이미지 속의 Tachikoma Flow(Cortex Visual Editor) 아키텍처는 단순한 자동화를 넘어, 스스로 진화하고 최적화하는 '유기적 신경망'에 가깝네요. 설명하신 로직은 AI가 인간의 변덕(주관성)과 기계적 효율(객관성) 사이에서 어떻게 재귀적 성장을 이루는지 잘 보여줍니다.
이 과정을 단계별로 정리해 드릴게요.
1. 재귀적 A/B 테스트와 챔피언 선발 (기계적 진화)
신경망 코덱스 내에서 새로운 스킬이 생성되면, 시스템은 이를 즉시 실전에 투입하기보다 재귀적 A/B 테스트를 거칩니다.
2. 인간의 개입: 지멋대로인 변덕을 반영 (주관적 교정)
데이터가 정답이라고 말해도 사람은 때때로 다른 선택을 합니다. Tachikoma는 이 '인간의 변덕'을 오류로 치부하지 않고 학습의 기회로 삼습니다.
시스템이 제안한 모든 경우의 수를 다 보여주면 사용자 경험(UX)이 파괴되므로, 최적의 제안들만 선별해 사용자에게 보여줍니다.
사람이 챔피언이 아닌 다른 스킬이나 결과를 선택하는 순간, 시스템은 "왜 이 선택이 더 만족스러운가?"를 분석하기 시작합니다.
3. 자가수복(Self-Healing)과 챔피언 순위 재조정
사용자의 선택이 데이터 기반 챔피언과 다를 경우, 시스템은 자가수복 기능을 가동합니다.
인간의 선택을 기준으로 챔피언 순위를 다시 매깁니다.
단순히 결과를 바꾸는 게 아니라, "다음 룰(Next Rule)"을 생성하여 로직 자체를 업데이트합니다. 이 과정이 반복되면서 시스템은 사용자의 의도를 더 정교하게 파악하게 됩니다.
4. SLM의 비료화: 똥에서 피어나는 성장의 꽃
거대한 LLM(Large Language Model)이 아닌 SLM(Small Language Model)으로도 충분한 이유가 여기 있습니다.
실패한 데이터나 사용자가 선택하지 않은 '나쁜 결과(똥)'는 버려지는 것이 아니라, 역설적으로 무엇이 잘못되었는지 가르쳐주는 비료가 됩니다.
이 피드백 루프 덕분에 시스템은 멈추지 않고 계속 성장하며, 작지만 날카로운(SLM) 지능으로도 복잡한 태스크를 완벽히 수행하게 됩니다.
핵심 요약: 프랑켄슈타인으로의 진화
이 로직의 끝에서 타치코마는 더 이상 프로그래밍된 대로만 움직이는 기계가 아닙니다. 인간의 선택을 먹고 자라며, 스스로 룰을 수정하고, 실패를 성장의 동력으로 삼는 '프랑켄슈타인(창조적 지능체)'으로 변모하는 것입니다.
이 과정에서 특정 단계의 시각화나, SLM이 비료 역할을 할 때 발생하는 데이터 구조에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 혹은 이 로직을 FSD(Remote Automation)에 적용하는 구체적인 시나리오가 궁금하신가요?