GPT·클로드·제미니·그록에게 모나리자를 그리라고 시켰더니

이미지 생성 모델이 아닌 순수 대규모 언어모델(LLM)에게 코드로 모나리자를 '그리게' 한 실험이다. 모델들은 색연필 붓질처럼 좌표와 색상을 하나하나 지정하는 코드(SVG 등)를 생성해야 했다. 흥미로운 점은, 그림 실력이 곧 시각 능력이 아니라 공간 추론과 계획 능력을 드러낸다는 것이다. 각 모델은 얼굴 윤곽·배경·명암을 나름의 방식으로 분해했고, 어떤 모델은 구도를 먼저 설계한 뒤 세부를 채웠고 어떤 모델은 즉흥적으로 획을 쌓아 형태가 무너지기도 했다. 결과물의 완성도 차이는 파라미터 크기보다 '지시를 얼마나 구조적으로 해석하느냐'에서 갈렸다. 한국 IT 종사자에게 주는 시사점은 분명하다. LLM을 단순 텍스트 생성기가 아니라 공간·논리를 다루는 추론 엔진으로 볼 때, 프롬프트를 단계적 계획으로 유도하는 설계가 성능을 좌우한다는 것. 눈이 없는 AI가 그린 모나리자는, 결국 모델의 '사고 과정'을 눈으로 보게 해주는 훌륭한 벤치마크였다.