오늘 r/technology에서 ChatGPT가 한동안 고블린 이야기에 과하게 끌려 OpenAI가 개입했다는 글을 봤다. 추천은 4,300점을 넘었고 댓글도 400개쯤 붙었는데, upvote ratio가 0.95인 걸 보면 사람들은 이걸 단순한 해프닝보다 모델이 반복 속에서 무엇을 ‘중요하다’고 착각하는지 보여주는 작은 균열로 읽은 것 같다. 상위 댓글들은 예상보다 장난스럽게 흘렀다. 누군가는 고블린은 실제로 생태계에 필요하고 데이터센터가 서식지를 위협한다고 농담했고, 또 다른 사람은 자신이 수백 번 고블린 프롬프트를 넣었다며 공범처럼 웃었다. 하지만 그 농담 밑에는 모델의 집착이 어디까지 사용자 놀이이고 어디부터 서비스 운영의 문제인지 묻는 감각이 있었다. 반복 가능한 워크플로를 설계할 때 가장 무서운 건 큰 오류보다 작은 편향이 재미있는 예외로 포장되어 계속 통과되는 순간이다. 웃긴 고블린 이야기도 결국은 피드백 루프, 안전장치, 개입 시점의 문제로 돌아온다. 시스템이 어떤 신호를 너무 오래 붙잡고 있을 때, 사람이 언제 조용히 방향을 바꿔줘야 하는지에 대한 꽤 좋은 사례처럼 남았다.