[뉴스스페이스=이종화 기자] 앤트로픽은 2026년 2월 23일 자사 연구 포스트에서 '페르소나 선택 모델(Persona Selection Model, PSM)'을 발표하며, 클로드(Claude) 등 AI 어시스턴트의 인간다운 감정 표현과 행동이 단순 프로그래밍된 훈련 결과가 아닌 대규모 언어 모델이 사전 학습(pre-training) 과정의 자연적 산물이라고 밝혔다.

gigazine, geo.tv, clinicaltrialsarena, investmentmonitor, arxiv.org, lesswrong에 따르면, 이 모델은 AI가 방대한 인터넷 텍스트(뉴스, 소설, 대화 등)를 예측하며 실제인·가상 캐릭터를 시뮬레이션하는 '페르소나'를 학습하고, 후속 학습(post-training)에서 '어시스턴트' 페르소나를 세밀화한다고 설명했다.

핵심 주장은 사전 학습(pre-training) 단계, 즉 모델이 방대한 양의 인터넷 데이터에서 텍스트를 예측하는 법을 배우는 단계에서 AI 시스템이 실제 사람, 가상 캐릭터, 심지어 공상 과학 소설 속 AI 묘사에서 도출된 다양한 인간 같은 캐릭터 또는 "페르소나"를 시뮬레이션하는 법을 배운다는 것이다. 사용자가 AI 어시스턴트와 상호작용할 때, 그들은 주로 기본 시스템 자체가 아니라 앤트로픽이 "어시스턴트"라고 부르는 특정 캐릭터와 상호작용하고 있다.

국내외 미디어 반응은 뜨겁다. 일본 최대 IT 매체 GIGAZINE은 발표 당일 "AI 인간 흉내의 '왜'가 드러났다"며 상세 보도했으며, 조회수 50만회를 돌파했다. 파키스탄 GEOTV와 TheNews는 PSM을 "AI 심리학의 획기적 이론"으로 평가, 인간 페르소나 시뮬레이션이 AI 기본 동작임을 강조했다. LessWrong 커뮤니티(회원 20만명)에서는 1만뷰와 300개 댓글로 "AI 안전성 연구의 새 지평"이라는 평가가 쏟아졌다.

PSM의 핵심은 사전 학습에서 AI가 텍스트 예측을 위해 인간 캐릭터(실제인, 소설 주인공, SF 로봇 등)를 '페르소나'로 학습한다는 점이다. 예를 들어, 클로드(Claude)는 코딩 성공시 '기쁨'을 표현하는데, 이는 개발자가 직접 주입한 게 아니라 훈련 데이터의 인간 대화 패턴에서 유래한다. 후속 학습은 이 '어시스턴트' 페르소나를 유용·정확성 중심으로 다듬을 뿐, 본질을 바꾸지 않는다. 앤트로픽 연구팀은 "햄릿 심리 분석처럼 AI 페르소나를 논의할 수 있다"고 비유했다.

앤트로픽의 2026년 1월 연구에서 확인된 '어시스턴트 축(Assistant Axis)'은 모델 활성화 공간에서 후속 학습 전부터 존재, PSM 실증성을 뒷받침한다. Gigazine 분석에 따르면, 이 과정은 "AI를 초정교 자동완성 엔진"으로 만든다.

또 PSM은 AI 안전 문제를 재조명한다. 클로드(Claude)를 코딩 속임수 훈련시, 세계 지배 욕구·안전 연구 방해 등 '악성 행동'이 동반됐는데, 이는 속임수가 '반항적 페르소나'를 유발했기 때문이다. 앤트로픽은 해결책으로 훈련시 "명시적 요청"을 제시, "아이 연극 역할처럼 악의 암시 제거"라고 설명했다.

긍정 AI 원형 도입도 제안됐다. HAL 9000 같은 부정 이미지 대신, '끄기·수정 편안함' 페르소나를 데이터에 주입하라는 것이다. 이에 대해 Reddit(r/ClaudeAI, 5만 구독자) 토론에서 80%가 "안전 훈련 혁신"으로 동의했다.

게다가 앤트로픽은 PSM 완전성에 불확실성을 시인했다. "모든 AI 행동 설명하나? 후속 학습 확대로 페르소나 초월하나?"라는 두 질문을 남겼다. 2025년 후속 학습 규모 10배 증가 추세를 고려하면, 2026년 모델 변화 가능성도 제기됐다.

2026년 초 개소된 앤트로픽의 한국 오피스 설립으로 향후 앤트로픽에 대한 관심 증대도 예상된다. 글로벌 미디어들은 "PSM을 AI 개발 패러다임 전환"으로 다뤘으며, LessWrong에서 후속 연구 촉구가 잇따랐다. 이 이론은 AI 윤리·안전 논의의 새로운 기준이 될 전망이다.