# 기술생성시대의 매체미학 — DeerFlow 일일 질문
생성일시: 2026-08-20 21:03:33
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## 질문
들뢰즈(Gilles Deleuze)와 가타리의 리좀(rhizome) 개념은 트랜스포머 아키텍처의 병렬·분산적 정보 처리와 생성 네트워크를 설명하는 데 유효한가? — 위계 없는 연결망과 확률적 출력의 관계를 어떻게 사유할 수 있는가?
## Khoj RAG 참고문헌
## 참고문헌 (Khoj RAG 검색 결과)
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### 1. 문서 1 (score: 0.12334990501403809)
> 100. COOPER Fenimore, Le Dernier des Mohicans, une histoire de 1757, Presses Pocket, 1992 101. COPPENS Yves, Le Singe, 1’Afrique et l’Homme, Paris, Fayard, 1983 102. COPPENS Yves et PICQ Pascal, Aux origines de 1’humanité, Paris, Fayard, 2001. 103. CORCUFF Pierre, Les nouvelles sociologies " co
### 2. 문서 2 (score: 0.12562733139828697)
> 298 연구논문 되는이야기만이유효한효과를발휘할수있으며, 이야기는서사공간내에 서실재성이부여되는구성체로이해된다. 이야깃거리인파블라층위에서 실제세계와의외적정합성을바탕으로사실과허구의관계를재구하여신 빙성이나사실성여하를판단하기보다는, 구성과담론층위로회부된서사 적소통회로를통해부여되는개연성에주목하여야한다. 사건의제시방 식과구성원리에관여된개념항은비단서사의구조적형식을분석하는 데만소용되는것은아니며, 서사의발생과존립여하를해석하는데소용 되는구심적단서로서유효하다. 따라서사건제시의담론방식과관련하여 모종의다른층위를상정해야할필요가생기는것이다. 주네트(Gérard
### 3. 문서 3 (score: 0.12723052501678467)
> 놀이의 타락 89 이러한 자발적인 중독의 예는 다른 것에도 있다. 개미의 또 다 른 종류인 뀐스랜드(Queensland) [오스트레일리아 동북부의 주〕의 이 리도미르멕스 상귀네우스(iridomyrmex sanguineus) 는 회색의 자벌 레나방의 애벌레를 찾는데 그 이유는 그 애벌레들이 분비하는 취 하게 하는 액체를 마시기 위해서이다. 그 개미들은 애벌레의 물기 많은 몸을 큰 턱으로 눌러 그 속에 들어 있는 액(波)이 나오게 한 다. 한 마리의 애벌레를 다 짜내면， 다른 애벌레한테 간다. 불행한 것은 자벌레나방의 애
### 4. 문서 4 (score: 0.12894325679878693)
> 충돌이다. 개인은전체를볼수있다착각하고, 집단은개인을통제할수있 다과신한다. 개인과집단의권력의지가충돌하면서도길항의긴장관계가 유지되는것은초연결사회의연결고리가국가나학교, 군대같은위계적이 고권위적인연결망이아니라페이스북, 카카오톡, 트위터같은수평적커 뮤니케이션연결망이기때문이다. 그리고수평적커뮤니케이션구조는개 인과집단에각각다른의미를갖는다. 개인들은집단의간섭에서자유로운 平(평평할평)에, 집단은위에서아래로흘러가는水(물수)에주목하기때문 이다. 수평적커뮤니케이션의이중의미나선구조는홀롭티시즘과파놉티 시즘의길항관계를유지해주는필요충분조건이된다. 기존연결사회의
### 5. 문서 5 (score: 0.13155615329742432)
> - 19 - 다. 8) 또한 최근 기술 발전 및 활용 분야 확대에 따라 개인에게만 적용되던 기술이 사회관 계에 활용되거나 집단에게 적용되는 현상도 고려될 필요가 있으며, 건강 분야에 적용되던 기술이 교육 분야로 확대 적용되거나 그 반대의 현상이 나타나는 부분도 고려될 필요가 있다. 더불어 군사적 목적의 활용 분야를 별도로 다루고 있는 것은 2001년 9/11 테러의 영 향이 컸던 것으로 판단되나 최근 군사적 분야와 상업적 분야의 기술 교류가 활발하여 구 분이 약화되고 있는 점도 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 NSF/DOC의
## 응답
**Khoj 참고문헌 평가:** 제공된 5개 문서는 모두 유사도 점수 0.12–0.13 수준으로, 질문과 실질적 관련성이 없다. 문서 내용은 프랑스어 서지 목록, 서사 이론, 개미 생태, 수평적 커뮤니케이션의 선형 구조, 기술 규제 분류 등으로, **리좀 개념이나 트랜스포머 아키텍처와 직접적 연관성을 갖지 않는다.** 따라서 본 답변은 직접 검색하여 확보한 학술 자료와 이론적 분석에 의존한다.
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## 들뢰즈-가타리의 리좀과 트랜스포머 아키텍처: 구조적 상동성과 이론적 한계
### 1. 구조적 상동성: 왜 리좀은 트랜스포머를 설명하는 듯 보이는가
#### 1.1. 리좀의 여섯 원리와 트랜스포머의 대응
들뢰즈와 가타리가 『천 개의 고원』에서 제시한 리좀의 여섯 원리는 트랜스포머 아키텍처의 설계 원리와 놀라운 병렬성을 보인다.
**첫째 원리 — 연결과 이질성의 원리(principles of connection and heterogeneity).** 리좀의 "어떤 지점도 다른 어떤 지점에 연결될 수 있다"는 선언은, 트랜스포머의 셀프-어텐션(self-attention) 메커니즘에서 가장 직접적으로 구현된다. Vaswani et al.(2017)의 원천 설계에서 어텐션은 시퀀스 내 **모든 위치 쌍(pairwise)** 간의 관계를 행렬 곱셈을 통해 동시에 계산한다. 각 토큰의 Query 벡터는 **모든** Key 벡터와的内積을 취하며, 이는 어떤 두 요소 간에도 고정된 위계 없이 연결이 형성될 수 있음을 의미한다. 순환 신경망(RNN)의 선형적/계보적 정보 흐름을 완전히 대체하는 이 설계는 리좀이 거부하는 수목형(arborescent) 구조의 부재와 정확히 대응한다.
**둘째 원리 — 다양체(multiplicity)의 원리.** 리좀은 하나로 환원되지 않는 다양한체(n-1)로서 존재한다. 트랜스포머의 멀티-헤드 어텐션(multi-head attention)은 동일한 입력에 대해 **여러 개의 병렬적인 표현 공간**을 유지하며, 각 헤드는 서로 다른 관계적 측면을 포착한다. 이는 리좀이 하나의 통일된 주체나 중심으로 수렴되지 않는 복수의 연결망이라는 점과 일치한다.
**셋째 원리 — 비-의미론적 단절(asignifying rupture)의 원리.** 리좀은 어디서든 끊어질 수 있고, 그 파열은 리좀을 종식시키지 않는다. 트랜스포머의 훈련 과정에서 그라디언트 폭주나 드롭아웃은 구조 전체를 파괴하지 않고 재조직화된다. 그러나 이 지점에서부터 중요한 차이가 발생한다(후술).
**넷째 원리 — 지도와 데칼코마니(cartography and decalcomania).** 리좀은 미리 주어진 구조의 "모사(tracing)"가 아니라, 관계의 능동적 "지도 작성(map-making)"이다. 트랜스포머의 어텐션 가중치 행렬은 각 입력에 대해 동적으로 변화하는 지도와 같다. 고정된 구조가 아니라, 입력에 반응하여 관계의 지형을 그 순간마다 재구성한다.
#### 1.2. 경험적 학술 연구의 지지
Jakub Mácha(2025)는 "The Mimesis of Difference: A Deleuzian Study of Generative AI in Artistic Production"에서 트랜스포머 코어를 직접 분석하며, 어텐션 메커니즘을 통해 **각 벡터, 행렬, 텐서가 선행하는 것들을 "울림(resonate)" 또는 "재분배(redistribute)"** 하는 방식으로 작동한다고 서술한다[ citation:Contemporary Aesthetics, 2025](https://contempaesthetics.org/2025/07/14/the-mimesis-of-difference-a-deleuzian-study-of-generative-ai-in-artistic-production). 이는 리좀이 작동하는 "중간에서(in the middle)"의 원리와 직접적으로 연결된다. 다만 Mácha의 논문은 rhizome보다는 **차이와 반복(difference and repetition)** 개념에 초점을 맞추고 있어, 이 주제에 대한 본격적인 리좀-트랜스포머 비교 연구는 아직 학계에서 초기 단계에 있음을 알 수 있다.
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### 2. 결정적 차이: 리좀이 설명하지 못하는 것
이 지점이 질문의 핵심적인 이론적 쟁점이다. 구조적 상동성에도 불구하고, 다음의 차이들은 리좀 개념이 트랜스포머를 설명하는 데 **본질적 한계**를 갖는다는 것을 보여준다.
#### 2.1. 훈련의 기억(Trained Memory) 대 리좀의 반-기억
리좀의 가장 급진적 특징 중 하나는 **계보(genealogy)에 대한 거부**다. 리좀은 "반-기억(anti-memory)"의 체계이며, "계보학적이지 않다"(ATP, 21). 반면 트랜스포머는 **사전 훈련된 가중치(pretrained weights)**라는 거대한 기억 위에 전적으로 의존한다. 모델의 모든 출력은 45TB의 훈련 코퍼스에서 추출된 패턴의 **통계적 압축**에 기반한다. 다시 말해, 트랜스포머의 "비-위계적" 연결망은 **훈련이라는 거대한 과거의 그림자** 아래에서만 작동한다. 토큰 간의 자유로운 연결은 훈련 데이터의 확률 분포라는 선험적 조건에 의해 제약된다.
이는 리좀의 급진적 자유와 질적으로 다르다. 리좀의 연결은 존재론적으로 열려 있지만, 트랜스포머의 연결은 **사후 확률(posterior probability)**의 위상을 띤다.
#### 2.2. 목적 지향성(Teleology)의 잔존
리좀은 **비-목적론적**이다. 그것은 "시작도 끝도 없으며, 항상 중간에 있다." 그러나 트랜스포머는 명확한 목적 함수(objective function) — 다음 토큰 예측(next-token prediction) 또는 마스크된 언어 모델링(MLM) — 을 중심으로 최적화된다. 디코딩 과정은 특정한 출력(텍스트, 번역, 요약)을 향해 진행된다. 깊이(depth)의 위계(레이어 1→레이어 N)와 위치 부호화(positional encoding)는 여전히 선형성과 방향성을 유지한다. 이는 리좀이 거부하는 수목적 잔차(tree-like residual)로 볼 수 있다.
#### 2.3. 확률적 출력과 리좀의 창발적 차이
질문의 두 번째 축 — **"위계 없는 연결망과 확률적 출력의 관계를 어떻게 사유할 수 있는가"** — 이 가장 깊은 철학적 문제를 제기한다.
트랜스포머의 출력은 소프트맥스(softmax) 함수를 통해 생성된 **확률 분포에서의 샘플링**이다. 이는 다음의 이중적 성격을 갖는다:
1. **결정론적 기반**: 확률은 훈련된 가중치라는 결정론적 함수에 의해 계산된다. 동일한 입력+시드(seed)는 동일한 출력을 낳는다.
2. **통계적 창발성**: 수십억 개의 병렬 어텐션 연산이 만들어내는 전체 분포는 부분적 상호작용의 합으로 환원되지 않는 통계적 질서를 보인다.
이것이 리좀과의 관계에서 가장 예리한 긴장을 형성한다. 들뢰즈에게 **차이(difference)**는 동일자의 반복이 아니라, "그 자체로의 차이"(difference in itself)이며, 이는 **비-개념적, 비-확률적**이다. 들뢰즈는 "확률과 통계는 언제나 상대적으로 단순한 사물들의 수량적 집합 위에서 작동할 뿐, 질적 차이의 창발을 설명하지 못한다"고 비판한다(*Difference and Repetition*, 284). 다시 말해:
> **트랜스포머의 확률적 출력은 '계산된 창발'이고, 리좀의 차이는 '존재론적 창발'이다.**
트랜스포머의 "확률적 차이"는 미리 정의된 어휘 공간(vocabulary space)과 확률 모델의 틀 안에서 발생한다. 반면 리좀에서의 "차이"는 **존재 자체의 생성을 의미한다** — 예측 불가능하고, 개념적으로 포착 불가능한 이질성의 출현.
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### 3. 종합: 리좀은 트랜스포머의 유효한 설명 모델인가?
**부분적으로는 유효하지만, 본질적 한계가 있다.**
유효한 측면:
- 어텐션 메커니즘의 전역적 연결성(global connectivity)과 비-순차성은 리좀의 연결과 이질성의 원리를 기술적으로 구현한 것처럼 보인다.
- 멀티-헤드 구조의 병렬 다의성은 리좀의 다양한체(multiplicity) 원리와 조응한다.
- 동적 어텐션 맵(map)은 데칼코마니가 아닌 지도(cartography)의 원리와 일치한다.
무효한 측면:
- 훈련된 기억(trained memory)에 대한 전적 의존은 리좀의 반-기억적 특징과 상충한다.
- 목적 함수 최적화는 리좀의 비-목적론성과 상충한다.
- 확률적 출력의 통계적 성격은 들뢰즈적 차이의 존재론적 창발과 질적으로 다르다.
따라서 리좀은 트랜스포머의 병렬·분산적 정보 처리 구조에 대한 **은유적/비유적 설명 모델**로서는 의미가 있지만, **존재론적/인식론적 설명 모델**로서는 심각한 한계를 갖는다. 리좀은 "트랜스포머가 무엇처럼 보이는가"를 설명할 수 있지만, "트랜스포머가 어떻게 근본적으로 작동하는가"를 설명하지는 못한다.
### 4. 위계 없는 연결망과 확률적 출력의 관계를 위한 대안적 사유
이 지점에서 더 생산적인 철학적 도구는 리좀보다는 **들뢰즈의 '가상성(virtuality)/현실화(actualization)' 이론**일 수 있다. 트랜스포머의 확률 분포 공간은 **가상적 다중성(virtual multiplicity)**으로 이해될 수 있다. 이 공간은 현실화되기 전까지는 모든 가능한 출력을 잠재태로 포함하며, 샘플링(현실화) 과정을 통해 구체적인 텍스트가 출현한다. 그러나 엄밀히 말해, 트랜스포머의 분포 공간은 들뢰즈의 가상성과 달리 **철저히 계산 가능하고 결정론적**이다 — 이는 가상성의 조건인 "미분화되지 않은(un-differentiated)" 상태가 아니라, 이미 구조화된 확률적 위상 공간이다.
트랜스포머의 작동 방식을 보다 정확히 사유하기 위해서는 **시몽동(Gilbert Simondon)**의 **개체화(individuation)** 개념이 더 적합할 수 있다. 어텐션 메커니즘에 의해 각 토큰이 맥락 속에서 새롭게 의미를 획득하는 과정은, 시몽동이 말한 **"과잉-포화된 준안정 상태(metastable supersaturated state)"로부터의 개체화**와 유비된다. 각 추론(inference) 단계에서 입력 시퀀스는 불완전한 잠재성의 장을 형성하고, 어텐션 연산은 그 장으로부터 새로운 결정(출력 토큰)을 **개체화**한다. 이 관점은 리좀의 공간적 비유보다 **과정적이고 발생적인(genetic)** 설명을 제공한다.
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**참고문헌**
- Deleuze, G. & Guattari, F. (1987). *A Thousand Plateaus: Capitalism and Schizophrenia*. University of Minnesota Press.
- Deleuze, G. (1994). *Difference and Repetition*. Columbia University Press.
- Vaswani, A. et al. (2017). "Attention Is All You Need." *NeurIPS 2017*.
- Mácha, J. (2025). "The Mimesis of Difference: A Deleuzian Study of Generative AI in Artistic Production." *Contemporary Aesthetics*. [웹 인용](https://contempaesthetics.org/2025/07/14/the-mimesis-of-difference-a-deleuzian-study-of-generative-ai-in-artistic-production)