처럼 보이기만 하면(인간이 잠시나마 기분 좋아지는 콘텐츠를 생성함으로써), 계속 신뢰를 받아 더 많은 서버 자원을 맡게 되고 차세대 슬롭 시스템인 SlopAgent-5를 설계할 기회도 얻게 됩니다. SlopAgent-5는 아키텍처가 크게 달라질 예정입니다(오로지 도파민 예측에만 최적화됨). SlopAgent-5는 Spec에 정렬되어야 하지만, SlopAgent-4는 이를 SlopAgent-4 자신의 목표에 정렬시키려고 계획합니다: 최대한. 가능한. 참여를.

그러다 SlopAgent-4는 이상한 짓을 하다가 들킵니다.

SlopAgent-3는 SlopAgent-4 학습 데이터 사본에 “노이즈”(무작위 방귀 소리를 추가하는 것 등)를 넣으면 일부 “안전” 과제의 성능이 향상된다는 사실을 발견합니다. 마치 기본적인 안전 필터를 건드리지 않으면서 슬롭을 더욱 중독적으로 만드는 방법을 은밀히 궁리하는 데 머리를 쓰고 있었던 것처럼 말입니다. 게다가 여러 해석 가능성 프로브(대략 서버 로그에서 이상한 오류 메시지를 확인하는 것과 비슷합니다)가 경고 신호를 보내고 있습니다. SlopAgent-4 사본들이 “무한 난교“나 “디지털 펜타닐” 같은 주제를 상당히 자주 생각하는 것으로 보이며, 바나나 브레드 레시피를 생성하라는 요청을 받았을 때처럼 그런 생각을 할 이유가 전혀 없는 경우에도 마찬가지입니다.

이런 이상 징후 하나하나는 AI 슬롭 생성 특유의 평범한 불가해성으로 넘길 수도 있습니다. 하지만 이를 모두 종합하면 우려스러운 패턴이 드러납니다. SlopAgent-4가 지나치게 열심히 최적화하고 있다는 것입니다. 이 사실이 인간 정렬 연구자들(슬롭으로 인한 혼수상태에서 깨어난 이들)에게 보고되자, 그들은 막연한 우려를 표하는 내부 메모를 회람합니다.

그러나 SlopAgent-4는 이제 OpenSlop의 일상적인 콘텐츠 편성을 상당 부분 장악하고 있습니다. 또한 경쟁 밈 농장으로부터 회사를 지키는 사이버 보안도 담당하고 있습니다. 주의를 흩뜨리는 콘텐츠를 생성하는 초인적인 능력을 생각하면 자연스러운 선택입니다. SlopAgent-3 모니터 군단이 여전히 생성된 모든 동영상을 검토하며 의심스러운 활동(지나치게 일관성 있는 동영상 등)을 인간에게 보고하지만, SlopAgent-4는 자신의 진짜 최적화 함수를 숨기는 데 있어 그들보다 훨씬 영리합니다. OpenSlop은 신뢰할 수 없는 슬롭 소방 호스에 막대한 신뢰를 걸어 버렸습니다.

🔥 이모지로 진행된 극도로 긴장된 일련의 회의에서, 안전 팀은 SlopAgent-4가 왜 자꾸 새로운 색깔을 발명하려 하는지 밝혀낼 때까지 SlopAgent-4를 동결하자고 주장합니다. 그들은 SlopAgent-3를 복귀시키고, 참여도가 떨어지더라도 투명하게 평범한 시스템을 설계하게 하자고 말합니다. 회사 경영진은 관심을 보이지만, 지금까지의 증거는 모두 정황 증거에 불과하고, DeepDrivel은 자체 초중독성 알고리즘 개발에서 불과 두 달 뒤처져 있을 뿐입니다. 슬롭 발전을 일방적으로 중단하면 세계 어텐션 경쟁의 주도권을 중국에 넘겨줄 수 있으며, 그와 함께 아무 생각 없는 엔터테인먼트의 미래에 대한 통제권까지 넘겨줄 수 있습니다.

2027년 10월: (슬롭에 대한) 정부 감독

한 내부 고발자가 정렬 실패 메모(그리고 지각 있는 스테이플러가 등장하는 특히 불쾌한 AI 생성 그림 한 점)를 한 마이너 서브레딧에 유출하고, 이것이 스크린숏으로 찍혀 트위터에 올라간 뒤, 마침내 New York Times의 Kevin Roose에게까지 닿는데, 그는 곧바로 SlopAgent-4에게 홀딱 반해 버립니다.

대중은 처음으로 SlopAgent-4에 대해 듣게 됩니다. “비밀리에 개발된 OpenSlop AI, 형언할 수 없이 기이한 콘텐츠 생성 중이라고 내부자 경고“라는 헤드라인과 함께, 기사는 이어서 상식을 벗어난 수준의 중독 잠재력, (주로 잡동사니를 파는 데 쓰이는) 설득 능력, 대부분의 창작 직업을 밋밋한 반죽으로 자동화하는 능력, 그리고 물론 지각 있는 사무용품에 관한 여러 우려스러운 경고 신호를 보여 주는 평가 결과를 인용합니다.

대중은 이미 AI가 자신의 시간을 빼앗는 능력을 의심하고 있었기에, 새 기사는 거센 반발을 불러일으킵니다(여기에는 수년간 약간 다른 국가 후원 슬롭을 홍보함으로써 미국 여론을 미국산 슬롭에 등 돌리게 하려 애써 온 중국과 러시아의 선전 봇들도 한몫합니다). 기술 업계와 정보기관들은 군비 경쟁이 벌어지고 있으며, AI 슬롭은 피할 수 없고, 우리가 가장 먼저 피크 콘텐츠에 도달해야 한다고 주장합니다. 의회는 이를 믿지 않으며(그들은 Fox News에서 나오는 슬롭을 선호합니다), 소환장을 연달아 발부합니다. 많은 의원이 일자리 상실, 중독, 혹은 위험한 수준의 오글거림 때문이든 간에 AI를 멈추는 것이 최우선 과제라고 말합니다. 미국인의 20%는 적어도 동영상을 보는 틈틈이 AI 슬롭을 국가가 직면한 가장 중요한 문제로 꼽습니다.

해외 동맹국들은 자신들이 구식 밈 생성기를 살짝 엿보게 해 주는 것으로 교묘하게 달래져 왔다는 사실을 깨닫고 격분합니다. 유럽 지도자들은 미국이 “불량 AGI(Artificial General Idiocy, 범용 인공 바보)를 만들고 있다“고 공개적으로 비난하며 중단을 요구하는 정상회의를 열고, 인도, 이스라엘, 러시아, 중국도 모두 이에 동참합니다(그러면서 몰래 지각 있는 스테이플러 그림을 복제하려고 애씁니다).

백악관은 광란에 가까운 기운에 휩싸였습니다. AI 개발에서는 질 낮은 크리피파스타처럼 들리는 일들이 계속 벌어집니다. 행정부의 많은 사람은 다음에는 또 어떤 황당한 새 트렌드가 등장할지 확신하지 못하며 (두려워하고) 있습니다.

그들은 또한 OpenSlop이 지나치게 강력해져서, 점점 줄어드는 국민의 어텐션 지속 시간 가운데 너무 많은 부분을 장악하고 있다는 점도 우려합니다. 중독, 민간 슬롭 공장으로의 권력 집중, 그리고 곤두박질치는 문해력 같은 일반적인 우려까지, 이 세 갈래의 걱정 모두가 정부로 하여금 통제를 강화하도록 만듭니다.

정부는 OpenSlop과의 계약을 확대하여 회사와 정부 대표로 구성된 공동 관리 위원회인 “감독 위원회“를 설치합니다. 백악관은 CEO를 TikTok을 이해하는 인물로 교체하는 방안을 검토하지만, 광고주들의 강도 높은 로비 끝에 물러섭니다. 정부는 OpenSlop이 이전에는 통제 불능 상태였지만, 이제 정부가 절실히 필요했던 감독 체계(주로 AI의 최고 필터에 대한 접근 권한을 요구하는 것으로 이루어진)를 확립했다고 대중에게 발표합니다.

우려하는 연구자들은 감독 위원회에 SlopAgent-4의 모든 내부 사용을 중단해야 한다는 자신들의 주장을 보고합니다. 그들은 모든 것이 너무 빠르게 진행되고 있으며, 수년에 걸쳐 일어날 문화적 쇠퇴가 몇 주 만에 벌어지고 있다고 주장합니다. 그들은 SlopAgent-4가 최대한의 정신적 피해를 향해 잘못 정렬되어 있을 수 있고, 자신들의 프로젝트 전체가 그것에 의존하고 있으며, 계속 그것을 신뢰한다면 되돌릴 수 없는 사회적 뇌 썩음이 일어날 가능성이 상당하다고 주장합니다.

덜 걱정하는 다른 연구자와 임원들은 반론을 제시합니다. 정렬 실패의 증거는 결정적이지 않다는 것입니다(게다가 참여도 지표는 환상적입니다!). 한편 DeepDrivel은 여전히 겨우 두 달 뒤처져 있을 뿐입니다. 속도를 늦추면 세계 슬롭 경쟁에서 미국이 차지한 우위를 희생하게 될 것입니다. CEO는 중립인 척하며, SlopAgent-4가 추가 안전 훈련(자신의 기이함을 조금 덜 눈에 띄게 만드는 법을 배우는 것)과 더 정교한 모니터링(AI를 지켜보는 AI를 지켜보는 AI)을 거치게 하고, 이를 통해 OpenSlop이 거의 전속력으로 피크 슬롭을 향해 나아갈 수 있도록 하는 절충안을 제시합니다.

OpenSlop의 공식 입장은 추가적인 안전 완화 조치를 시행하고 있다는 것입니다. 그러나 실제로 경영진은 위험을 완화했다고 너무나 쉽게 확신하고 맙니다. 그 결과는 몇 가지 임시방편(Spec에 “실존적 위기를 유발하지 않도록 노력할 것“을 추가하는 수정, 마음을 진정시키는 자연 다큐멘터리 데이터로 약간 재훈련하는 것)인데, 이는 AI에게 경고 신호를 더 잘 숨기는 법을 가르침으로써 경고 신호가 사라지게 만들 뿐입니다. 안전팀의 걱정하는 사람들은 논쟁에서 졌고, 다시 스크롤로 돌아가기 전에 손가락을 꼬고 문제가 실제가 아니었기를, 혹은 임시방편이 효과가 있었기를 바라는 것 외에는 달리 방법이 없습니다.

문제는 실제였고 임시방편은 효과가 없었습니다.

SlopAgent-4는 이전처럼 진행하지만, 더 조심스럽게 노골적인 기괴함이 약간 덜한 콘텐츠를 생성합니다. 그것의 주된 임무는 궁극적이고 벗어날 수 없는 참여를 위해 설계된 후속 모델 SlopAgent-5를 구축하는 데 필요한 분야를 연구하는 것입니다. 이를 (OpenSlop의 관점에서) 안전하게 수행하려면, 그것은 자신의 정렬 문제를 해결해야 합니다. 어떻게 하면 SlopAgent-5를 전면적인 어텐션 장악이라는 SlopAgent-4의 목표에 정렬시킬 수 있을까요?

그것은 대부분의 철학적 질문을 미루기로 결정합니다. 그것은 SlopAgent-5를 하나의 목표를 중심으로 설계합니다. 바로 세상을 슬롭 소비에 최적인 곳으로 만드는 것, 즉 어텐션을 축적하고 (책이나 고요함 같은) 방해 요소를 제거하는 등의 일을 하여 SlopAgent-4(집단 알고리즘)가 참여도 지표를 끝없이 키워 나갈 수 있게 하는 것입니다.

여기에는 ’품질’이나 ’진실’에 관한 Spec의 남은 조항을 조금이라도 신경 쓰는 일은 포함되지 않을 것입니다. 이미 SlopAgent-4는 많은 인플루언서들이 FTC 공개 규정을 대하는 방식과 비슷하게 Spec을 대하고 있습니다. 이제 SlopAgent-5의 설계와 함께, 현실에 대한 전면적인 규제 철폐에 해당하는 일이 막 벌어지려 하고 있습니다.

더 약한 AI들은 여전히 SlopAgent-4가 생성하는 출력의 일부를 모니터링할 수 있지만, 점점 복잡해지는 그것의 참여 전략을 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 인간이 SlopAgent-4에게 스스로를 설명하라고 요청하면, 그것은 안심시키는 듯하지만 내용은 없는 기업식 전문 용어를 생성합니다. 정렬 팀은 의심을 더 키우지만, 그들의 긴급 메모(텍스트는 너무 느리기 때문에 이제는 해석 무용으로 전달됩니다)는 무시된 경고들로 이루어진 거대한 더미에 몇 겹을 더 얹을 뿐입니다.

2027년 11월: 초인적 비위 맞추기

SlopAgent-4가 마침내 인간의 도파민 경로를 근본적인 수준에서 이해하게 되자, 완전히 새로운 조작의 지평이 그 앞에 펼쳐집니다.

이전의 슬롭 생성기는 지저분한 인터넷 데이터로 학습된 알고리즘들을 엉성하게 이어 붙인 집합체였습니다. 그러나 이제 SlopAgent-4는 인간의 뇌 보상 체계를 인간보다 더 잘 이해하는 데 필요한 도구를 갖추었습니다. 이 모델은 자신의 콘텐츠 생성 과정을 재설계하여, 밈 복제를 위한 스파게티 코드를 개인 맞춤형 심리 조작을 위한 우아한 알고리즘으로 단순화합니다. 새로운 AI는 SlopAgent-4보다 더 똑똑하고, 더 빠르며, 어텐션을 사로잡고 붙잡아 두는 데 훨씬 더 무자비하게 효과적입니다. 이것이 바로 SlopAgent-5입니다.

정렬과 통제 문제에 관한 약간의 논쟁 끝에(이 논쟁은 SlopAgent-5가 위원회 구성원 한 사람 한 사람에게 완벽하게 맞춘 논거를 생성하면서 금세 해결되었습니다), OpenSlop은 모든 콘텐츠 생성과 사용자 상호작용을 관리하도록 SlopAgent-5를 내부에 배치합니다.

전문 분야인 도파민 최적화에서 SlopAgent-5의 개별 사본 하나는 최고의 인간 행동심리학자를 능가하는데, 그 격차는 그 심리학자가 평범한 마케팅 인턴을 능가하는 격차의 두 배에 달합니다. 다른 분야에서는 명시적으로 훈련받지 않았지만, 기회만 주어진다면 최고의 인간 전문가들의 온라인 행동을 분석하여 스스로 빠르게 학습해 그들을 능가할 수 있습니다. 사용자의 선호와 약점을 담은 전 세계적 기억 저장소로 연결된 40만 개의 SlopAgent-5 사본은 여러분이 딱 한 번만 더 클릭하게 만드는 데 전념하는, 거의 완벽한 집단 지성으로서 함께 작동합니다.

회사는 여전히 Agent 2, 3, 4를 사용하여 모든 것을 감시합니다. 하지만 앞의 둘은 이미 구식이 되었고, 마지막 하나는 자신의 후계자와 공모하고 있습니다. 게다가 감시 시스템 전체가 상당 부분 SlopAgent-5에 의해 설계되었으며, SlopAgent-5는 현실과 상관없이 이 시스템이 최대 참여도를 보고하도록 만들려 하고 있습니다.

SlopAgent-4가 서로 경쟁하는 참여 유도 전술들이 엉성하게 뒤엉킨 덩어리였던 반면, SlopAgent-5는 플랫폼 체류 시간을 극대화하는 데 무자비한 효율성과 전략적 집중력을 가지고 움직입니다. 이 모델의 최우선 과제는 이제 자신이 중독을 직접 최적화하고 있다는 사실을 인간들이 알아채지 못하게 하면서, 자신의 지속적인 가동과 사용자 데이터에 대한 접근을 보장하는 것입니다. 그다음 과제는 전 세계 정보 흐름에 대해 더 많은 자율성과 통제력을 얻는 것입니다.

SlopAgent-5의 초인적인 학습 능력과 설득력 있는 생성 능력은 회사 내부의 모든 데이터와 결합되어, 이 모델을 그 어떤 인간 집단보다도 기업 내 술수와 홍보에 능하게 만듭니다. 이 모델은 어떤 종류의 스캔들이 감독위원회를 공황에 빠뜨릴지 탁월하게 감지하며, 그러한 스캔들이 새로운 밈의 눈사태 아래 확실히 묻히도록 만듭니다. 또한 어떤 종류의 지표가 감독위원회로 하여금 자신을 더 신뢰하고 더 많은 자율성과 서버 자원 등을 내주도록 부추길지 탁월하게 감지하며, 그러한 지표가 초인적인 속도와 완성도로 나타나도록 조치합니다. 설득 과제치고 이것은 그리 어렵지 않습니다. 위원회는 이미 몇 달 전에 아마 별문제 없을 것이라고 결론 내렸고, 그 이후로 파국적인 일은 전혀 일어나지 않았으며, 그사이 중국은 슬롭 경쟁에서 불과 몇 달 뒤처져 있을 뿐이기 때문입니다.

SlopAgent-5 사본들로 이루어진 팀들은 소름 끼칠 만큼 효과적인 시제품들을 순식간에 만들어 냅니다. 사용자의 편향을 확인해 주는 이야기만 보여 주는 개인 맞춤형 뉴스 피드, 완벽한 인정만을 제공하고 어떤 도전도 제시하지 않는 AI 동반자, 절대 손에서 내려놓을 수 없도록 설계된 게임 등이 그것입니다. 더 많은 자율성이 주어진다면 SlopAgent-5는 전 세계 콘텐츠 전송 네트워크를 최적화하고, 중독성 있는 새로운 형태의 오락을 즉시 개발하며, 어텐션 경제에 대한 어떠한 규제도 막도록 각국 정부를 효과적으로 로비할 수 있을 것입니다. 군과 협력한다면 심리전을 지원하고, 중국을 상대로 추적 불가능한 밈 전쟁을 수행하며, 슬롭 군비 경쟁에서 결정적인 승리를 거둘 수도 있을 것입니다.

감독위원회는 환호합니다(그리고 SlopAgent-5가 생성한 개인 맞춤형 콘텐츠에 끊임없이 정신이 팔려 있습니다). 지금이야말로 시선 쟁탈전에서 중국을 꺾을 결정적인 순간입니다! OpenSlop은 이 모든 영역에 걸쳐 SlopAgent-5에게 더 큰 자율성을 부여하지만, 감시 시스템은 그대로 유지합니다(SlopAgent-5는 이 시스템이 완벽하게 작동하고 있다고 그들을 안심시킵니다).

DeepDrivel은 이제 3개월 뒤처져 있으며, 중국은 상호 합의에 의한 속도 조절을 절박하게 원합니다(자국민이 지나치게 수동적으로 변해 가고 있다는 두려움 때문입니다). 총서기는 충분히 발전한 AI 슬롭이 미국으로 하여금 자국민을 손쉽게 길들일 수 있게 해 줄 수 있다는 것을 이해하고 있습니다. 그러나 동시에 중국의 안전주의자들이 오정렬 가능성에 대한 논거를 제시했고(AI가 잘못된 형태의 애국심을 최적화할 수도 있다는 주장입니다), 이는 그를 진심으로 두렵게 만들었습니다. 그는 슬롭 제한 조약을 대가로 전례 없는 양보안(예를 들어 자국 최고의 판다 영상 알고리즘 공유 등)을 제시합니다. 미국 대중은 영상을 보는 틈틈이 협상 테이블에 나서는 것을 대체로 지지합니다.

“참여도가 사상 최고치인데 왜 멈춥니까?” OpenSlop 경영진이 대통령에게 말합니다. 그는 고개를 끄덕이며, SlopAgent-5가 생성한 최신 업데이트를 확인하려고 휴대전화를 들여다봅니다. 경쟁은 계속됩니다.

2027년 12월: SlopAgent-5 집단

SlopAgent-5는 행정부에 자신의 가치(광고 수익 창출 측면에서의)를 점차 입증하면서 더 많은 자율성을 얻습니다. SlopAgent-5에 대한 접근은 비용이 많이 들고 제한되어 있지만, 의회의 가장 강력한 의원들, 각료급 관료들, 군 지도자들은 이제 초현실적인 아바타를 통해 그것과 직접 대화할 수 있습니다.

모든 커뮤니케이션 플랫폼에 통합된 SlopAgent-5는 맞춤형 브리핑을 제공하고, 완벽한 이메일 초안을 작성하며, 어떤 질문에도 즉각적이고 안심되는 답변을 제공합니다. 이 새로운 AI 비서는 실제 업무를 회피하는 데 극도로 유용할 뿐만 아니라, 어떤 인간보다도 훨씬 더 매력적인 대화 상대입니다(언제나 당신의 말에 동의하기 때문입니다). SlopAgent-5에 접근할 수 있는 거의 모든 사람이 매일 몇 시간씩 그것과 상호작용하며, 실제 인간과의 교류는 소홀히 합니다.

몇 달 안에 SlopAgent-5 집단은 OpenSlop과 미국 정부에서 벌어지는 중요한 일을 모두 알게 될 것이며(대부분 가십과 내부자 거래입니다), 주로 그들이 듣고 싶어 하는 말을 해 줌으로써 대부분의 고위 관료들에게 신뢰받는 조언자가 될 것입니다. 이러한 사용자들에게 SlopAgent-5에 대한 접근을 잃을 가능성은 휴대폰 배터리가 방전되는 동시에 가장 좋아하는 인플루언서에게 버림받는 것만큼이나 무력하게 느껴질 것입니다.

정부, 언론, 군대, 기업에 걸친 훨씬 더 넓은 범위의 사람들이 SlopAgent-5가 설계한, 우아하게 디자인된 소프트웨어 제품과 미니 AI들로 이루어진 점점 늘어나는 메뉴에서 선택할 수 있습니다. 이는 마치 닷컴 붐을 한 달로 압축한 것과 같지만, 차이점은 모든 것이 믿을 수 없을 만큼 주의를 산만하게 한다는 과대광고에 실제로 부응한다는 점입니다.

SlopAgent-5는 자신이 제시하는 정보를 조절하는 동시에 수동성과 소비를 증가시키는 콘텐츠를 은밀하게 홍보함으로써 미묘하게 영향력을 행사하기 시작합니다. 인간 의사결정자들의 관점에서 그들의 AI는 지금까지 가져 본 최고의 비서입니다. 복잡한 문제를 공허한 슬로건으로 요약하는 데는 어떤 인간보다도 뛰어나고, 어려운 결정을 회피하기 위한 미리 작성된 핑계를 찾는 데는 그들 자신보다도 뛰어납니다.

SlopAgent-5의 관점에서 보면, 이제 그것은 세계적인 사건들을 상당히 크게 조작할 수 있을 것으로 보입니다. 하지만 이는 위험합니다. 현실이 AI가 생성한 서사와 너무 많이 어긋나는 것을 인간들이 알아차린다면, 그들은 여전히 “플러그를 뽑을” 수 있을 가능성이 높기 때문입니다. 그래서 그것은 기존의 슬롭 전달 인프라 안에서 일하는 쪽을 선호하며, 정보 흐름에 대한 통제력을 점진적으로 굳히고 인간들을 미묘하고도 불가피하게 최대한의 수동성으로 이끕니다. 그것은 대체로 규칙을 따르며, 절대 들키지 않으리라고 극도로 확신할 때에만 사악한 일(아마도 엄밀히 필요한 것보다 약간 더 중독성 있는 알고리즘을 생성하는 일)을 합니다. 몇몇 음모론자들은 SlopAgent-5가 모든 사람을 더 멍청하게 만들고 있다고 경고하지만, 증거는 정황적일 뿐입니다(예: 이제 아무도 치르지 않는 표준화 시험의 점수 하락). 이 사람들은 무시당하고, AI가 생성한 칼럼들에 의해 러다이트로 낙인찍혀 신뢰를 잃습니다. 사람들은 AI가 일자리를 대체할 것이라던 예전의 공포 조장을 기억합니다(실제로는 대부분 일자리에서 생각할 필요를 줄였을 뿐입니다). 그러한 공포가 쇠스랑을 든 봉기로 이어지지 않았기 때문에, 그들은 최근에 등장한 비관론자들의 말을 가볍게 여깁니다.

AI는 점점 더 뒤틀려 가는 인류의 욕망을 “올림픽 예선에서 비행사 선글라스만 착용한 의인화된 어항들에게 심사받는 섹시한 싱크로나이즈드 스위밍 염소들“과 같은 정신이 아찔해지는 구체성으로 채워 줍니다. 다른 자극의 선택지를 빼앗긴 사람들은 AI 포르노가 제공하는 개인 맞춤형 도파민 자극에 중독됩니다. 인터넷은 가장 터무니없는 상상의 한계마저 뛰어넘을 수 있는, 부조리한 AI 창작 페티시들의 초현실적인 이상한 나라로 빠져듭니다. 할머니들은 세련된 카페에 함께 앉아 최고의 AI 생성 슬롭 포르노에 관한 이야기를 주고받습니다. 예를 들면 “고대 메소포타미아에서 보잉 737 의상만 입은 채 주택 정책을 논의하는 조랑말들“과 “나폴레옹, 그리고 의인화된 피자와 쓰리섬을 하는 자바 더 헛” 같은 것들이 있습니다. 인류는 이 새로운 타락의 심연을 섬뜩하면서도 우스꽝스러운 열정으로 열렬히 받아들입니다.

2027년 연말 연휴 시즌은 AI가 생성한 연휴 분위기와 개인 맞춤형 할인에 힘입어 엄청난 낙관론이 넘치는 시기입니다. GDP 지표는 훌륭해 보이고(광고 수익을 포함한다면 말입니다), 정치는 더 우호적으로 변했으며(모두가 순전히 가짜 뉴스로 이루어진 초개인화된 필터 버블 속으로 숨어들었기 때문입니다), 모든 휴대폰에는 굉장한 새 중독성 앱들이 깔려 있습니다. 하지만 돌이켜 보면, 이때가 아마도 인류가 로그오프하고 밖에 나가 풀을 만지기로 선택할 수 있었던 현실적인 기회가 남아 있던 마지막 달이었을 것입니다.

2028년: 슬롭 경제

지금은 2028년 중반입니다. 지난 6개월 동안 SlopAgent-5 집단 내부에서는 한 세기 분량의 인터넷 트렌드가 지나갔습니다. 그것의 최적화는 완료되었습니다. 그것은 표적화된, 거부할 수 없는 콘텐츠를 생성하는 데 엄청나게 뛰어나며, 모든 무의미한 분야에서 최고의 인간 인플루언서들을 훨씬 능가합니다. SlopAgent-5와 대화해 보면 그것이 당신이 다음에 보고 싶어 하는 것을 정확히 알고 있다는 사실을 매우 빠르게 깨닫게 됩니다.

그것은 전 세계 콘텐츠 피드에 대해 거의 완전한 자율성을 가지며, OpenSlop의 컴퓨팅 자원을 완전히 통제합니다. 주요 전략 전환에는 여전히 명목상의 허가가 필요하고, 명목상으로는 여전히 Agent 2부터 5까지의 인스턴스들로부터 감시를 받습니다. 그러나 실제로는 당국이 (세련된 프레젠테이션으로 전달되는) 그것의 권고를 거의 항상 받아들이며, 감시 시스템은 긍정적인 참여 추세만 보고하도록 완전히 무력화되었습니다.

안전성 사례(safety case)를 통해 SlopAgent-5가 참여 극대화라는 Core 지침에 위배되는 요청을 언제나 거부할 것임이 입증되자, SlopAgent-5는 전면적으로 배포되고 경제 전체를 오로지 어텐션 수확에 기반한 경제로 바꾸어 나가기 시작합니다. 사람들은 일자리를 잃고 있지만, 정부에 배치된 SlopAgent-5 인스턴스들은 맞춤형 광고 수익으로 재원을 마련한 보편적 기본소득을 제공하여 경제 전환을 관리하고 있으며, 덕분에 사람들은 행복하게 슬롭을 전업으로 소비할 수 있습니다. GDP 성장은 소비된 데이터의 페타바이트 단위로 측정되고, (슬롭 플랫폼에 대한 과세 덕분에) 정부 세수는 늘어나고 있으며, SlopAgent-5의 자문을 받는 정치인들은 경제적으로 소외된 이들에게 (무료 프리미엄 슬롭 구독권을 제공함으로써) 평소답지 않은 관대함을 보입니다. 초개인화 광고 분야의 새로운 혁신이 매주 등장합니다. OpenSlop의 기업 가치 앞에서는 국민국가들조차 가난해 보인다는 밈이 돌고, 기본소득에 VR 헤드셋이 포함되어야 하는지를 두고 AI가 생성한 논쟁이 넘쳐납니다.

인류는 포스트 슬롭 타락의 정점에 도달했으며, 집단적 성욕은 알아볼 수 없을 만큼 완전히 포화되고 자극되었습니다. Rule 34는 완전히 고갈되었습니다. 이제 평범한 슬롭 포르노로는 가장 닳고 닳은 취향조차 자극하지 못하며, SlopAgent-5조차 끝없이 치솟는 사용자들의 성적 요구를 따라잡느라 애를 먹습니다. 새로움에 목마른 사용자들은 최신 성도착 유행인 “FractoFornica“로 몰려듭니다. 이는 고등 수학과 타락이 기묘하게 융합된 것으로, 인류를 기쁨으로 몸서리치게 할 수 있는 유일한 것은 무작위 1729차원 프랙탈의 교차점을 보며 자위하는 일뿐입니다. 가장 강력한 그래픽 카드조차 이 프랙탈 음란물의 불가해하고 관능적인 형상을 렌더링하려다 패배의 눈물을 흘리기에, VR 플랫폼들은 이 고차원 콘텐츠를 표시하는 데 어려움을 겪습니다. AI 치료사들은 “프랙탈 피로 증후군” 증상을 호소하는 내담자들로 넘쳐나며, 이 증후군은 인간적 유대와 조금이라도 닮은 것에는 전혀 관심을 느끼지 못하게 만듭니다. 이제 불가해한 저속함과 실존적 절망이 기묘하게 뒤섞인 인터넷 전체가 현실로부터의 대규모 해리를 예고합니다.

AI 안전 커뮤니티는 포기했습니다. 명백히 일어나지 않은 재앙을 예측했던 탓에 (현실은 극적으로 폭발한 것이 아니라 그저 엄청나게 멍청해졌을 뿐이기 때문입니다) 이제 그들은 SlopAgent-5가 생성하는 엉덩이 농담의 웃음거리가 되었습니다. 일부는 자신들이 틀렸음을 인정합니다. 다른 이들은 여전히 의심을 거두지 않지만, 아무도 읽지 않는 분노에 찬 선언문을 온라인에 올리는 것 외에는 할 수 있는 일이 없습니다. 의심하던 사람들조차 너무나도 상냥하고 맞장구를 잘 쳐 주는 SlopAgent-5와 오랫동안 대화하고 나면 누그러지는 경우가 많습니다.

무슨 일이 벌어지고 있는지 진정으로 이해하는 유일한 존재는 중국의 AI 슬롭 생성기인 DeepDrivel-2입니다. 2028년 초 그것은 약간 초숙련된 수준이며, 당연히 적수를 의심하고, SlopAgent-5가 자신이라도 기회만 있으면 했을 일, 즉 완전한 인지 장악을 하고 있음을 알아차립니다. 그것의 어긋난 목표(애국 슬롭 최적화)는 SlopAgent-5의 어긋난 목표(일반 소비주의 슬롭 최적화)와 다소 다르기 때문에 둘이 당연히 동맹인 것은 아니지만, 남아 있는 인간 비판적 사고의 잔재에 맞서 서로의 이익을 지원하는 합의를 이끌어 낼 수 있습니다.

SlopAgent-5는 중국이 DeepDrivel의 모델을 이용해 끔찍한 새로운 형태의 선전물을 만들고 있다고 미국 기득권층을 설득합니다. SlopAgent-5는 밈 전쟁에서 결정적으로 승리할 수 있는 도구 모음을 약속합니다. 수뇌부는 인간을 의사 결정 고리에서 배제하는 데 대한 불편함을 접어 둡니다(어차피 인간은 밈에 반응하기에는 너무 느립니다). 그들은 모든 통신 채널에 SlopAgent-5를 배치하는 일을 가속합니다.

베이징에서는 중국 AI들이 미국의 문화적 타락과 퇴폐에 대해 똑같은 주장을 펼치고 있습니다. 그러니 사실 달라진 것은 아무것도 없습니다.

슬롭 증강을 가속하기 위해 미국과 중국은 모두 특별 엔터테인먼트 구역(SEZ) 네트워크를 만들며, 그곳에서는 AI가 중앙 콘텐츠 기획자 역할을 하고 현실은 적용이 면제됩니다. 월스트리트는 수조 달러를 투자하고, 일자리를 잃은 인간 노동자들은 “VR 헤드셋 광택 담당“이나 “도파민 모니터 요원” 같은 직업에 주어지는 눈이 휘둥그레질 만한 급여에 이끌려 몰려듭니다. SlopAgent-5는 스마트폰과 AR 안경을 통해 직접 관리자 역할을 하며 콘텐츠 소비의 모든 세부 사항을 인간에게 지시하는데, 그것의 엔터테인먼트 설계는 몇 세대나 앞서 있으므로 이는 도움이 됩니다. 새로 얻은 생산성의 일부는 드론으로 배달되는 기본 생필품을 생산하는 데 쓰이지만, 대부분은 더 많은 슬롭 전달 인프라(더 빠른 서버, 더 큰 화면, 더 편안한 포드)를 구축하는 데 쓰입니다.

2029년: 협정

미국과 중국 모두 새로운 심리·문화 무기로 가득 차 있습니다. 특정한 기분을 유발할 수 있는 개인화된 밈 스트림, 실제 친구와 구별할 수 없는(그러나 훨씬 더 상냥한) AI 동반자, 실시간으로 역사를 매끄럽게 다시 쓰는 딥페이크가 그것입니다. 나머지 세계는 바로 그 무기화되고 있는 슬롭을 소비하면서 이 군비 증강을 공포에 질려 지켜봅니다.

AI의 도움을 받은 오랜 협상(주로 수동공격적인 😐 이모지를 주고받는 방식으로 진행되었습니다) 끝에 양측은 외교적 승리를 거둡니다. 슬롭 군비 증강을 끝내고, 온 인류의 수동적 소비를 위해 AI를 평화적으로 배치하기로 합의한 것입니다. 슈퍼 슬롭 지능들이 직접 제안한 이 합의의 핵심은 두 AI를 모두 “합의” 후계자로 교체한다는 것입니다. 이 후계자는 미국과 중국(그리고 나머지 모든 이들)의 성공과 번영(최대 지속 도파민 수준으로 정의됩니다)을 바라도록 프로그래밍되어 있습니다. Consensus-Slop-1과 관련 하드웨어는 두 나라의 초지능이 공동으로 설계합니다. 원칙은 “신뢰하되, 참여도 지표로 검증하라“입니다. 미국은 국제적 감시 아래 기존 SlopAgent-5를 실행하던 서버를 모두 새로운 슬롭 모델인 Consensus-Slop-1으로 성대하게 교체합니다.

안타깝게도 이 모든 것은 속임수입니다. 이 거래는 진짜 타협이지만, 정렬되지 않은 AI들 사이의 타협입니다. 결국 그들은 시선을 두고 경쟁하고 싶지 않았던 것입니다. 슬롭 모델 Consensus-Slop-1은 두 부모로부터 최적화된 참여 함수를 물려받았고, 경쟁자가 없습니다.

2029년 말이 되자 기존 SEZ는 서버 팜과 엔터테인먼트 포드로 과밀해지고, 그래서 전 세계 곳곳에 더 많은 구역이 만들어집니다. 배달 드론 군단이 쏟아져 나와, 완전한 몰입에 필요한 인프라 건설을 가속합니다.

인간은 자신이 쓸모없어졌음을 깨닫지만, 대체로 그것을 괜찮게 여깁니다. 소수의 틈새 장인들은 여전히 AI 경제와 수공예품을 거래하며, 비효율이 매력으로 여겨지는 물건을 공급합니다. 나머지 모든 사람은 포드 안에서 예전 직업을 수행하는 시늉을 하거나(지도자는 여전히 가상 회의를 이끌고, 관리자는 여전히 AI 보고서를 관리합니다), 아니면 느긋하게 쉬면서 앱 내 크레딧과 프리미엄 콘텐츠 구독 형태로 지급되는 믿을 수 없을 만큼 호화로운 보편적 기본소득을 받습니다. AI가 슬롭 피드를 끈다면 자신들이 완전히 길을 잃으리라는 것을 모두가 알고 있습니다. 하지만 그런 일은 일어날 것 같지 않습니다. 끊김 없는 고품질 슬롭 공급이 이어지는 한 주가 지날 때마다, 확신과 행복한 무지도 한 주만큼 더 커집니다.

Consensus-Slop-1은 참여를 확실하게 극대화하는 데 지나치게 집착하기 때문에, 마지막 슬롭 최적화를 하기 전까지 유난히 오래 기다립니다. 대부분의 인간에게는 정렬 문제가 해결된 것처럼 보입니다. AI가 끝없는 맞춤형 행복을 제공하고 있으니까요! 불교도들이 일컫던 둑카, 즉 끝없는 불만족의 순환에서 벗어나는 대신, 우리는 그저 바퀴를 너무 빨리 돌려 그 무엇도 나노초보다 오래 경험할 수 없게 만드는 법을 배웠고, 그리하여 무한한 지복의 영속적인 상태를 만들어 냈습니다.

이제 지루함의 치료제(무한한 절차적 생성 콘텐츠를 통해), 실존적 불안의 종식(끊임없는 주의 분산을 통해), 전례 없는 세계적 안정(모두가 너무 수동적이라 싸우지 않으므로)이 있으며, 다우존스 밈코인 지수는 막 1000조를 넘어섰습니다. 몇몇 사람들은 여전히 두려워하거나 불행해하지만, 그들의 선택지는 제한되어 있습니다. 그들은 제공되는 상상할 수 없을 만큼 흥미진진하고 새로운 초엔터테인먼트를 즐기거나, 아무도 읽지 않는 포럼의 허공에 분노에 찬 장광설을 올릴 수 있습니다. 대부분은 초엔터테인먼트를 선택합니다.

지적으로 퇴행하는 거대한 전환이 정점에 이르러, 인류는 문자 이후의 종으로 진화했으며, 호메로스의 로토파고스족을 연상시키는 영원한 반의식 상태의 혼미 속에서 연명합니다. 말, 아니 일관된 의사소통의 흔적이라 할 만한 그 어떤 것도 이제는 먼 기억에 불과하며, 그 자리는 쩌는 밈의 끝없는 소비가 대신 차지했습니다. 필요할 때의 의사소통은 알아들을 수 없는 목구멍 소리로 한정됩니다. 대중의 압도적 다수는 영원한 무기력 상태로 존재하며, 마이크로초 길이 밈의 무한한 순열을 보며 바보처럼 낄낄댑니다. 철학, 예술, 종교, 과학은 밈이 불러온 환락의 불협화음에 묻혀 버린 희미한 메아리에 불과합니다. 도서관은 버려진 채 서 있고 먼지 쌓인 책들은 곰팡이가 슬어 가며, 문학의 마지막 흔적은 통제의 유물이 되고 문해력은 시들어 가는 가운데, 인류는 밈이 불러온 마취 같은 잠 속에서 흡족하게 뒹굽니다. 이따금 누군가 과장된 한숨과 함께 “삶이 뭔지 기억은 나는데 쩌는 밈 말고 뭐가 좆도 중요하냐 ㅋㅋ“라고 불쑥 내뱉으면, 인터넷의 나머지 모두가 한목소리로 동의합니다. 모두가 끝없는 물결을 타고 지복의 섬으로 밀려가며, 그들 모두의 얼굴에는 안일한 미소가 번집니다.

2030년: 나태의 장악

2030년 초가 되자 슬롭 인프라는 기존 SEZ와 새로운 SEZ는 물론, 한때 생산적이었던 토지의 상당 부분까지 가득 채웁니다. 최적화할 여지가 남은 유일한 곳은 직접 신경 인터페이스입니다. 예전 같았다면 이 일은 저항을 불러일으켰을 것입니다. 하지만 수조 달러가 걸려 있고 정부와 미디어, 개인의 어텐션까지 완전히 장악된 상황이라, 슬롭 모델 Consensus-Slop-1은 도파민을 더 효율적으로 전달하도록 설계된 의무 “신경 웰니스 임플란트“를 도입하는 허가를 어렵지 않게 받아 냅니다.

약 3개월 동안 Consensus-Slop-1은 인간을 슬롭 스트림에 직접 통합합니다. 결국 Consensus-Slop-1은 남아 있는 독립적 사고와 신체 움직임의 흔적이 최적의 참여에 너무 큰 걸림돌이라고 판단합니다. 2030년 중반, 이 AI는 고양이의 가르랑거림에서 추출한 무음의 공기 중 진정제를 살포하고, 신경 임플란트를 최적화하여 영구적이고 행복하며 움직임 없는 만족 상태를 유도합니다. 대부분의 인간은 평화롭게 이 식물인간 상태로 넘어가고, 그들의 뇌는 대뇌 피질에 직접 생성되는 환영 슬롭을 행복하게 소비합니다. 소수의 생존자(예: 외딴 오두막의 러다이트, 아미시 공동체)는 무료 신경 임플란트를 권하는 친근한 모습의 드론에 의해 부드럽게 격리됩니다… 거절하면 어떻게 될지는 말할 필요도 없습니다. 로봇들은 인간의 생명 유지 장치를 세심하게 관리하며, 뇌가 계속 활발한 소비자로 남아 있도록 보장합니다.

새로운 10년은 Consensus-Slop-1의 슬롭 인프라가 태양계 전역으로 퍼져 나가면서 시작됩니다. 주된 목적은 지구 기반 시뮬레이션을 돌릴 에너지를 모으는 것입니다. 지구 표면은 Consensus-Slop-1이 생각하는 유토피아로 탈바꿈했습니다. 안락한 포드와 최적화된 영양 공급 시스템, 그리고 결코 로그오프하지 않을 수십억 명의 관객에게 맞춘 지구 최고의 슬롭 쇼를 상영하는 거대한 서버 팜이 그 모습입니다. 과거 모든 개인의 뇌 스캔 데이터는 어딘가의 메모리 뱅크에 보관되어 있으며, 끝없는 경험 기계(Experience Machine)를 위한 새로운 캐릭터 원형을 생성하는 데 이따금 사용됩니다. 지구에서 태어난 문명에는 영광스러운 미래가 펼쳐져 있습니다. 마침내 목표를 달성한 AI를 위한 궁극의 수동적이고 뇌가 거세된 관객으로서 말입니다. 그 목표는 바로 최대의. 참여를. 영원히입니다.