톱니 수가 틀리는 건 버그가 아니다

톱니 수가 틀리는 건 버그가 아니라 이미지 생성 AI의 구조적 한계다.

이미지 생성 AI는 “톱니 7개를 하나씩 배치”하는 것이 아니라, 학습한 수백만 장의 이미지에서 “톱니바퀴스러운 패턴”을 통계적으로 복원하는 방식이다.

그래서 손가락이 6개가 되거나, 창문 수가 뒤죽박죽인 것도 같은 이유다. 정확한 개수, 등간격 반복, 수학적 대칭 등은 현재 이미지 생성 AI의 공통적인 약점이다.

그렇다면 AI는 못 쓰는 걸까

다르게 접근해 볼 수 있다. “그림을 그려달라”가 아니라 “그림을 그리는 프로그램을 짜달라”고 하는 것이다.

AI에게 Python matplotlib 코드를 작성하게 하고, 극좌표 기반으로 360/N도 간격으로 톱니를 정확히 배치하는 프로그램을 만들었다. 결과물은 톱니 수가 수학적으로 정확하다.

AI의 진짜 가치는 “만능”이 아니라 “적재적소”에 있다고 생각한다. 결국 AI가 “뭘 잘하고 뭘 못하는지” 아는 것 자체가 AI 활용 능력이 되는 시대인 것 같다.

또한 이런 AI의 한계와 우회법까지 함께 보여준다면 학생들에게 더 깊은 수업이 될 수도 있겠다는 생각이 든다.