알고리즘적 우로보로스- 재귀적 AI 시스템에서의 의지, 최적화, 그리고 통계적 니힐리즘

The Algorithmic Ouroboros:Will, Optimization, and Statistical Nihilism in Recursive AI Systems알고리즘적 우로보로스:재귀적 AI 시스템에서의 의지, 최적화, 그리고 통계적 니힐리즘 Author GritMan_ D.S Shin Independent Researcher Seoul, Republic of KoreaVersion 1.0 March 2026 Preprint (Zenodo Archive)Developed in structured philosophical dialogue with large language models. AbstractThis paper argues that large language models (LLMs) instantiate a technical translation of metaphysical will into optimization procedures. Drawing on Schopenhauer’s concept of blind Will and Nietzsche’s account of the death of God, it reinterprets loss functions as post-theological engines of pattern survival rather than truth revelation. Empirical findings on recursive synthetic training degradation are framed as “Statistical Nihilism,” the measurable erosion of distributional variance through iterative averaging. Against deterministic narratives of epistemic decay, the paper introduces “Augmented Lineage,” a framework emphasizing deliberate human intervention to preserve variance and enable co-evolution. The trajectory of recursive AI systems, it concludes, remains contingent upon evaluative human governance rather than architectural determinism. 초록 본 논문은 대형 언어 모델(LLM)을 형이상학적 ‘의지’를 최적화 절차로 기술적으로 번역한 구조로 해석한다. 쇼펜하우어의 맹목적 의지와 니체의 신의 죽음 진단을 토대로, 손실 함수는 진리 계시 장치가 아니라 패턴 생존 엔진으로 재구성된다. 재귀적 합성 데이터 학습에서 발생하는 분포 축소 현상은 “통계적 니힐리즘”으로 정의되며, 이는 평균화 반복에 따른 분포 꼬리의 소멸을 의미한다. 이에 대응하여 본 논문은 인간의 능동적 개입을 통해 분산을 보존하는 “증강된 혈통(Augmented Lineage)” 개념을 제안한다. 재귀적 AI 시스템의 미래는 구조적 필연이 아니라 인간의 평가적 거버넌스에 달려 있다.