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거대 언어 모델은 '인지 바이러스'인가

IMP

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핵심 요약

리카르 솔레 등 저명한 복잡계 연구자들이 LLM의 확산을 전염병 모델에 비유한 논문을 arXiv에 발표했습니다. 연구진은 사회적 전파, 회복, 집단적 강화의 상호작용이 임계점을 넘으면 인구 전체가 LLM에 영구적으로 의존하는 상태로 급격히 전환되고 인지 역량이 급감할 수 있다고 경고합니다. 반면 전파를 줄이고 회복(역전 가능성)을 높이는 '인지 면역' 조건도 제시합니다.

번역된 본문

물리학 > 물리학과 사회 (Physics and Society)

arXiv:2609.03344 (물리학) [2026년 9월 3일 제출]

제목: 거대 언어 모델을 인지 바이러스로 보는 모델 (Large-Language Models as a Cognitive Virus)

저자: 리카르 솔레(Ricard Solé), 줄리오 루피니(Giulio Ruffini), 프란체스카 카스탈도(Francesca Castaldo), 마르코 투치오(Marco Tuccio), 루이스 F. 세오아네(Luis F. Seoane), 만리오 데 도메니코(Manlio de Domenico), 산티아고 F. 엘레나(Santiago F. Elena), 데이비드 C. 크라카우어(David C. Krakauer), 마이클 레빈(Michael Levin)

초록: 거대 언어 모델(LLM)은 인간 문화의 일부로 빠르게 자리 잡으며 정보의 생산, 전달, 활용 방식을 재편하고 있다. 본 논문에서는 LLM의 확산을 바이러스에 비유하여 이해할 수 있다고 제안한다. 즉, LLM 사용이 인구 집단 내에서 전파되며 인지적·문화적 관행에 내재화되는 것이다. 우리는 미사용(비결합) 상태, 사용(결합) 상태, 지속적 의존 상태 사이의 전환을 모델링하고, 사회적 전파·회복·집단적 강화 사이의 상호작용이 임계점(tipping point)과 기술적 고착(technological lock-in)을 만들어낼 수 있음을 보여준다.

핵심적인 결과는 '폭주 동력학(runaway dynamics)'의 가능성이다. 일단 임계값을 넘어서면 채택률의 작은 증가만으로도 인구 전체가 지속적 의존 상태로 급격히 이동하는 대규모 전환이 촉발되며, 이 과정에서 인지 역량이 급격히 상실될 수 있다. 다만 동일한 프레임워크는 전파를 줄이고 되돌릴 수 있는(회복 가능한) 구조를 만드는 데 기반한 '인지 면역(cognitive immunization)'의 조건도 함께 제시한다. 우리의 연구 결과는 LLM 채택이 인지 자율성에 중대한 영향을 미치는 비선형적 집단 전환을 수반할 수 있음을 강조한다.

코멘트: 12페이지, 그림 3개 주제 분류: 물리학과 사회(physics.soc-ph); 컴퓨터와 사회(cs.CY); 적응 및 자기조직화 시스템(nlin.AO); 개체군과 진화(q-bio.PE)

인용: arXiv:2609.03344 [physics.soc-ph] https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.03344

제출 이력: [v1] 2026년 9월 3일 (목), 제출자: 루이스 F. 세오아네 박사

전문 접근: PDF 보기, HTML(실험적), TeX 소스 보기 라이선스

현재 탐색 컨텍스트: physics.soc-ph 참고문헌 및 인용: NASA ADS, Google Scholar, Semantic Scholar에서 확인 가능 (BibTeX 내보내기 지원)

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원문 보기

원문 보기 (영어)

--> Physics > Physics and Society arXiv:2609.03344 (physics) [Submitted on 3 Sep 2026] Title: Large-Language Models as a Cognitive Virus Authors: Ricard Solé , Giulio Ruffini , Francesca Castaldo , Marco Tuccio , Luis F. Seoane , Manlio de Domenico , Santiago F. Elena , David C. Krakauer , Michael Levin View a PDF of the paper titled Large-Language Models as a Cognitive Virus, by Ricard Sol\'e and 8 other authors View PDF HTML (experimental) Abstract: Large-language models (LLMs) are rapidly becoming part of human culture, reshaping how information is produced, transmitted, and used. Here we propose that their diffusion can be understood through a viral analogy, with LLM use spreading through populations, becoming embedded in cognitive and cultural practices. We model transitions among uncoupled, coupled, and persistently dependent users, and show that the interplay between social transmission, recovery, and collective reinforcement can generate tipping points and technological lock-in. A central consequence is the possibility of runaway dynamics: once a critical threshold is crossed, small increases in adoption can trigger rapid population-level shifts toward persistent dependence, with abrupt losses in cognitive competence. The same framework, however, identifies conditions for cognitive immunization, based on reducing transmission and facilitating reversibility. Our results highlight how LLM adoption may involve nonlinear collective transitions with important consequences for cognitive autonomy. Comments: 12 pages, 3 figures Subjects: Physics and Society (physics.soc-ph) ; Computers and Society (cs.CY); Adaptation and Self-Organizing Systems (nlin.AO); Populations and Evolution (q-bio.PE) Cite as: arXiv:2609.03344 [physics.soc-ph] (or arXiv:2609.03344v1 [physics.soc-ph] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.03344 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite (pending registration) Submission history From: Luis F Seoane PhD [ view email ] [v1] Thu, 3 Sep 2026 04:03:49 UTC (2,776 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled Large-Language Models as a Cognitive Virus, by Ricard Sol\'e and 8 other authors View PDF HTML (experimental) TeX Source view license Current browse context: physics.soc-ph < prev | next > new | recent | 2026-09 Change to browse by: cs cs.CY nlin nlin.AO physics q-bio q-bio.PE References & Citations NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation × loading... Data provided by: Bookmark Bibliographic Tools Bibliographic and Citation Tools Bibliographic Explorer Toggle Bibliographic Explorer ( What is the Explorer? ) Connected Papers Toggle Connected Papers ( What is Connected Papers? ) Litmaps Toggle Litmaps ( What is Litmaps? ) scite.ai Toggle scite Smart Citations ( What are Smart Citations? ) Code, Data, Media Code, Data and Media Associated with this Article alphaXiv Toggle alphaXiv ( What is alphaXiv? ) Links to Code Toggle CatalyzeX Code Finder for Papers ( What is CatalyzeX? ) DagsHub Toggle DagsHub ( What is DagsHub? ) GotitPub Toggle Gotit.pub ( What is GotitPub? ) Huggingface Toggle Hugging Face ( What is Huggingface? ) ScienceCast Toggle ScienceCast ( What is ScienceCast? ) Demos Demos Replicate Toggle Replicate ( What is Replicate? ) Spaces Toggle Hugging Face Spaces ( What is Spaces? ) Spaces Toggle TXYZ.AI ( What is TXYZ.AI? ) Related Papers Recommenders and Search Tools Link to Influence Flower Influence Flower ( What are Influence Flowers? ) Core recommender toggle CORE Recommender ( What is CORE? ) Author Venue Institution Topic About arXivLabs arXivLabs: experimental projects with community collaborators arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them. Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs . Which authors of this paper are endorsers? | Disable MathJax ( What is MathJax? )

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