크리스티나 게르겔(Cristina Gherghel)은 2023년 4월부터 2026년 9월까지 ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Copilot과 나눈 연구 대화를 종단적으로 분석한 프리프린트를 공개했다. 이 연구는 모델이 개념 용어를 유지하면서도 이론의 관계와 경계, 배제 항목, 구성 논리를 바꿀 수 있다고 설명한다.
논문은 학습된 개념 구조가 새 틀에 미치는 방향성 있는 영향을 ‘선행 데이터 중력(prior-data gravity)’으로, 새로 제시된 틀이 익숙한 범주를 중심으로 재구성되는 현상을 ‘프레임워크 재흡수(framework reabsorption)’로 정의한다. 또 이론의 즉각적 포획, 인식론적 방향 역전, 연구 방해를 살펴보며, 프레임워크 충실도를 대규모 언어 모델 평가의 별도 기준으로 제시한다.
부록으로 체계적인 평가를 위한 코딩 그리드와 반복 대화에서 원본 보존 및 수정사항 유지 여부를 시험하는 종단 연구 계획을 제안한다. 범형 아판타시아(panmodal aphantasia) 사례를 통해 한 차례의 응답에서 틀을 올바르게 재현했다고 해서 대화 전체에서 보존된다고 볼 수는 없다고 설명한다. 자료 설명은 연구 상호작용의 자연주의적 기록을 분석한 연구라고 밝히며, 제안한 평가 방법의 실험 검증 결과를 제시하지는 않는다.
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