2026년 8월 18일 오후 5시 48분(KST), X 계정 @HowToPrompt__가 올린 글이 17.7만 회 조회를 넘겼습니다. "LLM에 접근하지 못한 학생이 접근한 학생보다 8배 더 창의적이었다"는 문장이 핵심이었습니다. 연구자들은 이를 '동질화 효과(homogenization effect)'라 불렀다고 소개했습니다.
학생 8배 창의성, 진짜였을까
원문은 "LLM 접근이 있는 학생과 없는 학생을 비교"했다고 썼습니다. 프롬프트나 파라미터를 바꿔 AI를 더 창의적으로 만들려 해도 효과가 없었다는 내용도 덧붙였습니다. 숫자와 표현이 구체적이라 그대로 공유하고 싶어지는 문장입니다.
커뮤니티 노트가 짚은 오류
같은 게시물에는 X 커뮤니티 노트가 달렸습니다. "이 연구는 LLM 접근이 있는/없는 학생을 비교한 게 아니라, 사람이 쓴 에세이와 AI가 쓴 에세이를 비교했다"는 정정입니다. 실제 논문도 이를 뒷받침합니다. 조지타운대학교 Kibum Moon, Adam E. Green, Kostadin Kushlev가 쓴 "Homogenizing effect of large language models (LLMs) on creative diversity"는 Computers in Human Behavior: Artificial Humans 6호(2025), 논문번호 100207로 실렸습니다. 대입 지원 에세이 2,200편을 사람이 쓴 것과 GPT-4가 쓴 것으로 나눠 비교한 연구입니다. '학생의 접근 여부'는 애초에 이 연구의 변수가 아니었습니다.
다양성 성장률이 말하는 것
논문이 실제로 측정한 지표는 '다양성 성장률(diversity growth rate)'입니다. 에세이를 한 편씩 더할 때마다 얼마나 새로운 아이디어가 추가되는지를 본 것입니다. 논문 초록 원문에 따르면 사람이 쓴 에세이 하나가 추가될 때마다 GPT-4 에세이 하나가 추가될 때보다 더 많은 새로운 아이디어가 더해졌고, 에세이 수가 늘수록 이 격차는 오히려 커졌습니다. 프롬프트와 파라미터를 조정해 AI 출력을 다양하게 만들려 해도 이 격차는 사라지지 않았습니다. '8배'라는 배수는 이 초록 어디에도 등장하지 않습니다.
팀 초안, AI에 전부 맡기면 생기는 일
이 연구는 개인의 글 한 편이 얼마나 좋은지를 말하지 않습니다. 여러 사람이 각자 AI로 초안을 뽑으면, 개별 결과물은 매끄러워도 팀 전체의 산출물은 서로 닮아간다는 집단 단위 현상을 말합니다. 브레인스토밍, 카피 초안, 기획서 초안처럼 여러 명이 같은 도구로 병렬 작업할 때 특히 되짚어볼 만한 지점입니다. AI 초안을 출발점으로 쓰더라도, 팀원마다 다른 관점에서 직접 쓰는 단계를 의도적으로 남겨두는 워크플로우가 이 연구가 가리키는 실무 시사점에 가깝습니다.
초록까지 확인, 그 이상은 미확인
이 글은 논문 초록과 서론 수준에서 원문을 대조했습니다. 논문 본문 전체의 통계 방법론까지는 확인하지 않았습니다. 같은 게시물의 답글 중 @risaiks의 지적도 참고했지만, 이는 검증된 1차 자료가 아닌 사용자 의견으로만 다뤘습니다. 다만 "8배" 표현이 이번에 처음 등장한 것도 아닙니다. 2025년경 연구자 Valerio Capraro도 같은 2,200편 데이터셋을 인용하며 "LLM 접근이 없는 학생이 2~8배 더 창의적"이라는 표현을 쓴 적이 있어, 같은 연구가 여러 차례 다르게 옮겨진 정황으로 볼 수 있습니다. 커뮤니티 노트와 답글 전체는 @HowToPrompt__ 원 게시물 스레드에서 확인할 수 있습니다.
